在數字化轉型浪潮中，人工智能技術已經滲透醫療服務全鏈條，從早期篩查到精準治療，從藥物研發到術后管理，為醫療行業“提質增效”提供了強大動能。

近日，中國電信上海公司(以下簡稱“上海電信”)、上海庫帕思科技有限公司(以下簡稱“庫帕思”)、徐匯區衛生健康委員會、中電信人工智能科技公司共同啟動“醫療行業智能體落地儀式”。該智能體利用數字技術和人工智能手段，打造“智能體+醫療平臺”應用，通過融合大模型算法與權威醫學知識，為家庭醫生打造全場景臨床智慧決策支持系統。通過平臺家庭醫生在獲得全方位臨床決策輔助能力，以及面向患者健康咨詢、康復護理及個性化運動營養等日常健康與科普知識，居民可以享受到“家門口享優質醫療服務”。

這一智能體平臺的核心邏輯與應用前景是怎樣的？如何破解醫療數據治理難題？又如何賦能基層醫生，讓老百姓受惠？

基層醫療曾經面臨“多痛點”

2016年，被稱為“健康守門人”的家庭醫生制度開始在國內全面推行，尤其要解決慢病患者、老年人等重點人群的醫療衛生服務問題。作為試點城市，上海從2011年便開始推行家庭醫生簽約制。

“全上海累計家庭醫生簽約數超1100萬人，常住人口簽約率達45%，老年人和慢性病患者等重點人群簽約率超84%；上海二級、三級醫院50%門診號源優先向社區開放，實現家庭醫生快捷預約……”2025年5月18日，上海市衛健委公布的一組數據表明上海在家庭醫生簽約率上取得的最新進展。

但是，家庭醫生簽約服務在我國依然任重道遠，存在不少難點、痛點和堵點。在《IT時報》2024年的一篇報道中，中國第一代全科醫生、中國醫師協會全科醫師分會原會長杜雪平曾坦言，其所在的機構每一個全科醫生要簽500—2000個老百姓，“人手不夠，全科醫生不僅是家庭醫生，還要完成門診、教研、科學、社會等各方面任務，分身乏術。”

“基層醫療和家庭醫生有著密切的聯系，除了人手外，目前主要面臨能力和信任度不足的雙重問題。”據上海電信云中臺數字集成部副總經理章偉對家庭醫生制度發展的觀察，一方面，基層醫療以全科醫生為主，而全科醫生和專科醫生的臨床培養路徑存在明顯差異，不像專科醫學那般有明確的全流程培養制度，這就導致基層醫療在專科疾病治療水平相對薄弱。另一方面，有的老百姓會把常見病、普通病和重病同等對待，更愿意選擇去三甲醫院治療，對基層醫療的信任度較差。

《“健康中國2030”規劃綱要》指出，要遵循改革創新原則，發揮科技創新和信息化的引領支撐作用。多年來，我國醫療數字化建設處于持續進行中。“到現在，臨床數據的沉淀已經非常充足，如何激活這些醫療數據，讓它們發揮解決基層醫療問題的作用？如何讓這些數據真正應用到臨床中，為臨床醫生提供輔助，讓醫生看到病例時，能清楚知道該如何處理？”章偉表示，中國電信數年前開始布局AI大模型，經歷算法迭代、通用能力開發、智能體架構與平臺建設，逐步聚焦醫療等行業垂類應用場景，醫療行業智能體平臺應運而生。

“AI之翼”正在展開

醫療行業智能體平臺覆蓋基層核心醫療輔助場景，具備四大核心優勢：一是全面覆蓋診療全流程，整合體檢報告分析、異常指標解讀、風險評估、健康管理指導及特殊人群關懷等臨床輔助功能，構建全周期健康管理體系；二是依托智能體技術實現個性化決策，通過分析居民健康數據，為家庭醫生提供精準病情判斷與治療方案建議，提升診療準確性；三是匯聚醫學通識、專家共識、臨床指南等權威知識，確保每一條臨床建議均有科學依據；四是實時更新數據并智能分析，助力家庭醫生快速獲取關鍵信息。

“平臺的落地將有效緩解基層醫療資源緊張問題。”上海電信相關項目負責人表示，通過患者主訴智能歸納、檢驗結果異常分析、智能分診導診等功能，家庭醫生可更高效處理日常診療工作，基層分級診療體系的承接能力將得到進一步強化。

“它不僅是數據平臺，更是臨床醫生的‘數字分身’，集識別(理解)、思考、記憶(聯系)、精準檢索與聚合于一身。”上海電信人工智能產品中心產品經理龔偉就此進行了解讀：家庭醫生使用智能體的邏輯和使用現有醫院信息化系統并無明顯差異。以往通過信息化平臺加載患者數據，如“主訴、現病史、既往史、檢驗檢查數據等”，需要基層醫生通過臨床經驗進行疾病判斷給出治療方案。接入智能體平臺后，同樣的操作，平臺會先主動收集患者病史、主訴、個人與家族史，以及檢驗檢查等數據，以臨床醫生的方式進行思考分析，基于醫療知識與循證醫學邏輯，提供患者異常指標分析、臨床診斷與治療建議，以及日常生活與復診特征建議等，為基層醫生在臨床診治方面提供更為全面決策建議，提升基層醫療的臨床水平。

整個過程中，基層醫生使用場景和操作習慣，以及就醫患者的交互均沒有明顯改變，但后端加入了業務思維與處理能力，即它會用在理解用戶問題的基礎上，以醫療思維拆解問題、精準檢索知識，并且結合用戶歷史的問答與健康數據，聚合歸納專業的臨床決策建議，輔助基層醫生更加全面和準確地疾病診斷與治療。

對于老百姓來說，健康科普會成為階段的主要重點，幫助居民提升健康素養有助于從治“病”走向治“未病”，提升常見病在基層治療的信任，進一步推動分級診療的有效發展。“用得上”智能體還遠遠不夠，關鍵還要做到“會用”。

“對于年輕人，我們可能會采用一問一答的交互體系；對于年長的老人，我們會逐步將其引入社區，通過一體機機器人或其他輔助方式，在有志愿者的情況下，讓老人能通過自然語言和語音自然地交流問詢。”龔偉表示，在此階段，一般以健康科普的服務能力為基礎，為居民提供疾病是什么、營養知識以及如何進行日常護理，以在常見病或健康風險發生前懂得如何管理健康。

近期，上海市部分區基層醫院將率先使用和體驗到該智能體的能力，后續會考慮銜接穿戴設備，比如常見的手環、手表、血壓儀、血糖儀等，在簽約授權的基礎上通過這些設備采集數據，完整跟蹤和完善簽約用戶的健康數據，為家庭醫生能夠全面和高質量為居民提供全周期的健康管理服務，增強居民的生活幸福感。

嚴謹性與規模化的平衡

在醫療行業，數據的嚴謹性毋庸置疑，在業內人士看來，其治理也是最大的挑戰。

醫療行業智能體平臺數據來自于哪里呢？龔偉介紹，團隊已經構建一套完備高質量語料建設標準體系，第一層是基礎的醫學教材、行業標準、臨床指南等，第二層是臨床專科知識和診療路徑、專家共識等，第三層是三甲醫院、國際科研院所的前端臨床創新方案。如此一來，保證了知識的完備性、通用性和權威性。在醫療語料方面，庫帕思也發揮著關鍵性角色，通過與其合作以保證數據的時效性，讓輔助的臨床醫生能使用最優、最新、最有效的診療路徑和方案。“我們和庫帕思合作的基礎數據差不多有14T到15T，而且這些數據還在不斷動態擴增。”他如是說。

“未來，語料數據會有以下幾個趨勢。”庫帕思CEO黃海清近日公開作出了研判：其一，語料數據會從互聯網數據向高知識密度數據轉型；其次，數據會從二維向多維、高維發展；再次，行業垂類會成為未來的核心方向。以前預訓練時，我們覺得數據多才好，但后訓練階段，質量更為關鍵，未來會更多聚焦于高質量的后訓練，包括強推理數據、思維鏈數據以及評測數據集的構建。”黃海清表示。

(來源：上海電信)