基层医疗卫生机构作为我国医疗卫生服务体系的重要组成部分，是守护群众健康的第一道防线。

近年来，国家卫生战略明确将提升初级保健服务能力作为优先事项，通过政策倡导和财政投入持续推动基层医疗机构建设。然而，人员短缺、能力不足等问题依旧是全球初级医疗保健体系共同面临的难题。

人工智能（AI）技术因其高效能和智能化优势，已逐渐成为解决这些问题的重要手段，特别是新兴的生成式AI 技术正在医疗咨询、诊断、治疗、管理和教育等各个环节展现出巨大的应用前景。比如，在很多研究中，AI 模型在疾病诊断任务中表现出色，甚至超越了部分全科医生和专科医生。

然而，要实现 AI 在基层医疗卫生服务中的真正落地，除了关注 AI 本身的技术能力之外，我们更需要深入思考：在当前基层医疗卫生服务全流程中，AI 到底能解决哪些痛点和难点？哪些是我们亟须去突破且迅速转化落地的方向？

看法： 短期内只是辅助工具而非完全替代

AI 在卫生服务体系中短期内只能是辅助工具，无法代替医生进行全面的诊治。从落地实施角度看，AI 的黑箱、法律、伦理的不完善等这些短期内很难被完美解决的问题，都会限制 AI独立行医。因此，AI 医生的诊断能力即使被验证再强、对应的处理方案（下一步检查及药物处方）再准确，在应用场景中，依然需要专业医生进行细致判断和调整。何况，当下训练数据偏见、“幻觉”等涉及医疗安全的问题还没有很好地被解决。目前部分研究中，用 AI 独立答题和人工答题的对比来评估 AI 的能力，与实际应用场景是不相符的。因为我们关注的是最终采取的诊疗实施方案及效率，而这会因医生自身水平定位以及对AI 的认知而产生很大差异。

其次，如果以诊断能力和药物处方作为AI“卖点”，解决的是否是医疗机构自认为的痛点呢？答案显然是否定的。在 AI 热潮下，虽然很多专家都在提倡新技术下的创新生态，不少医疗机构也在跟风式地接入 AI 大模型，好像谁不用谁就落伍了。但这种盲目的技术接入到底解决了什么实际问题，应用场景又究竟是什么？特别是在县域基层，我们经常看到，虽然智能系统看起来很先进，但实际上“用不起来”，甚至很多医务人员根本“不知道怎么用”。为此，我们不妨反思一下，这到底是产品本身的信息平台不够友好、操作过于复杂，还是因为提供的功能并没有真正切中医生和患者的需求？

我们一直强调技术要赋能基层，但事实上，医生最头疼的可能并非 AI 诊断，而是写病历、与患者沟通以及任务考核，而这些是目前的大模型并未提供的功能。