在国家卫健委“力争2025年底全国90%以上的县域建成紧密型医共体”目标下创赢策略，AI技术正成为撬动基层医疗资源整合的战略杠杆。
“国家层面应加快完善医共体建设标准体系，地方政府需建立‘一把手’负责的跨部门协调机制，而医疗机构应把握人工智能技术窗口期。”在第七届中国健康县域大会上，国家医疗健康大数据研究院（宁夏）院长史金龙的讲话揭开了基层医疗数字化转型的深层逻辑，“医疗大模型不是‘取代医生’，而是帮助基层医生突破能力边界的重要工具。当村医能通过AI获得三甲医院水平的决策支持时，分级诊疗才能真正落地。”
2025年4月26日，北京九华山庄的会场内，“AI”成了最频繁的关键词。台上，专家们用“革命性”“颠覆性”形容人工智能对县域医疗的冲击；台下，来自全国近千家县域医疗机构的负责人举着手机，记录屏幕上飞速滚动的技术方案——这些曾专属于三甲医院的技术，正通过算法模块向2856个县级行政区“下沉”。而这场大会的主题直击痛点：县域医共体人工智能生态建设。
变革渗透在细微处：医生佩戴的AR智能眼镜，在查房时自动标记CT影像中的微小结节，并推送三甲医院处置指南；村医的智能手机变身“健康哨兵站”，通过可穿戴设备数据预警心脑血管风险，将西部山区急救响应时间压缩至12分钟。
政策与技术的双重引擎已然启动。国家卫健委发布的《县域医共体人工智能生态建设指引》明确要求2025年前建成1000个数字化医共体示范点。华为“县域智能底座”将顶级诊疗能力解构成可复制的算法，数坤科技的影像云平台使苏州基层医院肺结节误诊率从18.7%降至5.3%，浙江安吉的“中医智能云药房”则让村民扫码即得个性化膏方，中药服务覆盖率提升40%。数坤科技的AI技术已深度融入基层CT、超声、心电等设备的智慧化改造，帮助医生降低操作门槛，提升报告质量。
一场重新定义中国6.6万个乡镇卫生院、59.9万个村卫生室服务形态、改写8亿县域居民就医图景的变革，正在城乡毛细血管中悄然生长。
基层医疗“数据困局”与AI破冰
“我们卫生系统每天产生很多数据资源，如何加以整合？”与会的一位卫健委专家特别提到医疗数据整合的困难，指出当前医疗数据存在“信息整合不足”的问题，需要标准化数据以打破数据孤岛，并通过数字化实现系统互通。
以某西部县域的医疗数据图谱为例，12家卫生院、156个村卫生室的HIS（医院信息系统）竟存在8种数据标准，电子病历互认率不足30%。
这并非个案，目前医疗行业依然存在“数据标准化不足”和“系统割裂”问题。华为公共事业军团副总裁赵祎鑫直言：许多基层医院连HIS（医院信息系统）和LIS（检验信息系统）都未打通。数据“沉睡”在本地服务器里。
县域医共体的核心难题，是资源分散与信息孤岛。而AI的介入创赢策略，正试图打破这一僵局。
数坤科技创始人、董事长毛新生展示的苏州案例中，千万级居民健康档案与AI大模型的碰撞，产生了意想不到的“化学效应”：通过解析矛盾冲突的异构数据，系统能自动生成个性化慢病干预方案，慢病管理效率显著提升。
“过去，县医院的CT影像传到乡镇卫生院，医生可能看不懂；现在，AI能自动识别病灶，还能给出分级诊疗建议。”毛新生说。
赵祎鑫强调，医疗数据本地化部署是安全基石。华为通过算法压缩技术，将病理影像存储空间降低50%，并构建专属医疗智能体矩阵。他以华西医院为例，人工智能已嵌入电子病历系统，病历书写效率提升90%，并实现诊疗全流程质控。对于县域医共体，他倡议以“数字健康画像”为核心，整合可穿戴设备与区域健康档案，形成慢病管理闭环。目前，广东省第二人民医院通过体检大模型，已将报告出具时间从2—3天缩短至10分钟，并联动健康干预服务。
“这不是取代医生，而是让医生从重复劳动中解放出来，专注于决策。”他说。
从“上云”到“下沉”：一场双向奔赴
技术企业的“下沉”与县域医院的“上云”，构成这场变革的两股合力。
山东省平阴县人民医院院长尹燕东展示了医院的“数字医生”系统：医生戴着智能眼镜实现语音查房，AI实时分析患者数据并生成医嘱；护理智能体自动调度护士工作，将文书处理时间从5小时缩短至30分钟。
“我们的体检阳性患者就诊转化率从5%飙升至70%。”尹燕东说。
但技术落地并非一帆风顺。《华夏时报》记者采访获知，来自基层卫生机构的负责人对通用AI的“幻觉”风险存在顾虑。
一位来自东部地区的院长坦言：“基层医生对AI的信任需要时间培养。我们花了半年培训，才让乡镇卫生院的医生习惯用AI审方系统。”另一位专家则向记者反映：“有的地方AI开了处方，但医保不认；有的医院担心数据共享后，患者被上级医院‘虹吸’。”
国家医疗健康大数据研究院（宁夏）院长史金龙的研究揭示了更深层矛盾：县域医共体建设中，医保支付机制、绩效考核标准与AI应用尚未完全适配。
政策与市场的“张力平衡”
作为大会的主办方之一，《健康县域传播平台》的创始人、总编辑汪言安认为，AI在县域医疗的应用，常常围绕着“数据互通、场景落地、生态协同”这几大核心。在技术层面，通过AI辅助，弥补了基层诊断能力短板。在机制层面，以政策推动数据共享与绩效考核，激发了各方动力。在生态层面，技术企业、医疗机构、保险机构联合协作，服务形成闭环的趋势正在构建成型。
事实上，政策层面，AI与医共体的结合已被纳入顶层设计。
2023年7月，十部委联合发布的《全面推进紧密型县域医疗卫生共同体建设的指导意见》明确提出“推动人工智能在医共体广泛应用”；2024年2月，国家卫健委发布《县域医共体信息化建设指引》，要求“建立统一的医共体数据平台”。
但现实中，技术与制度的摩擦仍在持续。
上海交通大学健康长三角研究院执行院长张录法指出：“AI需要数据共享，但医疗数据涉及隐私和安全；技术企业希望快速复制解决方案，但每个县的疾病谱、资源禀赋千差万别。”
华为的实践提供了一种折中方案——在县域部署本地化AI算力平台，数据不出县，模型持续迭代。“就像给每个县配了一个‘数字大脑’。”赵祎鑫说。
在汪言安看来，未来随着更多AI解决方案的推广，比如区域审方中心、智慧急救系统等，县域医疗将加速实现“小病不出乡、大病不出县”的分级诊疗目标，为健康中国战略注入新动能。
“AI推动县域医共体向数智化、同质化、高效化转型创赢策略，这一点是毋庸置疑的。”汪言安称。
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