近日,在温州医科大学附属第一医院(以下简称“温医大附一院”),72岁的慢病患者陈阿姨体验到了AI带来的就医变化:从手机端智能分诊开始,AI贯穿挂号、候诊、检查、取药全流程,等候时间缩短了近一半。更让她意外的是,医生在AI辅助下开具的临床营养处方,隔天就有特医食品配送上门,后续AI系统还会定期随访,跟踪她的营养指标和依从性,提供风险提示、信息整理和辅助建议,再由医生作出诊疗决策。“以前出了医院大门就没人管了,现在感觉医生一直在身边。”
十多年前,温医大附一院以“流程再造”享誉业内——全面推行预约诊疗、实名制和诊间结算,以患者为中心重塑就医流程,一度吸引近3000家国内同行前来参观交流。如今进入AI时代,这家医院再次走在前列,在智慧门诊、智慧临床营养、智慧体重管理、AI护理、AI病历等领域形成了一系列全场景AI落地成果,成为医疗AI全场景应用的先行者。
“我们希望打造一个没有围墙的医院,通过数字化和人工智能技术,把医疗服务从院内延伸到院外,让老百姓少生病、更健康。”温州医科大学副校长、温医大附一院党委书记沈贤如此概括全院推进AI应用的初衷。在他看来,医疗AI的价值不只是提升效率,更是帮助医院重新组织服务模式——从以疾病为中心转向以健康为中心,从单次就诊延伸到连续管理,从院内服务走向院外全程。
温医大附一院的智慧医院建设并非从AI开始。早在2010年,医院就以全面推行预约诊疗、实名制和诊间结算为特色,开展了一轮以患者为中心的就医流程再造,预约诊疗工作于2021年获得国家卫生健康委改善医疗服务行动表彰。2022年以后,医院再次推进数智化建设,将门诊服务从“信息化、线上化”向“智能化、主动化”升级。
在精准预约取得阶段性成效后,医院进一步基于京东卓医重塑患者就医旅程,形成了从诊前、诊中到诊后的多个成熟场景:AI主入口推动从“人找服务”向“服务找人”转变;AI病史采集在医生接诊前完成基础病史整理;“诊后一清单”为每次就诊生成清晰的就诊清单;AI医生追问在患者离院后48小时内持续解答疑问;数字人健康宣教则帮助诊后服务形成闭环。
2026年1月,温医大附一院联合京东健康及国家卫生健康委临床营养与干预重点实验室,共同发布“人工智能驱动的临床营养规范化全程管理解决方案”。依托京东卓医2.0搭载的临床营养大模型,注入超百万篇高质量营养专业文献,通过数十万例真实世界营养案例进行后训练,AI辅助形成个性化营养方案草稿和参考建议,经医生或临床营养师审核确认后使用,覆盖“筛-评-诊-治-控-管-教”七个环节。
更关键的是,个性化营养方案只是起点。通过京东健康与生态各方共建的“AI+临床营养供应链生态”,患者可选择院外配送,特医食品直达家中;后续AI系统定期随访,跟踪营养指标与依从性,提供风险提示、信息整理和辅助建议,再由医生作出诊疗决策。由此,从院内诊断到处方开具、从院外配送到长期随访的全病程管理闭环真正落地。
在体重管理领域,AI正逐步展现出在专科全病程管理中的应用价值。温医大附一院体重管理中心围绕智慧化体重管理持续探索,创新提出“NICE理念”——科学营养、综合干预、智能管理、愉悦体验。中心采用多学科协作模式,整合内分泌科、营养科、中医科、减重外科等资源,致力于推动体重管理从“一次门诊”向“长期连续管理”延伸。
联合京东卓医2.0的“AI+体重管理”能力,中心推动传统减重门诊向智能化、连续化、精准化管理转变。诊前,AI系统基于门诊、体检、住院等多场景数据,对超重肥胖及代谢异常风险人群进行自动筛查、风险识别与分层管理,实现从“等患者来”向“主动发现”转变。诊中,AI整合院内诊疗数据与患者授权的生活方式数据,形成多维度健康画像,辅助生成个性化干预建议;标准化评估、宣教、随访等基础工作由AI辅助完成,专业医生聚焦诊疗判断与关键决策。诊后,在医生确认的干预方案基础上,AI将健康管理建议转化为每日可执行任务,持续提供反馈、提醒与鼓励;对异常数据及时提醒,辅助患者复诊和医护随访,并根据个体需要联动体脂秤、运动手环、医学膳食等工具,提升居家监测与连续管理效果。
其一,医疗AI落地的关键在全场景,而非单一功能点。从智慧门诊到临床营养,从体重管理到AI护理、AI病历,AI贯穿了患者院内就医与院外管理的全链条。其二,AI不止于“建议”,而是帮助医院真正延伸了服务半径——AI辅助医生完成院内诊疗决策,并在患者离院后持续开展随访管理,让医院的服务能力稳定地覆盖到院外。其三,这套模式具备跨地区的可复制性,继温医大附一院之后,已在多家三甲医院落地推广。
温医大附一院院长张纯武表示,“AI带来的改变不是单一环节的变化,而是患者体验、医护效率和医院管理方式的同步提升。对患者来说,是少走弯路、少等少问;对医护来说,是减少重复劳动、增加有效沟通时间;对医院来说,是从单点流程优化走向全流程精细化管理。未来医院的核心,不是让AI替代医生,而是让AI帮助医院把服务做得更精准、流程做得更顺畅、管理做得更精细。”
从智慧门诊到院外全程管理,从AI护理到医保智能控费,温医大附一院正以“未来医院”建设为引领,推动医疗AI从技术概念走向场景落地,让患者在院内高效完成就医,离院之后管理不断线,方案能落地,效果可追踪。这条从“技术可行”到“服务可及”的路径,正是当下中国医疗AI落地最需要的——一个用得好、有效果、可复制的落地应用。
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“市人大形成立法草案,其实时间非常有限,在向社会公开征询的过程中,‘翻译’很重要。”上海社科院法学研究所研究员、博士生导师彭辉教授,是南京东路街道基层立法联系点专家顾问,他告诉澎湃新闻记者,他们团队做的,是立法“翻译官”的工作:首先,将专业性很强的“法言法语”翻译成不同层次老百姓能听懂的“群言群语”。老百姓发表意见,肯定是就某一个或几个点展开,征询结束,他们再把这种“群言群语”提炼转化为“法言法语”。
“立法从来不是单一维度,一定是多重利益的博弈和平衡。法律就是列出一个最大公约数,让不同群体利益受到相应的保障,进一步促进产业的发展。”彭辉说,也正因为此,全过程人民民主在立法过程中就尤为重要。不仅仅是老百姓“一个都不能少”,彭辉记得,有老外参加基层立法点的征询会后告诉他,自己来中国20年了,他“是老外但不是外人”。“基层立法联系点,我觉得是中国式民主一个重要的体现和载体。”彭辉说道。
南京东路街道透露,2024年9月,南京东路街道办事处被上海市人大常委会确立为基层立法联系点,与市政府设在辖区内的顺天村居民区基层立法联系点共同构建起“党建引领、双轨并行、上下联动、多元共治”的特色立法参与模式。2025年,南京东路街道基层立法联系点围绕《上海市民营经济促进条例》等13部地方性法规征集民意,累计报送意见建议781条,86条建议被正式采纳。
最终,接待点收集到2000多条居民意见建议。“电梯天天关人,先解决这个,再谈贯通。”“停车难怎么解决?”中远两湾城第三居民区党总支书记恽梅称,意见收集多了,他们发现,必须正视这些“身边事”,“贯通”才能赢得民心。此后,街道和居民区党组织牵头,先后召开了13场专题磋商会,将2000多条意见梳理成13个主题的“项目清单”。
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