AI与医院结合进入价值兑现期，将给医疗领域带来哪些变革？

AI与医院结合的背景与现状

政策与技术的推动

近年来，国家政策对AI在医疗领域的应用给予了支持。2024年11月国家卫健委等部门发布了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，为AI在医疗服务等84个领域的应用提供了政策引导及方向。与此技术的发展也为AI与医院的结合奠定了基础。深度学习、自然语言处理、多模态数据分析等技术不断进步，使得AI能够更好地处理医疗相关的数据，从而为医疗服务提供助力。

医院自身的需求

医院自身有着多方面的需求促使其积极与AI结合。一方面，院内拥有海量数据，如电子病历、影像数据、诊断结果等，这些数据为AI模型的训练提供了丰富素材，有助于生成更高的诊断准确率。另一方面，医院有降本增效的诉求，更高的诊断效率以及优化的后台管理有望增加收入并节约人员成本。下游患者对优质医生资源的需求也促使医院借助AI复制头部医院优质医生的诊疗路径，提升基层患者的可及性。

AI在医院中的应用价值

辅助诊断方面

AI在辅助诊断领域展现出了巨大的潜力。例如瑞金医院发布的瑞智病理大模型RuiPath，基于瑞金医院丰富的病种和高质量医疗数据，在广度上覆盖中国每年90%癌症发病人群罹患的癌种，在深度上亚专科知识问答深度达到专家级知识水平，回答准确率高达90%以上。这表明AI能够利用大量数据进行分析，为医生的诊断提供参考，提高诊断的准确性和效率。

患者服务方面

在患者服务环节，AI也发挥着重要作用。智能导诊及预问诊系统就是很好的例子，通过这些系统可以实现分诊，加快病人的就诊速度。患者不再需要在医院内盲目寻找科室，也能提前回答一些基础问题，节省医生问诊时间，提高整个就医流程的效率，改善患者的就医体验。

资源优化方面

在医院的后台管理环节，AI有助于资源的优化。运营部分能够通过AI智能化调配床位、维护设备等。合理的床位调配可以提高病床的利用率，避免资源的浪费，而设备的智能维护能够及时发现设备的潜在问题，减少设备故障对医疗服务的影响，确保医院各项工作的顺利进行。

AI与医院结合的未来展望

更多医疗机构的应用

目前国内多家连锁医疗机构龙头企业拥有深厚的诊疗数据积淀和丰富的数字化系统应用和开发经验，有望率先应用AI技术。随着这些龙头企业应用AI技术取得成果，更多的医疗机构也将受到启发和鼓舞，逐步跟进。无论是公立还是民营医院，都将在AI的助力下提升自身的服务模式和运营效率，这将推动整个医疗行业的发展。

新应用场景的探索

AI与医院的结合不仅仅局限于现有的应用场景，还将不断探索新的领域。随着技术的不断发展，AI可能会在疾病预防、康复治疗等更多环节发挥作用。例如，利用AI对患者的健康数据进行长期监测和分析，提前预测疾病的发生风险，为患者提供个性化的预防方案。在康复治疗方面，AI可以根据患者的恢复情况制定更精准的康复计划，提高康复效果。

对医疗服务模式的重塑

AI与医院的结合将重塑医疗服务模式。传统的医疗服务主要以医生为中心，而AI的加入将使医疗服务更加以患者为中心。患者可以通过各种AI设备和系统在家中就能获得一些基础的医疗服务和健康管理建议，只有在必要时才前往医院进行进一步的诊断和治疗。这种模式的转变将提高医疗资源的利用效率，减轻医院的负担，同时也为患者提供了更加便捷、高效的医疗服务。

相关问答

AI与医院结合对患者就医体验有何影响？

AI在患者服务环节能实现智能导诊和预问诊，加快分诊速度，节省患者寻找科室和医生问诊时间，提高就医效率，改善就医体验。

医院应用AI技术的动力有哪些？

一是政策支持，二是院内海量数据为AI提供训练素材，三是有助于降本增效，四是能满足患者对优质医疗资源的需求。

AI如何在辅助诊断方面发挥作用？

像瑞金医院的瑞智病理大模型，利用医院的丰富病种和高质量数据，在癌症等疾病的诊断上达到高覆盖、高准确率，AI通过分析大量数据为医生诊断提供参考。

除了现有的应用，AI在医院未来还可能应用于哪些方面？

未来可能应用于疾病预防，如利用健康数据预测疾病风险；康复治疗方面，根据恢复情况制定精准康复计划等。

AI与医院结合会对医疗资源分配产生什么影响？

AI有助于优化医院后台管理，如智能化调配床位、维护设备，可提高病床利用率，避免设备故障影响服务，合理分配医疗资源。

为什么说医疗服务可能是最快从AI中兑现利润的领域？

国内医院在AI布局积极，A/H医疗服务板块估值低且有主营业务支撑，AI提升医院效率，医疗服务能较快从中获得收入和利润。