医学信息学技术助力医疗资源分配

医学信息学技术助力医疗资源分配

近年来，随着医学信息学技术的快速发展，大数据分析、人工智能和远程医疗等先进技术正在深刻改变医疗资源分配的方式。这些技术不仅提高了医疗服务的效率和质量，还有效缓解了医疗资源分布不均的问题，为患者带来了更加便捷和优质的就医体验。

在医疗资源分配中，大数据分析发挥着至关重要的作用。通过分析海量医疗数据，医疗机构能够更精准地预测患者需求，优化资源配置，从而提高医疗服务效率。

例如，百度的灵医大模型通过API或插件嵌入方式，在200多家医疗机构中展开应用，显著提升了诊断的准确性和效率。此外，医联的MedGPT大模型基于Transformer架构，参数规模达到100B，致力于实现全流程智能化诊疗。这些案例充分说明了医学信息学技术在优化医疗资源分配和提升医疗服务水平方面的重要作用。

人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛，特别是在疾病诊断和个性化治疗方面展现出巨大潜力。AI大模型能够通过深度学习分析医学影像，辅助医生进行更准确的诊断。

首都医科大学附属北京天坛医院联合北京理工大学团队合作推出的“龙影”大模型（RadGPT），基于该模型研发的首个“中文数字放射科医生”“小君”已经实现通过分析MRI图像描述快速生成超过百种疾病的诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需0.8秒。目前“小君”医生可以实现针对脑血管病以及脑部、颈部和胸部等十几个部位的肿瘤、感染类疾病等上百种疾病给出诊断意见。

在个性化治疗方面，AI大模型可以对患者进行精准画像，制定个性化治疗方案。例如，圆心科技的源泉大模型将每一个用户设有标签，管理服务会根据不同特性的人进行针对性关注患者药物依从性、联合用药预以及疾病康复管理，通过大模型数字化应用为患者生成定制化疾病科普和药品服务。

远程医疗技术的发展为解决城乡医疗资源不均衡问题提供了新的途径。通过远程医疗服务，优质医疗资源可以跨越地理障碍，惠及更多基层患者。

国家卫生健康委数据显示，2023年，全国2062家县医院参加县医院能力评估，覆盖全国98.6%的县域，其中1894家县医院达到二级以上医院医疗服务能力，1163家医院达到三级医院医疗服务能力，县域医疗服务能力得到提升。此外，70%以上的卫生院已与上级医院建立远程医疗协作关系，县域医学影像中心覆盖50%的乡镇卫生院。

例如，复旦大学附属华山医院通过智慧门诊、移动查房等形式，在西藏日喀则市仲巴县、新疆伊宁市等多个帮扶县域，开展神经系统疾病、感染性疾病、皮肤病等远程医疗支持。四川省针对革命老区、脱贫地区、民族地区、盆周山区等基层医疗机构，打造覆盖省市县乡四级的“5G+专网”远程医疗网和基层卫生信息网。

为了推动医学信息学技术在医疗领域的应用，国家和地方层面都出台了一系列政策支持措施。例如，上海作为全国医疗资源最集聚、医疗活动最密集的城市之一，为发展医学人工智能提供了丰厚的土壤和广阔的空间。目前，人工智能在我市医疗健康领域已经形成了一定的应用规模，并在全国居于领先地位。

基于以上条件，为进一步推动上海医学人工智能发展，贯彻落实党中央、国务院关于开展“人工智能+”行动的重要部署，加速人工智能技术与医学创新深度融合，引领人工智能创新、推动生物医药产业发展，提升医疗卫生健康水平，将上海打造成为具有全球影响力的医学人工智能技术创新、应用示范和产业发展高地，特制定本《工作方案》。

重点围绕三个方面，提出工作目标、梳理重点任务、细化支撑保障。一是明确医学人工智能发展重点场景。通过人工智能等新技术，着力围绕临床医疗、医疗管理、公共卫生、医保监管、药械研发、中医药等6大领域，努力打造全领域全链条的医学人工智能应用场景。二是细化医学人工智能发展支撑路径。着重通过加强大模型、算力、关键技术等方面的攻关，为发展医学人工智能提供技术储备。通过支撑平台建设，加强对医疗数据、算力等资源的统筹共享，更好提升资源配置效率。三是优化医学人工智能发展保障政策。着重通过产业集聚和市场主体培育，强化医学人工智能领域技术支撑，打造医学人工智能创新应用引领高地。着重通过强化安全监管、资金保障、人才引育等方面，为医学人工智能和生物医药产业发展构建良好生态。

医学信息学技术的应用不仅优化了医疗资源的分配，还提升了医疗服务的整体质量和效率。随着技术的不断进步和政策的持续支持，未来医疗资源分配将更加科学合理，医疗服务将更加公平可及，人民群众的健康需求将得到更好的满足。