经济参考报记者 李保金
从家医签约、报告解读，到一站式全流程健康服务；从问诊对话实时转写结构化电子病历，到外院化验单拍照识别归档、异常指标自动预警……AI正持续赋能基层医疗。
随着众多产业主体加速入局，落地的技术应用案例不断增多，基层医疗数字化赛道持续提速。不过，相关应用目前大多还停留在试点示范层面，要走向大范围规模化复制推广，仍面临大模型技术能力不足、医疗数据孤岛、商业模式待验证等一系列现实约束。
多地陆续推出数字家医应用
当前，基层家庭医生承担签约居民健康管理、慢病随访、常见病初筛、公卫档案填报等多项工作，普遍面临人手紧张、文书负担重等难题。今年以来，AI助手持续落地基层医疗卫生场景，凭借语音问诊、病历自动生成、用药风险筛查、随访提醒、健康宣教等能力，有效减轻了家庭医生文书压力，提高随访覆盖率，补齐基层全科服务短板，成为基层医疗数字化转型的重要方向。
多地陆续推出利用AI技术辅助家庭医生，给居民提供智能在线健康管理服务的数字家医相关应用。5月，深圳龙岗上线“蚂蚁阿福”App，居民可在线查报告、解读结果、签约家庭医生、绑定家人健康信息。
年中，海南“椰晓医”依托“海易办”平台面向全省免费开放，提供7×24小时不间断健康咨询、报告解读服务。系统在识别出高风险健康情况后，会及时提示居民前往就诊，同时同步相关信息给签约的家庭医生，打通了线上咨询与线下家庭医生服务的完整链条。
下半年，北京丰台马家堡社区卫生服务中心落地AI家庭医生“马小医”以及AI健康管家“马小堡”。基于大模型与智能体技术，这套智能体系可承接慢病长期管理，不仅能提供用药提醒、复查通知、健康打卡等随访陪伴服务，还可对接可穿戴设备采集血压、血糖数据，一旦监测到指标出现异常会自动触发预警，若识别到高风险健康诉求，还会第一时间将相关信息推送至医生后台。
“目前，‘马小医’‘马小堡’仍处于小范围验证阶段，项目缘起于社区家庭医生履约的现实痛点：社区签约的慢病重点人群基数大，有些医院全科医生人均管理上千名患者，履约人力缺口突出；同时，项目也契合了国家基层诊疗AI辅助全覆盖的政策导向。”技术支撑单位、北京市医疗机器人产业创新中心研发总监孙德晖在接受《经济参考报》记者采访时表示。
9月，湖南长沙湘江新区麓谷街道社区卫生服务中心联合数坤科技、湖南长信畅中科技打造的“AI赋能基层医疗全场景智慧服务体系”，斩获2026年湖南省“人工智能+医疗卫生”应用大赛一等奖。
“当前，基层医疗AI数字化转型最核心的突破点，是AI从单点工具变成原生工作流的一部分。”数坤科技相关负责人表示，早期基层医疗AI多是辅助阅片、辅助诊断这类单点工具，医生要主动打开、手动调用，用不用全靠自觉。现在的做法是，和HIS（医院信息系统）、体检系统直接打通，医生在原有界面里就能看到AI给出的参考，无感调用，同步完成医疗质量提升和医护减负。
企业加速入局推动赛道升温
政策层面，2025年10月，国家五部门联合出台相关文件，明确将基层智能辅诊、家庭医生AI赋能、慢病协同管理等列为重点支持领域，提出到2030年基本实现基层诊疗智能辅助应用全覆盖的发展目标，为AI技术赋能家庭医生服务划定了清晰的落地路径。
基层家庭医生减负、慢病管理的刚性需求，也吸引了医疗AI、互联网健康、医疗信息化企业加速入局。
近年来，蚂蚁集团旗下的蚂蚁阿福持续深耕AI技术在医疗健康领域的落地应用，主打“AI智能体+真人医生”的协作服务模式，联合全国各地卫生健康部门，通过蚂蚁阿福App推出“数字家庭医生”创新服务。截至今年8月中旬，全国已有超40城在蚂蚁阿福上线“数字家医”服务，数万名基层医生通过蚂蚁阿福累计服务居民超500万人。
AI医生“椰晓医”是海南家庭医生“签约有感行动”的标杆工程，由海南省卫生健康委与讯飞医疗联合打造，以讯飞星火医疗大模型为核心，打通三医联动数据平台，构建了居民健康助手和家庭医生助理双体系。依托成熟的基层智医助理技术底座，讯飞医疗可批量生成居民动态健康画像，初步形成可复制的区域样板。除海南外，目前，讯飞医疗数智家医平台还在上海、深圳等多地落地应用。
医渡科技选择专科专病AI作为核心突围路径，依托院士领衔的专家团队沉淀高质量循证医学知识库，探索建立将三甲医院专科能力持续下沉、输出至社区与家庭医生服务体系的创新模式。6月份，其打造的AI赋能肝病全周期临床解决方案“小肝人”亮相。医渡科技表示，将以“医渡千循+小肝人”一体化患者管理平台为核心，推动患者服务下沉至社区与家庭医生，打通三甲医院、社区机构与居家患者的服务链路。
北京丰台马家堡社区卫生服务中心的家庭医生智慧助手，由北京市医疗机器人产业创新中心提供技术支撑。该创新中心由天智航、北京清华工业开发研究院和中关村科学城等单位共同发起，水木东方作为实体运营主体，聚焦医工转化，推动机器人、物联网监测终端与家医AI助手联动融合。
与此同时，京东健康、润达医疗等企业，也依托产业链优势持续布局基层医疗AI赛道。
规模化推广仍面临多重制约
虽然AI助手在基层医疗场景持续落地，但现阶段大多仍停留在试点示范阶段，大范围规模化复制推广仍面临多重制约。
“当前，国内基层医疗AI整体仍处于局部试点示范的早期阶段，多为单点、专科零散尝试，尚未形成成熟可复制的运行机制。”在孙德晖看来，规模化落地仍面临多重瓶颈：一是技术层面，慢病管理需要动态追踪患者长期健康变化，多病共患、药物相互作用识别难度高，长期时序健康数据积累不足，大模型在个性化、连续化健康研判上仍需迭代；二是体系层面，存在数据孤岛、医疗责任界定待厘清等问题；三是运营层面，基层暂未形成成熟的政府采购付费模式，且AI落地不只是工具交付，还倒逼社区医院需要调整内部管理与慢病服务流程。
数坤科技相关负责人也提出，现阶段基层医疗AI大多依托地方政策与医疗机构预算推进，提质减负的成效可以量化，但由谁为节约的人力时间、提升的服务质量买单，以及采用何种付费口径，行业尚未形成共识。各地信息化基础参差不齐、系统对接成本偏高、缺少长效运维与培训机制、医护数字化能力需要持续培育，这类问题本质上都是付费闭环未能跑通衍生出的连锁难题。没有可持续的商业模式，规模复制就很难。
孙德晖透露，针对多病共患这类慢病管理痛点，后续计划联动老年科、老年医院专家，沉淀固化专业诊疗经验。不过他认为，长期来看，基层医疗AI是公共卫生发展的明确方向。伴随政策持续向基层倾斜，行业有望在未来数年迎来快速发展，市场空间广阔，能够持续为基层医务人员减负，惠及广大慢病居民。
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