最近，人工智能進軍醫療領域已經成為行業內發展趨勢，新技術、新模式的探索升級，在很大程度上加速了分級診療的實現，從而使得傳統模式下的醫療機構與互聯網深度合作，完成醫療領域良性循環。
人工智能技術的主要優勢在于大數據處理能力和深度學習能力，面對當前我國醫療困境，AI技術有望對分級診療在未來發展與實施，發揮至關重要的作用。以近日阿里健康攜手萬里云首發的“Doctor
You”醫療AI系統為例，一方面，目前AI技術主要從醫療影像科和病理科兩方面切入，人工智能的介入，在這一細分領域內切中了行業痛點，輔助醫生的日常工作，并大幅度提高醫生的工作效率;另一方面，將AI技術與互聯網平臺相結合，通過遠程診斷，在一定程度上，可以從技術層面上為基層醫療在未來發展中打破行業壁壘提供可能性。
AI技術切中行業痛點
在醫療影像科，以肺結節的篩查為例，肺結節是腫瘤的早期表現，同時也是癌癥早篩的關鍵一環。但由于在該領域內的醫生肉眼識別受到諸如醫生個人主觀因素，工作高重復性、單一性等多方面的影響，且醫生肉眼每天需要在極高的分辨率下標記出發生病變的區域，這無疑加重了醫生的工作負荷，也在一定程度上也影響了最終早篩的準確率和效率。據相關數據表明，在影像科患者需求的增長率遠高于該領域內專業醫生的增長率，因此可以預見，在傳統模式下，患者就醫效率還會繼續降低。而AI技術的大數據分析整合能力、深度學習能力和7*24小時連續不間斷的工作時長，可以極大減輕醫生工作負擔，輔助醫生工作從而提高效率。
AI與平臺的合作加速實現分級診療
針對癌癥早篩領域中的升級發展尚處在探索階段，加之在二三線城市中匱乏高質量的醫療資源和人才，在這些城市中，癌癥精準早篩領域的發展陷入了比較尷尬的困境當中。此外，AI技術在醫療中的應用雖然能夠切中痛點，但由于新興技術還處于不斷升級優化的過程中，短期內還較難完全普及。但AI技術與互聯網平臺合作，通過平臺形成醫院聯合體，將AI閱片經過遠程診斷落地到基層，或許可以為實現分級診療提供一條可行之道。
AI技術與互聯網平臺合作進行遠程診斷，技術的可操作性成為人工智能與平臺相融合的關鍵一環。就技術本身而言，AI的介入減少了傳統模式下人工操作過程中的主觀因素，使得影像科在日常工作的標準化程度上能大幅度提高，從而增加技術與平臺間合作的可能性。此外，人工智能通過互聯網平臺從事海量的閱片工作，拓寬了技術在全國范圍內的輻射面積，二三線城市、二級醫院、基層醫院都有可能受其影響，使技術下沉成為可能。在提高患者就醫效率的同時，AI技術的深度學習能力加上專家標注，可以在短時間內形成相關領域的知識圖譜，并在閱片過程中對該圖譜進行實時修正、完善。讓非三甲醫院的醫生在AI閱片、診斷過程中學習相關專業知識，提高個人醫療水平，進而提升非三甲醫院的專業水平。
實現分級診療的關鍵一環，在于提高患者對非三甲醫院的信任程度，而提高專業醫療水平則是未來發展的重心。相比臨床醫學而言，人工智能在影像科診斷的標準化程度更高，對于基層醫療系統，針對此類患者的診斷更像是流水線工作，技術的可操作性更高。通過平臺將技術引進，在該領域上硬性提高了基層醫療系統的專業化水平，同時在過程中可通過系統中該領域專家的相關批注，跟相對完備的知識圖譜快速提高基層醫療系統中醫生的專業素養。從而為基層醫療系統獲取大量患者流量，配合專業醫生工作，進而達到合理整合醫療資源的目的。AI技術通過打開相關領域，下沉至非三甲醫院，在提高其專業水平的同時，無疑吸引了部分流量，以達到分級診療的最終目的。
當然，AI技術在加速分級診療的過程中，依然存在不少問題。一方面在人工智能這一新興技術上，還需要不斷地更新升級;另一方面，對分級診療這一目標而言，技術下沉的過程應當是自上而下的。從專業性上來看，更具專業化和權威性的三甲大醫院更有能力針對相關技術進行科研、學術分析，方便技術的不斷完善。同時，以大型醫院為首，建立醫院聯合體，在醫療服務商縱向發展，只有多方一起發力，才能將技術運用到極致從而實現分級診療的最終目的。
