陈敏

众所周知，在基层医疗领域，尤其是县域医疗机构，危急重症的诊治能力一直是亟待提升的关键环节。医学影像作为临床诊断的重要手段，其发展水平直接关系着疾病的早期发现、准确诊断和及时治疗。因此在关于“人工智能赋能医学影像提高县域危急重症诊治能力”的提案中，我详细阐述了四个关键点：其一，推动县域医共体间信息互联互通，打破数据孤岛，提高医疗服务效率和质量，促进医疗资源共享和优化，增强医疗信息安全性和可靠性；其二，建立全国统一且及时更新的影像检查、质控指南和实施细则，推进规范化影像检查、质量控制和管理体系建设，汇集数据并建立多模态、标准化的医学大数据集，为医学影像大模型研发提供数据支撑；其三，结合最新大模型技术，研发基于真实世界复杂场景的多模态医学大模型，建立多方合作机制，促进不同层级医疗机构、研究机构、高校、企业间交流合作，共同推进医学影像危急值多模态大模型研发和临床示范应用；其四，采用院校与医疗机构联合培养模式，从知识、能力、素养三方面构建评价体系，培养既懂医学又擅工程技术、能服务基层医疗的复合型医工人才，提升人工智能在县域危急重症诊治中的应用能力。

当前，随着科技的飞速发展，人工智能技术已深入融合到医疗领域，为解决基层医疗痛点、推动医学影像技术在县域的广泛应用提供了新的思路和途径。人工智能赋能医学影像在提升基层医疗能力方面意义重大，对此，我愿就其中的战略思考与实施路径分享一些个人见解。

 一、 基层医疗痛点：人才匮乏、数据孤岛与标准缺失

在基层医疗体系中，尤其是在县域医疗机构，医学影像诊断面临着诸多困境。首先，专业人才匮乏是突出问题之一。许多县域医院缺乏足够的专业影像诊断医师，导致即使拥有先进的影像设备，也无法充分发挥其效能。影像数据的庞大体量和快速增长进一步加剧了这一问题。影像数据占据医疗数据的90%，并且正以40%以上的年增长速度继续扩大。然而，这些数据往往分散在各个医疗机构中，形成数据孤岛，无法实现有效的共享和整合。此外，基层医疗机构在影像检查的规范性和质量控制方面也存在不足，不同设备品牌、不同扫描参数导致的影像质量参差不齐，导致影像互认率不足30%，给准确诊断带来了很大的困难。这些现象不仅限制了医疗资源的优化配置，也阻碍了医疗信息的安全性和可靠性提升，更与《“十四五”医疗装备产业发展规划》提出的“智能化、标准化”目标形成鲜明反差。

 二、 技术落地难点：多模态大模型、大数据平台和标准化的协同挑战

人工智能技术在医学影像领域的应用虽然前景广阔，但在基层落地过程中却面临不少挑战。当前，缺乏能够处理更复杂任务的多模态、多任务模型，这限制了人工智能在临床实践中的应用范围。例如，在面对复杂的危急重症病例时，单一模态的模型可能无法提供全面准确的诊断支持。此外，建立高质量的大数据平台是人工智能技术应用的基础，但在实际操作中，数据的标准化、规范化以及互认机制尚未完善。用于急诊影像检查的设备品牌多种多样，扫描参数不统一，缺乏全国统一且及时更新的影像检查、质控指南和实施细则。这使得数据汇集和影像互认难以有效开展，进而影响了多模态医学大模型的研发和应用。

 三、 制度创新方向：创新范式、数据联通与合作生态重构

为推动人工智能赋能县域医学影像中心建设，制度创新显得尤为重要。在人才培养方面，应打造基层复合型医工人才培养创新范式和评价体系。采用院校与医疗机构联合培养的模式，从知识、能力、素养三方面构建科学的评价体系，培养出既懂医学又擅工程技术，能服务基层医疗的复合型医工人才。同时，建立多维度激励机制，鼓励基层医疗机构与高校、研究机构、企业等开展深度合作，共同推进医学影像人工智能技术的研发和应用。在数据管理和共享方面，从国家层面推动影像检查规范和指南的贯彻实施，建立统一的影像检查、质控标准和实施细则。通过政策引导和监管，促进医疗机构间信息的互联互通，打破数据孤岛，实现数据的安全共享和有效利用。此外，还应建立多方合作机制，促进不同层级医疗机构、研究机构、高校、企业之间的交流合作，共同攻克技术难题，加速人工智能技术在医学影像领域的落地应用。

 四、 国家政策驱动下的县域医学影像中心建设

国家《“千县工程”县医院综合能力提升工作方案（2021-2025年）》与《新一代人工智能发展规划》的双重政策为人工智能赋能医学影像中心建设提供了有力的支持和指导。在医疗信息化建设方面，国家大力推进医疗机构基础数字化体系共建，鼓励实现县域医共体间信息的互联互通，这为打破数据孤岛、提升医疗资源的共享和优化提供了政策保障。在医学影像检查规范方面，国家倡导建立统一的影像检查、质控指南和实施细则，推动规范化影像检查、质量控制和管理体系建设，这为建立高质量大数据平台、开展数据汇集和影像互认奠定了基础。在人工智能技术研发方面，国家鼓励结合最新的大模型技术，研发基于真实世界复杂场景的多模态医学大模型，为提升危急重症诊治能力提供了技术支撑。

人工智能赋能县域医学影像中心建设是提升基层医疗能力、解决医疗资源不均衡问题的重要战略举措。通过夯实基础信息化建设、贯彻影像检查规范、推动政产学研用协同创新以及打造复合型医工人才培养体系等多方面的努力，可以有效破解基层医疗痛点和技术落地难点。同时，在国家相关政策的引导下，不断探索制度创新方向，建立完善的数据管理、共享和合作机制，将为人工智能技术在医学影像领域的广泛应用创造良好的环境。相信在各方的共同努力下，人工智能赋能医学影像必将为县域危急重症诊治能力的提升注入强大动力，推动基层医疗事业迈向新的高度，为人民群众提供更加优质、高效的医疗服务。

（作者：北京医院放射科  陈敏）