在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已如同一股不可阻挡的浪潮，席卷了我们生活的方方面面。而在关乎每个人生命健康的医疗领域，AI 的应用正引发着一场深刻的变革，让医疗服务迈入一个全新的时代。

走进如今的一些医院，你会发现 AI 的身影无处不在。在咨询台，患者描述病情后，人工智能系统便能迅速给出挂号建议。这一小小的改变，却能为患者节省大量等待时间，也让他们能更精准地找到专业医生，避免在多个科室间来回奔波。就像患者李华亮，在使用了医院的人工智能系统后，顺利预约到了心内科的号。当他来到诊室，大夫的电脑里已经清晰显示了他挂号时填写的病情和预问诊情况。经过简单问诊，AI 仅用 8 秒钟就给出了辅助诊断建议。不仅如此，由于李华亮有种植牙需求，不熟悉牙科的心内科大夫还借助 “AI 问答”，快速查看了种植牙的注意事项。

这样一套全面的人工智能诊疗辅助系统，已覆盖了预问诊、辅助诊断、AI 问答和病历撰写等多个环节。医生只需依据 AI 提供的辅助诊断，再结合病人实际情况，就能做出最终判断。在深圳市罗湖医院集团下属的 46 家社康中心，也都全面运用了 AI 辅助医疗系统。在药剂师紧缺的情况下，该系统为基层医疗带来了极大便利。今年，随着人工智能大模型 DeepSeek 的不断成熟，罗湖医院集团接入了 “DeepSeek + 腾讯混元” 双模态系统，在导诊、辅助诊疗、合理用药等医疗服务场景实现了全面升级，让人们看到了 AI 赋能基层医疗的广阔前景。

在医疗诊断的关键环节 —— 病理筛查中，AI 同样大显身手。一张病理切片上的细胞数量数以万计，病理医生以往要在显微镜下从无数正常细胞中艰难筛选出病变细胞，这一过程耗时费力，且医生极易因疲劳而导致误诊。2024 年，浙江大学医学院附属第一医院开发出视觉与语言模型融合的 AI 病理大模型，带来了全新的解决方案。现在有了数字病理切片扫描仪，可将切片全部数字化并上传至云端，再通过病理 AI 大模型进行辅助诊断。对于年轻病理医生来说，以往每天要花费大量时间重复筛选阴性片子，现在这个 AI 病理大模型能快速精准地筛选出绝大部分正常标本，大大减轻了工作负担。而且，对于有问题的标本，它还能精准识别出疑似病变区域，为医生提供极为精准的专业参考，显著提高了工作效率和诊断准确性。培养一名成熟的病理科医生至少需要 8 到 10 年时间，AI 的辅助让年轻医生有了更多深入学习的机会，有力促进了他们的专业成长。

在抢救生命的最前线 —— 重症监护病房，AI 也掀起了一场医疗革命。重症监护病房里，每一位病人的呼吸、心跳、血压以及氧饱和度等仪器设备，无时无刻不在产生海量数据信息。过去，这些数据缺乏信息化整合，医生只能通过最传统的方式拼凑病人信息，以此做出诊疗决策。如今，在人工智能重症大模型里，病人的身体情况被划分成几个大模块，各种仪器设备联网产生的数据形成了数字模拟病人。某医疗企业开发的具有重症思维的大模型，能够像重症医生一样思考，辅助重症医生进行诊疗。例如，对于一位心脏移植后情况不稳定、安装了体外循环人工心肺机 ECMO 的病人，何时能撤掉 ECMO 是一个复杂的综合性判断结果，需要多学科医生共同商讨。在重症大模型平台上，当医生询问 “患者撤离 ECMO 的指标可以达成吗？” 时，人工智能能够给出接近专业医生回答方式的答案，告知医生综合各项信息，ECMO 撤机指标已达成，可考虑近日撤离。浙大一院重症大模型部署半年多来，已建立起高质量的重症医学数据库，具备了辅助诊疗的专业水平，既减轻了医生流程化工作负担，又为医生快速获取病人信息、及时调整诊疗决策赢得了宝贵时间。

随着 AI 在医疗领域的广泛应用，其优势在医学影像分析、基因组学、智能导诊、慢性病管理以及药物研发等多个领域逐步显现，已成为现代医疗服务中不可或缺的一部分。从智能诊断到精准治疗，AI 不仅改善了患者的治疗体验，为医护人员提供了强大支持工具，还促进了医疗资源的高效利用，让更多人能够享受到高质量的医疗服务。

然而，AI 在医疗领域的发展并非一帆风顺，也面临着诸多挑战。例如，如何在技术创新的同时保护患者隐私，确保算法的公正透明，都是亟待解决的重要课题。值得庆幸的是，国家卫健委等监管机构已积极行动起来，正在制定相关政策，引导这一领域健康发展。

在这场 AI 驱动的医疗变革中，我们每个人都将成为受益者。让我们共同期待，通过多方协作和持续探索，AI 能更好地推动医疗进步，为我们的健康保驾护航，开启更加美好的医疗新时代。

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