摘要：近日，中国电信上海公司（以下简称“上海电信”）、上海库帕思科技有限公司（以下简称“库帕思”）、徐汇区卫生健康委员会、中电信人工智能科技公司共同启动“医疗行业智能体落地仪式”。该智能体利用数字技术和人工智能手段，打造“智能体+医疗平台”应用，通过融合大模型算法与
推动医疗AI从“用得上”到“用得好”
作者／ IT时报记者 孙永会
编辑／ 钱立富 孙妍
在数字化转型浪潮中，人工智能技术已经渗透医疗服务全链条，从早期筛查到精准治疗，从药物研发到术后管理，为医疗行业“提质增效”提供了强大动能。
近日，中国电信上海公司（以下简称“上海电信”）、上海库帕思科技有限公司（以下简称“库帕思”）、徐汇区卫生健康委员会、中电信人工智能科技公司共同启动“医疗行业智能体落地仪式”。该智能体利用数字技术和人工智能手段，打造“智能体+医疗平台”应用，通过融合大模型算法与权威医学知识，为家庭医生打造全场景临床智慧决策支持系统。通过平台家庭医生在获得全方位临床决策辅助能力，以及面向患者健康咨询、康复护理及个性化运动营养等日常健康与科普知识，居民可以享受到“家门口享优质医疗服务”。
这一智能体平台的核心逻辑与应用前景是怎样的？如何破解医疗数据治理难题？又如何赋能基层医生，让老百姓受惠？为得到这些问题的答案，近日，《IT时报》记者与上海电信云中台数字集成部副总经理章伟、人工智能产品中心产品经理龚伟展开了对话。
基层医疗曾经面临“多痛点”
2016年，被称为“健康守门人”的家庭医生制度开始在国内全面推行，尤其要解决慢病患者、老年人等重点人群的医疗卫生服务问题。作为试点城市，上海从2011年便开始推行家庭医生签约制。
“全上海累计家庭医生签约数超1100万人，常住人口签约率达45%，老年人和慢性病患者等重点人群签约率超84%；上海二级、三级医院50%门诊号源优先向社区开放，实现家庭医生快捷预约……”2025年5月18日，上海市卫健委公布的一组数据表明上海在家庭医生签约率上取得的最新进展。
但是，家庭医生签约服务在我国依然任重道远，存在不少难点、痛点和堵点。在《IT时报》2024年的一篇报道中，中国第一代全科医生、中国医师协会全科医师分会原会长杜雪平曾坦言，其所在的机构每一个全科医生要签500—2000个老百姓，“人手不够，全科医生不仅是家庭医生，还要完成门诊、教研、科学、社会等各方面任务，分身乏术。”
“基层医疗和家庭医生有着密切的联系，除了人手外，目前主要面临能力和信任度不足的双重问题。”据章伟对家庭医生制度发展的观察，一方面，基层医疗以全科医生为主，而全科医生和专科医生的临床培养路径存在明显差异，不像专科医学那般有明确的全流程培养制度，这就导致基层医疗在专科疾病治疗水平相对薄弱。另一方面，有的老百姓会把常见病、普通病和重病同等对待，更愿意选择去三甲医院治疗，对基层医疗的信任度较差。
《“健康中国2030”规划纲要》指出，要遵循改革创新原则，发挥科技创新和信息化的引领支撑作用。多年来，我国医疗数字化建设处于持续进行中。“到现在，临床数据的沉淀已经非常充足，如何激活这些医疗数据，让它们发挥解决基层医疗问题的作用？如何让这些数据真正应用到临床中，为临床医生提供辅助，让医生看到病例时，能清楚知道该如何处理？”章伟告诉《IT时报》记者，中国电信数年前开始布局AI大模型，经历算法迭代、通用能力开发、智能体架构与平台建设，逐步聚焦医疗等行业垂类应用场景，医疗行业智能体平台应运而生。
“AI之翼”正在展开
《IT时报》记者了解到，医疗行业智能体平台覆盖基层核心医疗辅助场景，具备四大核心优势：一是全面覆盖诊疗全流程，整合体检报告分析、异常指标解读、风险评估、健康管理指导及特殊人群关怀等临床辅助功能，构建全周期健康管理体系；二是依托智能体技术实现个性化决策，通过分析居民健康数据，为家庭医生提供精准病情判断与治疗方案建议，提升诊疗准确性；三是汇聚医学通识、专家共识、临床指南等权威知识，确保每一条临床建议均有科学依据；四是实时更新数据并智能分析，助力家庭医生快速获取关键信息。
“平台的落地将有效缓解基层医疗资源紧张问题。”上海电信相关项目负责人表示，通过患者主诉智能归纳、检验结果异常分析、智能分诊导诊等功能，家庭医生可更高效处理日常诊疗工作，基层分级诊疗体系的承接能力将得到进一步强化。
“它不仅是数据平台，更是临床医生的‘数字分身’，集识别（理解）、思考、记忆（联系）、精准检索与聚合于一身。”龚伟就此进行了解读：家庭医生使用智能体的逻辑和使用现有医院信息化系统并无明显差异。以往通过信息化平台加载患者数据，如“主诉、现病史、既往史、检验检查数据等”，需要基层医生通过临床经验进行疾病判断给出治疗方案。接入智能体平台后，同样的操作，平台会先主动收集患者病史、主诉、个人与家族史，以及检验检查等数据，以临床医生的方式进行思考分析，基于医疗知识与循证医学逻辑，提供患者异常指标分析、临床诊断与治疗建议，以及日常生活与复诊特征建议等，为基层医生在临床诊治方面提供更为全面决策建议，提升基层医疗的临床水平。
整个过程中，基层医生使用场景和操作习惯，以及就医患者的交互均没有明显改变，但后端加入了业务思维与处理能力，即它会用在理解用户问题的基础上，以医疗思维拆解问题、精准检索知识，并且结合用户历史的问答与健康数据，聚合归纳专业的临床决策建议，辅助基层医生更加全面和准确地疾病诊断与治疗。
对于老百姓来说，健康科普是主要重点，帮助居民提升健康素养有助于从治“病”走向治“未病”，提升常见病在基层治疗的信任，进一步推动分级诊疗的有效发展。“用得上”智能体还远远不够，关键还要做到“会用”。
“对于年轻人，我们可能会采用一问一答的交互体系；对于年长的老人，我们会逐步将其引入社区，通过一体机机器人或其他辅助方式，在有志愿者的情况下，让老人能通过语音自然地交流问询。”龚伟表示，在此阶段，一般以健康科普的服务能力为基础，为居民提供疾病是什么、营养知识以及如何进行日常护理，以在常见病或健康风险发生前懂得如何管理健康。
近期，上海市部分区基层医院将率先使用和体验到该智能体的能力，后续会考虑衔接穿戴设备，比如常见的手环、手表、血压仪、血糖仪等，在签约授权的基础上通过这些设备采集数据，完整跟踪和完善签约用户的健康数据，为家庭医生能够全面和高质量为居民提供全周期的健康管理服务，增强居民的生活幸福感。
图源：pixabay
严谨性与规模化的平衡
在医疗行业，数据的严谨性毋庸置疑，在业内人士看来，其治理也是最大的挑战。
医疗行业智能体平台数据来自于哪里呢？龚伟介绍，团队已经构建一套完备高质量语料建设标准体系，第一层是基础的医学教材、行业标准、临床指南等，第二层是临床专科知识和诊疗路径、专家共识等，第三层是三甲医院、国际科研院所的前端临床创新方案。如此一来，保证了知识的完备性、通用性和权威性。在医疗语料方面，库帕思也发挥着关键性角色，通过与其合作以保证数据的时效性，让辅助的临床医生能使用最优、最新、最有效的诊疗路径和方案。“我们和库帕思合作的基础数据差不多有14T到15T，而且这些数据还在不断动态扩增。”他如是说。
“未来，语料数据会有以下几个趋势。”库帕思CEO黄海清近日公开作出了研判：其一，语料数据会从互联网数据向高知识密度数据转型；其次，数据会从二维向多维、高维发展；再次，行业垂直数据会成为未来的核心方向。“以前预训练时，我们觉得数据多才好，但后训练阶段，质量更为关键，未来会更多聚焦于高质量的后训练，包括强推理数据、思维链数据以及评测数据集的构建。”黄海清表示。
排版／ 季嘉颖
图片／ 上海电信 IT时报 pixabay
来源／《IT时报》公众号vittimes
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来源：IT时报一点号
