醫(yī)療“質(zhì)量、效率、可及性”不可能三角，有了新的解法。

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作者丨櫻木 編輯丨江蘺

AI+醫(yī)療進(jìn)入應(yīng)用落地的爆發(fā)之年，但到底該如何平衡效率、質(zhì)量與可及性，也許“AI教父”辛頓的表態(tài)，有所啟示。近日，在2025世界人工智能大會上，辛頓坦言醫(yī)療是AI最具潛力的應(yīng)用場景之一，同時，AI也能在醫(yī)療等領(lǐng)域創(chuàng)造顛覆性價值，但前提是必須通過人機(jī)協(xié)同確保其“輔助人類”。他談到，“人類和AI的現(xiàn)狀，就好比養(yǎng)了一只非�？蓯鄣男±匣ⅰ．�(dāng)它長大后，可以輕易干掉你。為了生存，要么擺脫這只小虎崽，要么找到一種方法可以永遠(yuǎn)保護(hù)自己。”無獨(dú)有偶，一場關(guān)于AI醫(yī)療的人機(jī)協(xié)同挑戰(zhàn)也在悄然上演，由復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院（以下簡稱：中山醫(yī)院）放射科主任兼放射診斷科主任曾蒙蘇帶隊(duì)，3名醫(yī)生在胸部一掃多查智能體輔助下完成影像診斷與報告撰寫，另3名醫(yī)生則憑經(jīng)驗(yàn)應(yīng)戰(zhàn)。該款智能體是聯(lián)影智能與中山醫(yī)院聯(lián)合研發(fā)的最新產(chǎn)品，與過往的單病種AI存在根本區(qū)別，也并非是市面上將多個單病種小模型簡單堆疊、再包裝成“一掃多查”的應(yīng)用。它能夠?qū)崿F(xiàn)一次胸部CT掃描，自動識別73種胸部疾病異常疾病，平均AUC值94%，并實(shí)現(xiàn)從影像到報告的自動化輸出。這項(xiàng)技術(shù)國際領(lǐng)先。這場比賽清晰的展現(xiàn)出智能體在復(fù)雜病例診斷上具有較強(qiáng)優(yōu)勢。面對同樣的復(fù)雜病例，AI輔助組醫(yī)生借助智能體，一鍵就檢出肺結(jié)節(jié)、冠脈鈣化等胸部異常，醫(yī)生僅需要逐一核實(shí)診斷即可生成報告，較無AI輔助組醫(yī)生，整體效率提升25%。

圖/AI輔助組

醫(yī)生正在撰寫影像報告這場挑戰(zhàn)賽像是當(dāng)下AI醫(yī)療發(fā)展的一個縮影，AI雖然發(fā)展迅速，但在準(zhǔn)確性以及人文溫度和交互性上仍然難以取代人類，正如辛頓所言，從某種程度來說，人機(jī)協(xié)同也許是最具普惠性、最具實(shí)用性的方案。但人機(jī)協(xié)同并非一道簡單題，從技術(shù)上來看，大模型+醫(yī)療落地“高墻”十分明顯：底層專業(yè)數(shù)據(jù)的稀缺與標(biāo)注的昂貴限制應(yīng)用落地廣度，同時，算力成本與部署門檻也制約技術(shù)的可及性，而醫(yī)療場景的復(fù)雜性與強(qiáng)大的專業(yè)壁壘也削弱在應(yīng)用時的有效性。當(dāng)前，AI醫(yī)療已經(jīng)進(jìn)入了深水區(qū)，也正因如此，在醫(yī)療領(lǐng)域深耕多年、積累了扎實(shí)技術(shù)功底的聯(lián)影智能，正嘗試走出一條破壁之路。其以元智醫(yī)療大模型為核心，著力打通多重壁壘，構(gòu)建起覆蓋技術(shù)突破、場景落地、生態(tài)協(xié)同的全鏈條解決方案——這不僅能破解行業(yè)共性難題，更重新定義了醫(yī)療AI從工具到伙伴的價值邏輯，為醫(yī)療智能化轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)制的實(shí)踐范式。而具體該如何實(shí)現(xiàn)，值得一番拆解。

01

技術(shù)破壁：聯(lián)影元智醫(yī)療大模型有什么不一樣

不同于大廠喜歡在風(fēng)口時入局，聯(lián)影在醫(yī)療AI方向出發(fā)得非常早。2017年聯(lián)影集團(tuán)成立專注于AI醫(yī)療解決方案、獨(dú)立運(yùn)營的子公司聯(lián)影智能。目前，聯(lián)影智能已推出12個產(chǎn)品平臺、超100款A(yù)l應(yīng)用，有13款產(chǎn)品獲批中國藥監(jiān)局三類醫(yī)療器械注冊認(rèn)證，15款A(yù)I應(yīng)用通過FDA認(rèn)證，31款A(yù)I應(yīng)用獲CE認(rèn)證，居全球獲CE認(rèn)證的AI應(yīng)用總數(shù)首位。相關(guān)產(chǎn)品已在全國4000余家醫(yī)療機(jī)構(gòu)部署使用，并在海外多地包括美國、西班牙、印尼、印度等多個國家與地區(qū)開展合作。較早的出發(fā)，以及大量的實(shí)踐與數(shù)據(jù)積累，讓聯(lián)影智能在進(jìn)入大模型時代具有先發(fā)優(yōu)勢，對于行業(yè)普遍存在的數(shù)據(jù)、場景及部署等核心挑戰(zhàn)，也形成了破局思路。而這些挑戰(zhàn)，正是醫(yī)療AI落地的最大阻礙。當(dāng)這些阻礙所折射的底層矛盾延伸至醫(yī)療大模型領(lǐng)域時，直接顯現(xiàn)為三大核心痛點(diǎn)：存在幻覺問題，難以滿足醫(yī)療場景的嚴(yán)謹(jǐn)性要求；部署門檻較高，難以在不同層級醫(yī)療機(jī)構(gòu)推廣；更重要的是，在從診斷到治療、從院內(nèi)到院外的醫(yī)療全鏈條中，實(shí)用性大打折扣。圖/聯(lián)影智能研發(fā)副總裁曹曉歡

正如聯(lián)影智能研發(fā)副總裁曹曉歡所言：“通用大模型的能力直接應(yīng)用到醫(yī)療場景里面，在精度和醫(yī)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性上存在一定局限。”通用大模型的“廣”與醫(yī)療場景需要的“深”“準(zhǔn)”存在一定沖突——前者追求泛化通識能力，后者則要求非常高的專業(yè)性和精準(zhǔn)性，要嚴(yán)格避免幻覺；同時很多醫(yī)療場景不僅依賴單一文本模態(tài)，需要影像、文本、視覺、語音等多維度多模態(tài)的信息融合。

正是洞察到這些核心痛點(diǎn)，聯(lián)影的大模型從一開始就錨定了針對性破局的方向。依托在醫(yī)學(xué)影像和醫(yī)療AI領(lǐng)域多年的深耕積累，以及在設(shè)備端的技術(shù)沉淀，聯(lián)影融合文本、影像、視覺、語音等多模態(tài)能力，構(gòu)建起一套醫(yī)療垂域?qū)�屬的大模型體系——聯(lián)影“元智”醫(yī)療大模型。這套系統(tǒng)注重醫(yī)療場景的“多模態(tài)協(xié)同”與實(shí)際臨床落地，從根源上回應(yīng)了醫(yī)療大模型面臨的三重困境。

具體來看，元智醫(yī)療大模型的破局之道，正從技術(shù)底層實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)發(fā)力。

在數(shù)據(jù)層面，依托數(shù)千萬級醫(yī)療影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)、數(shù)十萬級醫(yī)療級精細(xì)標(biāo)注數(shù)據(jù)，元智醫(yī)療影像大模型不僅支持10+影像模態(tài)、300+影像分割任務(wù)，在處理復(fù)雜病灶診斷、器官分割等關(guān)鍵任務(wù)上，模型的精準(zhǔn)度已超過95%。該模型還具備良好的泛化與zero-shot能力，能夠快速拓展到新的模態(tài)、器官和病灶，展現(xiàn)出高度的可拓展性。

在降低部署門檻方面，元智醫(yī)療文本大模型采用“雙模型”設(shè)計(jì)（非推理模型與推理模型），共享醫(yī)學(xué)知識底座，可按不同場景需求靈活切換，實(shí)現(xiàn)安全性、準(zhǔn)確性與效率的平衡。在訓(xùn)練階段，模型能在同等參數(shù)量的情況下，顯著提升醫(yī)學(xué)知識能力，達(dá)到醫(yī)療全域的輕量化可定制。既能滿足醫(yī)院的復(fù)雜場景需求，也能適配基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的硬件條件，讓先進(jìn)技術(shù)不再受限于地區(qū)差異，真正實(shí)現(xiàn)“按需部署”。

此外，該模型在預(yù)訓(xùn)練階段通過注入千萬級醫(yī)學(xué)語料，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化，在不影響通用任務(wù)表現(xiàn)的同時提升模型醫(yī)學(xué)能力，顯著降低醫(yī)療幻覺。

而場景化訓(xùn)練，則從根源上提升了臨床適配性。針對醫(yī)療場景的復(fù)雜性，元智醫(yī)療混合大模型融合文本、影像、語音、視覺等多種模態(tài)數(shù)據(jù)，將多模態(tài)信息映射到通用“語義空間”，進(jìn)行推理、演繹和生成，實(shí)現(xiàn)智能化看、聽、讀、想，其衍生產(chǎn)品與智能體已率先應(yīng)用于醫(yī)療復(fù)雜場景，從技術(shù)層面解決了“實(shí)驗(yàn)室性能”與“臨床實(shí)用性”脫節(jié)的問題。

當(dāng)這些技術(shù)突破穿透底層架構(gòu)，最終落地到醫(yī)療場景中時，一場從醫(yī)生到患者再到管理者的全鏈條變革，已在悄然發(fā)生。

02

從醫(yī)生到患者再到管理的全場景覆蓋

回歸到醫(yī)療AI的本質(zhì)，無論是“AI教父”辛頓的警示，還是臨床實(shí)踐的反復(fù)驗(yàn)證，都指向一個共：人機(jī)協(xié)同，才是當(dāng)下醫(yī)療AI最合理、最高效的發(fā)展路徑。這種協(xié)同不是簡單的“AI輔助人”，而是讓技術(shù)真正融入醫(yī)療場景，從醫(yī)生需要刻意學(xué)習(xí)的被動工具，進(jìn)化為能主動理解需求、適配流程的“臨床伙伴”。依托元智醫(yī)療大模型，聯(lián)影智能正將這種協(xié)同理念落地為具體的臨床實(shí)踐——從醫(yī)生診療效率的提升，到患者就醫(yī)體驗(yàn)的優(yōu)化，再到醫(yī)院管理模式的升級，AI的實(shí)用性正滲透到醫(yī)療鏈條的每一環(huán)。

對醫(yī)生而言，這種賦能是一種對于診療工作流的重構(gòu)，可以幫助醫(yī)生減少機(jī)械性的工作，將更多的時間聚焦在核心價值的工作中，將更多的時間留給病人。依托元智醫(yī)療大模型，聯(lián)影智能打造多個場景的醫(yī)療智能體，在不同場景為醫(yī)生提效，影像診斷的改變尤為顯著。

傳統(tǒng)影像AI多是“單病種工具”，查肺結(jié)節(jié)用專屬應(yīng)用，看肺炎換另一套應(yīng)用，如同用一把鑰匙開一把鎖，遇到多病共存的患者，醫(yī)生需反復(fù)切換工具，既耗時間又易遺漏。

而聯(lián)影智能與中山醫(yī)院聯(lián)合研發(fā)的胸部一掃多查智能體，依托元智醫(yī)療影像大模型的跨模態(tài)學(xué)習(xí)能力，一次胸部CT掃描就能被AI自動診斷出73種異常——從肺結(jié)節(jié)、冠脈鈣化到氣管擴(kuò)張、胸腔積液，AI精準(zhǔn)標(biāo)記所有可疑病灶。醫(yī)生只需逐一核實(shí)自動輸出的影像報告即可完成，從寫報告變成了審報告。這種“AI診斷+醫(yī)生決策”的模式，不僅提升了醫(yī)生工作效率、減少了失誤，更重要的是降低了人力成本，低年資醫(yī)生+AI也能擁有較高的診斷水平。

另一個典型的例子是重復(fù)性工作，調(diào)研顯示，書寫病歷這類機(jī)械性工作往往占據(jù)醫(yī)生近40%的時間。元智醫(yī)療語音與醫(yī)療文本大模型的協(xié)同正大幅降低這一“時間成本”。通過語音大模型與文本大模型的協(xié)同，一鍵生成多種類型醫(yī)療文書。例如，電子病歷智能體可從問診開始將醫(yī)患語音對話轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化病歷，自動生成患者入院錄、首次病程錄、出院小結(jié)等醫(yī)療文書，大大提升醫(yī)生病歷書寫的工作效率。目前，該智能體已經(jīng)部署至中山醫(yī)院呼吸科、心外科及心內(nèi)科等臨床科室，累計(jì)使用量數(shù)千例，工作效率提升75%，病歷書寫平均時長從20分鐘縮減至5分鐘。

圖/電子病歷

智能體在復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院呼吸內(nèi)科落地應(yīng)用醫(yī)生效率的提升，最終轉(zhuǎn)化為患者體驗(yàn)的優(yōu)化。從掛號咨詢到術(shù)后康復(fù)，元智醫(yī)療大模型驅(qū)動的智能體像“隱形助手”，讓就醫(yī)每一步更順暢、安心。當(dāng)然元智醫(yī)療大模型的賦能不僅限于醫(yī)生端。從患者的視角來看，看病是一個較為瑣碎的流程，“掛號要帶什么材料？”“檢查報告在哪里�。�”這些瑣碎卻關(guān)鍵的問題，曾讓無數(shù)患者犯難。拆解其中的邏輯，患者需要的是一個24小時在線、懂醫(yī)院流程的專業(yè)級別助手，而依托于元智醫(yī)療大模型的客服智能體正是這樣的存在。在中山醫(yī)院，聯(lián)影智能打造“客服智能體”正用AI打破信息壁壘：患者撥打醫(yī)院電話或點(diǎn)開微信小程序，就能與智能客服對話，它能精準(zhǔn)理解“明天上午的號能退嗎”“呼吸科李醫(yī)生出診時間”等問題并給出規(guī)范答案；遇到復(fù)雜需求，會自動轉(zhuǎn)接人工，并默默“學(xué)習(xí)”人工回復(fù)以擴(kuò)充知識庫。更重要的是，它嚴(yán)格遵循醫(yī)療規(guī)范，所有回答基于醫(yī)院官方信息，絕不“自由發(fā)揮”——這種嚴(yán)謹(jǐn)性，讓2025年3月獲批中央網(wǎng)信辦算法備案的它成為患者可靠的“咨詢向?qū)?rdquo;。如今，24小時在線無需人工介入，患者隨時能得到明確指引，不用再等工作日或上班時間。

醫(yī)療鏈條的順暢運(yùn)轉(zhuǎn)，離不開高效的醫(yī)院管理支撐。元智醫(yī)療大模型驅(qū)動的智能院管體系，正用AI打破傳統(tǒng)管理的“碎片化”與“滯后性”，實(shí)現(xiàn)全流程精準(zhǔn)把控。醫(yī)院管理智能體實(shí)現(xiàn)影像質(zhì)控、報告質(zhì)控、病歷內(nèi)涵質(zhì)控、設(shè)備管理等全流程閉環(huán)管理，通過“自然語言數(shù)據(jù)交互”簡化操作，提升醫(yī)院運(yùn)營效率。

影像質(zhì)量不合格導(dǎo)致患者重拍、報告寫錯性別或部位——這些將極大影響診斷準(zhǔn)確性、增加醫(yī)患矛盾。質(zhì)控管理智能體正用“全流程閉環(huán)”堵住漏洞：在影像質(zhì)控上，可實(shí)現(xiàn)DR、CT等多模態(tài)、多部位的醫(yī)療影像質(zhì)控，智能提示圖像偽影、異物、擺位不當(dāng)?shù)龋珹I秒級反饋質(zhì)控結(jié)果，輔助技師及時糾正或重拍。在影像報告質(zhì)控上，可幫助醫(yī)生自動識別3大類、11種影像報告中常見的易出錯問題，并智能提供修改建議。

設(shè)備管理智能體可進(jìn)行設(shè)備全生命周期的管理，實(shí)時監(jiān)測設(shè)備的狀態(tài)和使用情況，進(jìn)行智能預(yù)警和故障推測，還可進(jìn)行設(shè)備運(yùn)營效益的分析。這些智能體的存在使得無需人力再去多系統(tǒng)對接，點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)分析，完全通過大模型的能力來優(yōu)化串起整個流程，實(shí)現(xiàn)全院級更加精準(zhǔn)、高效的管理。

從醫(yī)生診斷的“一掃多查”，到患者手機(jī)的“智能問診”，再到管理者的數(shù)據(jù)看板，元智醫(yī)療大模型正用技術(shù)溫度貼近每一個醫(yī)療角色。當(dāng)AI不再是遙不可及的概念，而是融入診療、服務(wù)、管理的實(shí)用工具，醫(yī)療“質(zhì)量、效率、可及性”的“不可能三角”，正在被一點(diǎn)點(diǎn)破解。

03

醫(yī)療AI的勝負(fù)手到底是什么？

在剛剛舉辦的2025年世界人工智能大會以上，“智能時代同球共濟(jì)”成為大會主題，其背后直指技術(shù)發(fā)展的終極命題——如何讓創(chuàng)新突破地域、層級的邊界，惠及不同的區(qū)域。在醫(yī)療領(lǐng)域，這一命題尤為迫切：全球50%以上的人口無法獲得基本醫(yī)療服務(wù)，而AI醫(yī)療被視作打破這一困局的關(guān)鍵。正如大會傳遞的共識，真正的醫(yī)療AI普惠，不是技術(shù)的單點(diǎn)突破，而是讓優(yōu)質(zhì)資源跨越鴻溝、讓高效服務(wù)觸手可及，這恰恰是“同球共濟(jì)”在醫(yī)療場景的生動詮釋。如今的AI醫(yī)療正站在路徑選擇的十字路口。行業(yè)爆發(fā)期的多元探索中，兩條清晰的路徑逐漸顯現(xiàn)：以C端咨詢類工具為代表的“直接服務(wù)患者”模式，與以B端人機(jī)協(xié)同為核心的“賦能醫(yī)療體系”模式，在各自的邏輯中尋找著普惠的答案。C端路徑的初心，是試圖將醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)“打包復(fù)制”，通過AI問診、報告解讀等功能，讓患者隨時獲取基礎(chǔ)醫(yī)療信息。聯(lián)影智能在世界人工智能大會期間舉辦的主題論壇上，正反方圍繞“醫(yī)療AI向公眾開放價值是否超越風(fēng)險”展開思想碰撞，正如正方所強(qiáng)調(diào)的，這類工具確實(shí)打破了時間與地域限制——平安好醫(yī)生數(shù)據(jù)顯示，AI問診付費(fèi)率達(dá)18%，用戶年均消費(fèi)237元，印證了公眾對便捷服務(wù)的需求；在偏遠(yuǎn)地區(qū)，患者通過AI即時獲取肺結(jié)節(jié)初篩建議的案例，也展現(xiàn)了其提升可及性的價值。但硬幣的另一面，是復(fù)雜場景下的天然短板：AI對多病癥共存、合并基礎(chǔ)病的患者缺乏綜合判斷能力，真實(shí)的醫(yī)療場景遠(yuǎn)超算法的綜合能力；AI缺乏系統(tǒng)化評估，忽略醫(yī)學(xué)的個體性，引發(fā)患者焦慮情緒。更值得警惕的是，患者帶著AI生成的“確定性結(jié)論”就醫(yī)時，易對醫(yī)生專業(yè)判斷產(chǎn)生質(zhì)疑，如辯論賽反方所述，某患者因AI提示“89%惡性概率”堅(jiān)決要求進(jìn)一步檢查，反而加劇了醫(yī)患溝通成本。這種“以AI結(jié)論為中心”的模式，看似縮短了患者與醫(yī)療的距離，實(shí)則可能因精準(zhǔn)度不足和信任裂痕，背離普惠的初衷。

而B端人機(jī)協(xié)同的路徑，從一開始就錨定“醫(yī)生為核心”的醫(yī)療體系的關(guān)鍵。它不試圖替代醫(yī)生，而是通過AI承擔(dān)重復(fù)性工作，讓醫(yī)療體系的“樞紐”更高效地運(yùn)轉(zhuǎn)。從醫(yī)生日常工作場景來看，醫(yī)生的主要精力應(yīng)放在病情的綜合判斷、治療方案的制定以及與患者的溝通上，而AI則可以承擔(dān)一些重復(fù)性、機(jī)械性的工作。AI在標(biāo)準(zhǔn)化初篩中可消除疲勞導(dǎo)致的漏診，但其價值的釋放，始終依賴醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)兜底。這種模式下，AI是醫(yī)生的“放大鏡”而非“替代者”，既發(fā)揮了技術(shù)的效率優(yōu)勢，又守住了醫(yī)療的人文溫度。兩種路徑的分野，本質(zhì)是對“普惠”理解的差異。真正的普惠醫(yī)療，不該是“低質(zhì)便捷”的妥協(xié)，而應(yīng)是“優(yōu)質(zhì)可及”的平衡：它要能穿透三甲醫(yī)院與基層衛(wèi)生院的壁壘，讓偏遠(yuǎn)地區(qū)患者也能享受到同質(zhì)化診斷；要能讓不同技術(shù)水平的醫(yī)生都能輕松上手；在提升效率的同時守住質(zhì)量底線，不陷入“快而不準(zhǔn)”的誤區(qū)。這恰恰直擊醫(yī)療領(lǐng)域的“不可能三角”——質(zhì)量、效率與可及性似乎難以兼得。聯(lián)影智能通過元智醫(yī)療大模型的實(shí)踐，正在證明這一“質(zhì)量、效率、可及性”的不可能三角并非不可破局。在“可及性”上，元智醫(yī)療大模型的輕量化部署能力，讓基層醫(yī)院無需高端設(shè)備、無需承擔(dān)高昂算力成本，即可接入三甲級AI輔助，打破地域與硬件的壁壘；在“效率”上，元智醫(yī)療大模型支撐起更高效的診療流程——從影像診斷效率提升到病歷書寫時長大幅縮減，醫(yī)院得以用更優(yōu)的資源配置應(yīng)對激增的醫(yī)療需求；在“質(zhì)量”上，元智醫(yī)療大模型通過多模態(tài)協(xié)同訓(xùn)練與私域知識微調(diào)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療場景的深度適配，構(gòu)建起“精準(zhǔn)度與可及性共生”的防線。從C端方案的“單點(diǎn)觸達(dá)”到B端人機(jī)協(xié)同的“體系賦能”，醫(yī)療AI的勝負(fù)手早已清晰：真正的普惠，不在于讓AI直接服務(wù)多少患者，而在于能否通過技術(shù)重構(gòu)醫(yī)療體系的運(yùn)轉(zhuǎn)效率，讓每一個層級的醫(yī)院、每一位醫(yī)生都能更高效地服務(wù)患者。聯(lián)影智能的實(shí)踐給出了答案：當(dāng)AI成為醫(yī)生的“臨床伙伴”，當(dāng)技術(shù)穿透層級壁壘，醫(yī)療的“不可能三角”終將被改寫，而“智能時代同球共濟(jì)”的愿景，也將在每一次精準(zhǔn)診斷、每一次高效服務(wù)中照進(jìn)現(xiàn)實(shí)。

       原文標(biāo)題 : 醫(yī)療AI進(jìn)化分水嶺：聯(lián)影以人機(jī)協(xié)同模式定義普惠新路徑