2026年是“十五五”开局之年，人工智能（AI）发展迎来了新机遇。我们需要什么样的AI来赋能医疗行业？近日，记者来到北京电子数智科技有限责任公司（以下简称“北电数智”），围绕上述问题采访该公司产业生态负责人吴岳和医疗行业商业化负责人刘鑫。
基于充分的AI医疗落地实践，北电数智认为，AI医疗的关键不在“单点技术突破”，而在“系统适配能力”——只有扎根场景精准匹配不同层级医疗机构需求，才能真正释放医疗体系效率。从“技术驱动”走向“临床驱动”，AI医疗必须回归医生与患者之间：用技术服务医生，把时间还给医生，把价值还给患者。
明确定位，精准赋能
作为AI新国企代表，北电数智坚持聚焦行业难点和客户痛点，实施全栈技术布局，以可信数据为根基、全栈工程化能力为支撑、垂直深耕和区域落地为路径，打造从底层算力到行业智能的完整AI产品与服务能力体系，走出一条“可信安全、技术赋能、场景深耕”的差异化高质量发展路径。
吴岳指出，AI发展不能脱离应用场景空谈技术，要覆盖数据、算力和算法、模型、应用场景进行“数算模用”一体化布局，坚持“一业一策”的运营理念，因地制宜地让AI与各行各业深度融合。
吴岳告诉记者，医疗行业有很多细分领域，不同层级医疗机构的能力水平和功能定位不尽相同，因此，AI在扎根医疗行业的过程中要适配不同层级医疗机构的需求和各级医生的能力水平，从而精准赋能。“可以精准满足用户需求的AI助手是发展趋势。”吴岳说。
具体来说，大医院的定位是承担疑难危重症诊疗、医学教学与临床研究任务，医生医疗技术水平高，但是工作负荷大、要处理的事务性工作多。因此，大医院的AI助手定位应为专业化、全场景、高适配的临床智能助手，最大限度压缩重复性、机械性工作，实现为医生减负的目标，把医生还给患者。刘鑫介绍，北电数智已与国家卫生健康委重点实验室、中日友好医院、首都医科大学附属北京天坛医院、清华大学北京清华长庚医院等多家医院达成深度合作，发布了系列医疗AI产品，如樱智·α专病大模型、清智·合理用药大模型等，能在病案质控、文书生成、报告解读、用药指导、病历分析等方面辅助医生，提升工作效率，并已在博鳌超级医院投入临床应用。“AI在实践应用中已经实现帮助医院缩短20%诊疗时间、病历书写效率提升75%等成效。”刘鑫说。
基层医疗卫生机构是居民健康“守门人”，然而，基层长期面临人才不足、能力不均、资源有限等难题，因此，应用于基层医疗卫生机构的AI应侧重于人机协同，实现为基层医生提质增效的目标，成为补齐基层短板、夯实分级诊疗体系的重要支撑。刘鑫表示，AI依托超强算力、数据整合与智能分析能力，可以变成基层医生的“随身专家团”，将标准化诊疗指南、三甲医院优质的临床经验、规范化诊疗路径转化为实用工具，提升基层医疗服务的均质化。同时，AI还可以协助家庭医生开展健康问询、健康宣教、随访管理等工作，提升基本公卫服务的均等化。刘鑫介绍，北电数智最新发布的“小北医助”通过“AI诊疗助手”与“AI家医助手”双核产品体系，可为医生提供循证诊疗、用药审核、检查解读、风险预警等服务，把大医院的能力“搬”到基层，提升基层医疗健康服务能力和效率，全面覆盖基层诊室内诊疗、诊室外健康管理全场景需求。
既需可信，更需责任
吴岳表示，当前，很多AI模型只能解决医疗问题，在实际应用场景中的表现还是稚嫩。“就像一个学习很好的‘书呆子’，考试成绩优秀，但是一到实践中就会‘手忙脚乱’。”吴岳告诉记者，医疗行业的应用场景复杂多样而且专业性强，AI助手在实际应用场景中容易出现幻觉，给出“乍一看有道理，仔细想不靠谱”的决策建议，进而导致使用者对AI助手的信任度持续下降，使AI助手陷入“有而不用”的境地。
“使用者的需求越明确，AI助手的回答就越准确，这是AI的特点，也是其发展的瓶颈。”刘鑫举例说，医务人员和患者围绕同一个健康问题向AI助手求助，有时却会得到截然不同的建议。原因在于，医务人员可以使用专业术语更准确地描述身体情况，而患者只能用“大白话”进行表达，有时还会遗漏关键信息。刘鑫认为，现阶段的AI助手应主要面向医务人员进行投放，面向老百姓的AI助手需要更严格的监管和训练。“AI不能成为决策者，其建议须经医务人员进行审核。一切技术的根本使命，始终是服务于人而非代替人。”刘鑫说。
“当前，AI正以难以想象的发展速度改变着人们的生活方式，但在医疗行业，安全发展比高速发展更重要。”吴岳认为，AI扎根医疗行业不能过于追求效果和用户接入量，必须以健康为核心，安全稳健地发展，在这方面，国有企业要发挥中流砥柱的作用，扛起推动AI规范、安全发展的责任。
北电数智最早在2024年就落地了医疗可信数据空间，是最早实践落地医疗可信数据空间的企业之一。红湖·可信数据空间是其核心数据基础设施，在不改变医院保障数据安全模式的前提下构建了一个专注于数据利用的“受控实验室”，允许数据治理方、开发方进入其中，在安全的前提下实现数据的“可用不可见、可信可流通”。在此基础上，依托大模型技术和Agent技术双轮驱动，结合Skills（技能包）、知识库构建与工作流编排，实现医疗知识的结构化图谱建模与精准推理，形成覆盖“服务患者、赋能临床、辅助管理、助力基层”的全场景能力，让各层级的医生可以放心地使用AI助手。
“有了成熟可靠的AI助手，医生就可以从大量耗时、基础的工作中解放出来，其服务能力将大幅提升，进而推动医疗服务从被动向主动转变。”吴岳说，服务模式的转变将增强医患间的信任，有了信任基础，基层医疗卫生机构便可在预防和康复等领域发挥更大作用，既能避免与大医院的无序竞争，还能把更多患者留在基层，助力分级诊疗体系建设。
文：吴风港
编辑：张漠
审核：孙梦
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