AI大模型狂飙的一年來，醫療又一次成爲風口。

過去的6年多時間裏，近千億資金砸向AI醫療賽道，推動AI制藥、AI影像、AI問診、智慧醫院等多個細分領域的快速發展。但資本狂熱背後的問題也十分明顯：目前爲止，少有企業能夠真正將這項技術和線下醫療場景有效整合到一起，導致AI在醫療領域難以真正發揮價值。

另一方面，醫療資源緊缺，患者就醫體驗差等問題仍然客觀存在。如何在合適的場景、讓AI以恰當的方式介入，成爲下半場的競爭關鍵。

近期與百度健康合作推出“AI智慧門診”合作項目的簽約儀式上，武漢協和醫院門診辦公室主任陳澍從醫療機構的角度，從診療流程上介紹了現階段3個需要AI助力“加速”的醫療場景，例如分導診、加號、候診等。

陳澍以武漢協和醫院爲例解釋，該院每年門診量接近700萬人次，爲了解決“在工作量很大的情況下節約出更多時間和病人交流”，醫院一直在探索智慧門診建設，比如早在2009年時就推出了線上預約挂號、線上建檔、繳費等功能。這次和百度健康嘗試引入AI大模型技術，希望能在“AI和患者事先交互的情況下，通過大預言和醫生專長的匹配，爲患者推送更好的就醫産品”。

以AI智能分導診爲例，過去人工導醫的方式雖然咨詢效果好，但“存在效率低、排隊長、知識庫範圍小”的問題，導致許多患者因挂不到號或挂錯號而增加就醫成本、延誤治療，或面臨陷入“醫托騙局”的風險。而依托線上分導診工具，多模態AI能夠通過多輪對話收集病情，通過語句判斷精准識別患者需求，匹配相應的科室或專家，輔助患者進行挂號。

據了解，該項目已在武漢協和醫院試點1個月，覆蓋10余個臨床科室，十余位參與模型測試的醫生大多認爲“效果還不錯”。

從數據上看，以加號功能爲例，據陳澍介紹，這項功能主要針對滿號醫生開放，AI收集完申請加號患者的病情信息後，大模型會對該患者是否符合加號條件進行判斷，符合條件者推至專家審核環節，通過再予以加號。從結果上看，該功能上線前3周就累計收到2000余次加號申請，模型判斷282人次合格，再次經由專家審核的通過人次達268個，模型准確率95%。

武漢協和醫院院長胡豫表示，希望AI智慧門診項目開始實施後，能夠在智慧醫療、智慧服務和智慧管理三個維度賦能醫院運營。比如在智慧醫療方面，通過AI介入減少問診過程中的低效動作，輔助提供更精准的診療方案、提高門診效率；智慧服務環節，通過實現智能分診、智能加號、智能候診，借助AI的輔助打造更加高效智能、人性化的醫療服務平台。