首 页陆婷娟：中小型医院人工智能转型的现实困境分析与务实化推进策略
当前，在DRG/DIP支付制度改革与药品、医用耗材集中带量采购的双重政策变革下，国内中小型医院普遍陷入运营收益持续收窄、绩效分配体系承压加剧的生存困境；与此同时，大型公立医院对优质医疗人才、核心诊疗资源的虹吸效应持续深化，进一步加剧了中小型医院“人才短缺、技术薄弱、经验不足”的发展瓶颈，形成了运营效益与服务能力双向承压的双重困局。
在人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）技术深度渗透医疗健康全领域的行业背景下，如何依托AI技术为中小型医院精准赋能，破解其面临的经济运营与人才技术双重困局，已成为新时期中小型医院医疗高质量发展过程中亟待探索的核心命题。中小型医院的AI转型，不应该照搬大型医院的发展范式，更不应陷入与头部医院的同质化技术竞赛误区，而应锚定自身功能定位与核心发展痛点，以轻量化、可落地、低成本的AI解决方案为核心载体，精准破解患者服务、临床诊疗、医院管理三大维度的现实堵点，最终实现患者就医粘性提升、临床诊疗能力进阶、医院运营效率优化的多元价值，走出一条符合中小型医院发展实际的差异化AI转型之路。
中小型医院的AI变革绝非碎片化的技术工具堆砌，更非脱离临床诊疗与医院运营实际的概念化布局，而是一套以“实用主义破局资源困境”为核心逻辑，覆盖目标锚定、落地实施、价值验证、长效运营全链条的体系化实践。对于资源有限的中小型医院而言，AI转型的核心要义始终围绕“解决实际问题”展开。本文从以下三个核心维度，系统阐述中小型医院AI变革的落脚点与实践逻辑。
核心落脚点：补短板——用AI技术填补关键资源缺口
临床诊疗能力是中小型医院生存发展的核心竞争力，也是当前基层医疗高质量发展的核心发力点。面对行业内普遍存在的“人才短缺、技术薄弱、经验不足”三大核心发展瓶颈，AI技术的落地应用，为中小型医院补齐资源短板、实现诊疗能力跨越式提升提供了可落地的核心路径。
1.开展医学影像AI辅助诊断
聚焦医学影像等临床高频刚需场景，引入经国家药品监督管理局（NMPA）审批的成熟AI辅助诊断工具，实现影像诊断能力的跨越式提升。例如在院内部署AI医学影像辅助诊断系统，可完成肺结节、眼底病变、头颈部CT血管造影（CT angiography，CTA）、急性脑卒中、骨关节骨折等高频病种的影像初筛、病灶自动标注与结构化报告自动生成，可将单例影像的三维重建与初筛时长从传统人工操作的数十分钟压缩至分钟级，无需高年资影像医师全程参与初筛环节，有效缓解基层医院放射科医师紧缺、高年资人才不足的痛点，使中小型医院具备与省级三甲医院同质化的影像初筛与诊断能力，显著降低病灶漏诊风险，让基层患者无需跨区域转诊奔波，即可获得同质化的诊断服务。
2.引入儿科急诊AI辅助诊疗
针对儿科、急诊科等中小型医院专科医师缺口突出的临床场景，基于权威临床指南训练的AI辅助分诊与常见病诊疗决策系统，可为全科医师提供标准化的疾病鉴别诊断、规范处置流程与个体化用药建议，辅助全科医师完成专科常见病的规范化诊疗，有效弥补专科医师不足导致的服务能力短板，提升中小型医院临床服务的覆盖范围。
3.推广全流程CDSS规范诊疗
以全流程规范化临床决策技术赋能诊疗全链条，提升诊疗行为的同质化与规范性。基于国家临床诊疗指南、顶级医院标准化临床路径训练的临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS），可嵌入院内诊疗全流程，为临床医师提供实时、全周期的技术支撑：从患者接诊阶段的鉴别诊断建议、标准化诊疗路径推荐，到用药环节的个体化用药方案指导、药物相互作用与用药禁忌实时预警，再到患者出院后的个体化随访方案制定，CDSS均可全程提供标准化的技术指导，使基层诊疗行为严格契合国家级诊疗规范要求，有效解决中小型医院诊疗技术不规范、临床处置能力不足的核心问题，显著提升区域内临床诊疗的同质化水平。
实施路径落脚点：轻量化——构建低成本、低门槛的落地策略
相较于大型三甲医院充足的信息化建设资金与专业技术团队，中小型医院普遍存在信息化建设预算有限、专业技术人员配置不足、临床数据储备体量有限的现实约束，其AI转型不可照搬大型医院“重资投入、大拆大建”的建设模式，需坚持“小步快跑、分步落地、实效优先”的实施原则，以轻量化路径破解AI落地的门槛难题。
1.优先选用“即插即用”型模块化工具，降低系统改造与临床适配成本
中小型医院AI落地应优先选用与院内现有医院信息系统（HIS）、医学影像存档与通信系统（PACS）兼容的标准化AI功能模块，而非重构院内信息化原生系统，从源头规避过高的系统改造成本、时间成本与医护人员学习适配成本。例如：将经国家药品监督管理局（NMPA）审批的AI辅助诊断功能模块直接嵌入现有影像阅片系统，无需改变放射科医师原有工作流与阅片习惯，即可实现AI辅助诊断功能的快速上线与临床应用，真正实现低成本部署与便捷应用。
2.坚持资源集约化算力布局，以轻量化方案实现小投入大产出
算力是人工智能技术落地运行的底层核心支撑，而中小型医院普遍面临信息化预算有限、专业技术运维人员不足的限制，并且医疗业务对AI需求的增长并非线性，波动较大。算力硬件技术迭代更是充满变数。因此，算力建设不应照搬大型三甲医院“自建专属GPU算力集群、重资产机房投入”的模式，应另辟一条“资源集约化、按需调用、弹性扩容、低成本运维”的道路，以最小的固定投入，获得匹配临床AI应用全场景需求的稳定算力支撑，真正实现“小投入大产出”的核心价值。
（1）优先采用“云端普惠算力池+院内边缘算力节点”的混合轻量化架构，杜绝重资产固定投入。针对院内影像AI辅助诊断、临床决策支持等高频刚需场景，将非敏感、非实时性的AI模型训练、批量数据处理等算力需求，优先部署在合规的医疗专属云端算力池，无需自建专用算力集群，采用算力租赁或按业务用量阶梯付费的市场化模式，从源头大幅降低初始投入门槛；针对实时性要求高的临床诊疗辅助场景，按需配置轻量化边缘算力节点，满足本地业务低延迟、高可靠的运行要求。该混合架构模式，既规避了大规模算力建设带来的专职运维压力与资源闲置风险，还可根据临床AI应用场景的拓展与需求变化，动态调整云端租赁与本地部署的资源配比，实现算力资源的精准匹配、弹性调度与高效利用。
（2）深度融入省级/区域医疗集约化算力统筹体系，共享普惠算力资源。主动对接省级全民健康信息平台、医学人工智能开放创新平台配套的集约化医疗算力池，依托统筹建设的算力基础设施，直接获取AI应用部署、运行、迭代所需的算力能力，无需单独承担算力硬件的采购、运维、迭代升级成本。以浙江省“数字健康浙江”建设实践为例，该省依托“数字健康浙江”总体建设布局，构建了省级主建、市县共用、基层直达的智慧医疗服务体系，依托省级全民健康信息平台与医学人工智能开放创新平台，将合规成熟的AI辅助诊疗模块统一部署至省级健康云，全省县域医院、基层中小型医疗机构可按需直接接入调用，以近乎零边际成本获得适配AI诊疗场景的算力支撑。
3.参与区域医疗数据协同网络，以轻量化方式破解模型迭代瓶颈
针对单院数据体量不足、病种覆盖有限导致的AI模型泛化能力弱、适配性差的问题，中小型医院可依托联邦学习、隐私计算等安全计算技术，在严格遵循《中华人民共和国个人信息保护法》《医疗卫生机构网络安全管理办法》等法律法规、确保患者隐私数据“不出院、不泄露、可管控”的前提下，主动加入省级/区域医疗数据协同创新联盟，通过多中心联合建模的方式，与区域内其他医疗机构共同完成AI模型的训练与迭代优化。
长期保障落脚点：建生态——构建“技术+人+政策”的适配体系
中小型医院的AI变革绝非碎片化的技术工具部署，需形成“实效验证-长效运营-持续优化”的完整闭环。一方面需以可量化的核心指标锚定技术赋能实效，彻底规避“为AI而AI”的形式化建设误区；另一方面需构建与医院临床场景、人员能力、监管要求深度适配的支撑生态，破解技术落地“最后一公里”难题，保障AI技术持续稳定发挥临床与运营价值。二者相辅相成，共同构成中小型医院AI变革从落地到长效赋能的核心逻辑。
1.可量化价值验证：建立实效导向的多维度评价体系
为锚定AI技术的落地价值，需建立与医院核心痛点高度契合的可量化评价体系，核心聚焦三大维度：一是诊疗质量维度，重点考核AI辅助下的病灶检出率、疾病诊断符合率、慢病管理控制达标率、医疗风险预警准确率等核心指标；二是运营效率维度，重点考核诊疗流程耗时缩短率、医护人员非诊疗工作占比下降幅度、医疗资源利用效率提升率等指标；三是患者获益维度，重点考核患者跨院转诊率、平均就诊时长、患者满意度评分等核心指标，以客观可追溯的数据印证AI技术的赋能实效。
2.长效生态构建：打造“技术+人+政策”全维度适配体系
AI技术能否持续发挥作用，核心在于与医院发展实际的深度融合，而非单纯的技术堆砌，需从两大核心维度构建全流程长效支撑体系。
（1）构建深度适配的“医生-AI”协同诊疗模式
推动AI技术全流程融入医院现有诊疗工作流，破解“临床适配性不足”的核心痛点。AI系统的输出内容需转化为临床医师熟悉的标准化诊疗术语，同步提供可追溯的判断依据与指南支撑，实现“决策可解释、流程可衔接、结果可复核”，让临床医师愿意用、敢用、会用；同时将AI工具的应用纳入临床诊疗质控体系，结合前述量化评价指标持续优化AI功能与临床适配性，真正实现AI技术对临床医师的赋能而非替代，最大化释放技术价值。
（2）完善全流程合规管理与信任体系建设
严格遵循医疗行业监管要求，确保所应用的AI辅助诊疗类工具均已通过国家药品监督管理局（NMPA）注册审批，具备合法合规的医疗器械资质，从源头规避合规风险。同时建立常态化的医护人员培训机制，帮助临床医师充分掌握AI工具的应用场景与能力边界，明确AI仅为临床诊疗的辅助工具，最终诊疗决策与法律责任均由执业医师承担；既强化临床医师对AI工具的科学认知，也构建医患双方对AI辅助诊疗的信任基础，为AI技术的长期稳定应用筑牢合规与信任防线。
中小型医院的AI变革，从来不是对前沿技术的盲目追逐，而是立足自身资源的实用主义探索。在医疗分级诊疗的大趋势下，中小型医院作为基层医疗服务的核心载体，其AI转型的核心价值，正在于以轻量化、可落地的技术手段补齐资源短板，让技术真正服务于临床、赋能于医生、惠及于患者。从补位诊疗能力到释放人力效率，从量化价值成果到构建适配生态，每一步探索都紧扣“解决实际问题”的初心。唯有始终以实用为导向，让AI技术与中小型医院的运营场景、诊疗需求深度融合，才能真正打破资源困境的桎梏，让AI成为其提升医疗服务能力的坚实支撑。
作者简介
陆婷娟，CHIMA委员，第九〇三医院数智中心主任。
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