2026AI医疗场景落地测评：从技术到临床的实效闭环

从技术概念验证到临床实际应用，AI医疗已跨越早期喧嚣，进入解决核心痛点的务实阶段。行业共识已从“替代医生”转向“赋能医生”，核心目标在于减轻临床负担、提升诊疗效率与质量。成功落地的关键，在于获得一线科室的深度信任，并通过多元数据联动构建完整服务闭环，而非追求单点技术突破。

本次对话直面AI医疗落地中的真实挑战：异构系统对接、临床接受度、权责界定。基于左医科技九年的深度实践，从顶级三甲到基层医疗机构，揭示了差异化的落地路径——前者聚焦效率提升，后者补足人力缺口。以“智能病历生成”这一普适性痛点为中枢，向前衔接分诊，向后贯通随访，方能将技术转化为医生每日依赖的高频工具。

以下为圆桌对话内容，经编辑整理：

张戈丨华弋数智创始人&CEO（主持）

韩旭丨左医科技医学合伙人

张戈：欢迎各位。我是本轮对话主持人张戈。今天我们聚焦一个务实议题：AI医疗如何真正落地医院。首先请韩总简要分享，左医科技当前实践与五年前的AI医疗热潮，本质区别何在？

韩旭：感谢。左医自2016年深耕此领域，亲历了行业演变。五年前的驱动逻辑是技术与资本，目标常设定为改造甚至替代医生，对临床真实工作流痛点理解不足。当前阶段，核心转向从临床需求出发，专注解决医生日常工作中的高频、重复性负担，实现提质增效，并优化患者就医体验。

张戈：这种从“技术驱动”到“需求驱动”的转变非常清晰。那么，AI产品进入医院，您认为首要突破环节是什么？是自上而下的院级决策，还是科室培训，或是系统对接？其中最大卡点在哪？

韩旭：第一步并非说服院长或强行对接HIS。关键在于深入临床一线，获得科室主任及骨干医生的试点支持。让他们亲眼见证价值，后续推广才具说服力。

主要卡点有几方面：第一是系统对接。医院内部系统繁杂，接口标准不一，协调信息科、医务科等多部门耗时漫长，且数据安全要求极高。第二是医生接受度。医生群体天然审慎，新工具需避免增加其操作负担，且需在准确率与风险控制上建立信任。如何让医生从“被动接受”变为“主动使用”，是落地核心难点。

张戈：这些系统与权限的挑战确实关键。左医既服务协和等顶级三甲，也落地宁夏中卫等基层，这两类场景的落地逻辑与切入点有何不同？

韩旭：需求本质不同。三甲医院核心诉求是“效率优化”，释放专家资源，将时间聚焦于复杂诊疗。AI在此扮演效率提升工具。基层医疗机构则面临“人力短缺”，需承担大量公共卫生与健康管理服务。AI在此的价值是自动化流程工作，并辅助完成居民院外健康管理，本质是人力补充与能力延伸。

张戈：针对不同诉求设计产品路径。在实际推广中，如何化解一线医护人员的抵触或观望情绪？

韩旭：关键在于产品设计与权责界定。产品必须深度嵌入现有工作流，追求“无感融入”，避免额外操作步骤。同时，必须明确AI生成的所有内容仅为建议，需经医生审核确认后方可生效，医生保有最终修改权与决策权。将风险控制的主动权交还医生，能显著提升接受度。

张戈：这体现了对医疗严谨性的尊重。回到行业演进，当前实践与五年前以辅助诊断、影像识别为核心的模式，根本区别是技术迭代，还是对医疗本质的理解深化了？

韩旭：核心是认知转变。过去试图直接切入诊疗决策核心，壁垒高且验证难。现在更务实：诊疗本身只占医生部分时间，大量精力消耗在文书、沟通、随访等流程事务上。因此，思路转变为先成为医生的“超级助手”，接管这些重复性工作，释放其专业价值。场景也从“诊中”扩展到“诊前、诊中、诊后”全流程。大模型等技术的成熟，为处理多模态信息、支持全流程提供了可能。

张戈：这是一种由量变到质变的演进。左医的“多元数据联动”产品，整合预问诊、语音转写、电子病历、院外OCR来生成病历，这种联动能力是原有的吗？若无此联动，单点AI病历生成的准确率能否达到现有水平？

韩旭：单点能力我们早已具备。但任何单一数据源生成病历都存在局限：仅靠诊中语音可能信息不全；仅靠患者预问诊可能描述不专业；缺乏OCR则需手动录入院外报告。多元数据联动的价值在于“互补”与“校验”：不同来源数据相互补充缺失信息，并能交叉验证矛盾点，这有效缓解了大模型的“幻觉”问题。没有这种多维校验，病历生成的质量与可靠性难以保障。

张戈：这是通过数据交叉验证提升结果可信度。从协和、地坛医院传染病智能体、重医儿童医院专科智能体，到宁夏中卫AI家医，哪个场景AI介入最深？什么因素决定了介入深度？

韩旭：介入最深的是地坛、重儿这类垂直专科/专病场景。它们需匹配特定诊疗路径与知识体系，对AI的医学专业深度要求最高。协和项目侧重全流程效率优化，对诊疗决策介入较浅。宁夏中卫的AI家医则主要承担标准化健康咨询与随访，属于健康管理范畴，介入最浅。决定因素在于场景对医学专业知识深度的依赖程度。

张戈：这体现了技术应用的层次感。从医院管理视角，如何论证AI产品的投资回报率（ROI）？

韩旭：与院长沟通，应聚焦可量化的收益。短期可见：节约文书人力成本；提升医生接诊效率，间接增加营收；通过病历规范性提升，减少医保扣款风险。长期价值在于专科能力建设与风险管控，例如打造特色专科、通过全流程数据留痕应对潜在纠纷。关键在于试点阶段就用数据说话。

张戈：数据是说服力的基础。一个无法回避的问题是责任界定：若AI生成病历出错，医生未审出而采用，责任如何划分？左医在商务合同中如何约定？

韩旭：依据现行法规，医疗责任主体永远是医生与医疗机构。合同中明确：AI生成内容必须经医生审核确认。因医生未审核导致的问题，责任在医方。厂商承担产品缺陷责任，如因模型缺陷、数据问题等导致错误，我们会负责优化。责任主要分为四块：医疗责任（医方）、产品服务责任（厂商）、使用规范责任（医院）、数据安全责任（双方约定）。权责清晰是合作基石。

张戈：权责明晰至关重要。宁夏中卫项目服务超20万居民，是否出现过因AI建议延误就医的情况？如有，如何处理？

韩旭：截至目前未发生此类情况。这得益于多重设计：产品明确标注“AI建议仅供参考”；设置安全红线，对胸痛等危急症状直接提示紧急就医；诊断模糊时建议线下就诊；用药指导严格遵循说明书或既有医嘱。我们已建立应急预案，一旦发生不良事件，将立即启动应急小组协调救治，并由卫健委专家小组判定责任，我们则进行问题排查与模型迭代。

张戈：体现了风险管控的前置设计。展望未来，AI+医疗能否替代真人家庭医生？AI能承担哪些工作，无法替代的又是什么？

韩旭：AI擅长标准化、流程化任务：如基础健康咨询、电子健康档案管理、常规慢病随访、健康科普。无法替代的包括：需线下实操的服务（如伤口处理）；需要情感连接与心理关怀的工作；与居民建立长期信任关系；为复杂特殊病例制定个性化管理方案。这些依赖医生的临床经验、人文温度与综合判断。

张戈：尤其在基层，服务对象许多是老年人，存在数字鸿沟。如何解决？

韩旭：我们采取组合策略：产品极简设计，核心功能支持语音交互；优化方言识别模型；发动家庭医生、志愿者或家属提供协助；保留“一键转接真人医生”的出口。目标是兼顾效率与温度，确保服务可及性。

张戈：最后，左医产品线覆盖广泛。若只深耕一个场景，您会选择哪个？为什么？

韩旭：我们会押注“智能病历生成”。原因在于：这是跨越医院等级与科室的通用痛点，需求刚性；效果显性，能直接提升效率；病历处于诊疗流程中枢，向前可接分诊、预问诊，向后可连随访、管理，易于拓展生态；且不直接涉及诊疗决策，权责清晰，风险相对可控。将此场景做透，能构建坚实的业务支点。

张戈：感谢韩总。今天探讨了落地路径、行业演进、有效性验证及未来方向。我印象最深的是“联动”价值——将预问诊、对话、电子病历等多源数据联动形成闭环，这正是AI医疗从演示品走向日常解决方案的关键跨越。

感谢各位。

来源：互联网