医疗大模型集体下沉基层医疗趋势分析

从2025年初起，DeepSeek凭借其开放生态，显著加快了算法研发与临床场景的融合步伐。医疗大模型已彻底告别“技术至上”的旧有思维，迈入务实、落地的实用主义新阶段。在此大背景下，对诊疗效率与质量提升有着迫切需求的基层医疗，自然而然地成为了大模型最需要服务好的“核心主战场”。

那么，基层医疗与大模型之间到底有多“契合”？一线医生、患者以及医院管理者的真实反馈究竟如何？动脉网与盖睿科技、华美浩联、卫美健康、卫宁健康（按首字母排序）这四家已在基层医疗大模型领域深度布局的创新企业进行了交流，以下是一些关键判断与行业洞察。

核心观点速览：

• AI辅助诊断在基层的落地速度最快，且在医生、患者、医院管理三个层面均获得了明确的正向反馈。
• 基层迫切需要普惠化的AI服务，其数据支撑薄弱、建设资源匮乏是主要动因。
• 目前多以区域医疗主管部门统一部署为主，大模型一体机被视为未来发展趋势。
• 付费模式现阶段以G端（政府）买单为主，同时医院直接采购、企业生态共建以及与商保结合等模式也正在积极探索中。

在基层多个场景实现提质、增效与降本

医疗资源分布不均、基层医生短缺、慢病防治压力巨大……这些长期存在的“硬骨头”问题，正通过大模型这类人工智能技术获得全新的解题思路，助力基层医疗实现“提质增效”。

综合多家企业的反馈来看，大模型在基层的应用场景已覆盖AI智能分诊与辅助诊断、病历自动生成及质控、患者个性化管理、公共卫生服务等多个环节。此外，在乡镇卫生院，AI健康监测与智能穿戴设备的联动，也为无保护老人的健康管理发挥了关键作用。

若论基层医疗与大模型最“合拍”的场景，AI辅助诊断无疑是跑得最快的应用之一。基层诊疗能力相对薄弱，技术资源也较为有限，大模型产品能够直接解析患者主诉，生成初步诊断建议，特别适用于基层高发的常见病与慢病。

卫美健康联合创始人王军补充表示，病历自动生成与质控在县域的推广效果同样十分显著。“许多基层医生仍处于见习阶段，病历书写的质量与规范性有待提高。在DRG/DIP医保控费背景下，AI能辅助他们自动生成病历并进行质控，这对规避医保扣费风险非常实用。”

“大模型技术在患者个性化管理方面也收获了显著的正向反馈。”卫宁健康区域卫生研发中心总经理郝忠华提到，通过分析居民健康档案，AI能生成定制化的慢病管理方案或健康教育内容，经医生确认后推送给居民。这种做法既减轻了医生的重复劳动，也让居民切实感受到了健康管理的“获得感”。

盖睿科技副总裁、基础医疗AI大模型项目专家魏群总结得非常到位：基层医疗大模型本质上是在帮助医生、患者和医院管理三个层面做两件事——帮大家做“想做但没动力做的事”（即增效），以及做“目前做不了但技术可以实现的事”（即提质）。诸如患者预问诊、病历自动书写与质控、合理用药提醒、诊后随访管理、慢病管理方案等功能，落地效果已相当显著。当然，他也指出，如果未来大模型能在诊疗方案、慢病管理上提供更全面、更具个性化的建议，用户会更加欢迎。

华美浩联AI研发总监吴雷则从成本控制角度，分享了大模型的核心价值。他认为，大模型在基层的深度应用不仅重构了诊疗流程，还从多个环节有效降低了医疗成本。例如，基层诊疗更精准后，患者不必要的转诊分诊自然减少，直接降低了就医费用；医生有了AI辅助，能弥补全科与专科经验的盲区，误诊率下降，重复检查、重复用药等无效支出也会随之锐减。

受访对象们还纷纷提到，公共卫生服务（公卫）是基层医生的一项重要工作内容。AI技术通过自动化随访、健康档案质控等功能，将基层医生从繁复的公卫事务中解放出来，这在很大程度上显著提升了基层公卫服务的覆盖质量与执行效率，也让人们更容易看到大模型“提质增效”的直观效果。

说到底，“提质增效”是医疗大模型存在的根基。因此，评价一款模型的好坏，最终还是要看其实际应用能力。吴雷建议从两个维度来评估赋能效果：短期关注诊疗效率与质量，例如转诊率、误诊率、分诊准确率的变化，以及基层常见病、慢病管理覆盖率的提升，公卫随访和健康档案完成率等参数；拉长观察周期，则要关注区域性人群的健康结果，比如区域诊疗成本和医疗系统运维成本的下降，医保报销比例与自费比例的变化，慢病控制率是否提高，甚至区域性地方病的发病率是否下降。

基层医疗需求更普适，但数据质量与基础设施资源是短板

DeepSeek在年初的“出圈”，促使企业、医院纷纷宣布部署，期望通过新技术加速转型。但现实往往比想象中复杂，“理想丰满、现实骨感”的困境在基层尤为突出。技术适配、业务融合与资源支撑这三个核心问题，构成了基层医疗落地的最大挑战。

首先是基础设施的掣肘，算力、算法、数据三个环节缺一不可。在算力方面，基层机构资金资源有限，基本不具备自建超算中心或高性能本地服务器的条件，大多只能依赖云端部署。这在一定程度上存在实时响应慢、延迟以及系统稳定性不足的问题，直接影响诊疗体验的连贯性。

数据与算法的问题同样不容忽视。基层医疗数据质量参差不齐、分布零散、标准不一，清洗成本较高。因此，有些大模型直接使用三甲医院数据训练，结果与基层高发的慢病、常见病特征出现错配，导致模型在基层“水土不服”，泛化能力差，辅助诊疗的精准度大打折扣。

其次，大模型的“幻觉”问题与可解释性不足，在严肃医疗领域对基层提出了更高要求。大模型多采用Transformer架构，能捕捉复杂特征，学习能力很强。但基层诊疗能力相对薄弱，AI对医生而言是赋能与补充的工具，对准确性和可靠性要求更高。这就要求基层医疗大模型必须将“幻觉”问题的影响降至最低。

然后是技术与业务的供需错位。目前行业存在一种现象：“技术先行，需求滞后”——从业者更多在思考“大模型能做什么”，而非“基层实际需要什么”。与一二线城市的大医院不同，基层医疗的核心需求是围绕多发病、常见病和居民健康，解决普惠性医疗问题。因此，大模型需要与基层的临床业务和信息系统进行深度适配，而这一方面的探索目前仍不够充分。

最后是资源支持的问题。大模型应用的技术门槛较高，如果基层缺乏AI平台能力、模型开发与微调工具，落地自然举步维艰。同时，数据、算法等专业人才稀缺，工程经验不足，进一步加大了落地难度。此外，当前AI技术在法律法规层面还有不少空白——大模型的应用规范、数据管理、医疗责任的规避与划分等问题，都需要进一步完善相关法规。

当然，有一点也很关键：医生需要将大模型视为平等的合作伙伴，而非盲目依赖其输出。因此，推动AI在基层医疗的健康发展，技术的持续进步只是一方面，市场教育同样重要——需要逐步消除公众的疑虑，增进大家对AI的理解与信任。

一体机是基层部署的重要趋势

在AI技术渗透基层医疗的过程中，部署方式成为决定技术效能释放的关键变量。针对基层算力薄弱、数据分散、运维能力不足的普遍痛点，卫美健康、盖睿科技与卫宁健康分别探索出了具有场景适配性的解决方案。需要说明的是，部署方式必须结合实际场景和用户需求来确定，并不代表这些企业只支持单一方式。

卫美健康认为，一体机部署方式与基层医疗的契合度较高，开箱即用，还能针对不同应用场景提供差异化算力。目前，卫美健康整合国产算力与经典大模型（如部署70B参数模型），向基层提供开箱即用的硬件设备，降低了对高性能服务器的依赖，重点支持辅助诊断、病历质控等核心需求。

第二类是与医共体牵头医院或卫健委合作，统一进行本地化部署，基层医疗机构以租户模式开箱即用。盖睿科技分享了这种模式的三大优势：一是提供RAG知识库与数据标注工具，支持模型持续进化；二是建立双重质控体系，既审核病历数据质量，也通过全程审计跟踪验证大模型输出的可靠性，辅助用药决策；三是针对基层常见病需求优化模型，可深度嵌入HIS系统，提升诊疗效率。

第三类是由政府统筹共建。卫宁健康表示，大模型部署的技术、算力和后期维护成本均不低，建议借助政务统一资源规划，由政府部门牵头，多个委办局共享AI能力，通过大数据局统一调控和规划。例如宁夏、山东青岛等地，就是由政府大数据局牵头统一规划AI算力，卫健委更多扮演使用和消费角色，数据安全也更容易得到保障。卫宁健康还提到，有些场景不一定非得本地化部署，像健康问答这类对数据安全不太敏感的场景，做好数据脱敏后直接使用公有云资源即可。

政府购买为主，医院、商保等新模式正在探索

最后，我们来谈一个绕不开的话题：大模型如何付费？目前主要有三种方式：政府财政买单、医院自主买单以及企业生态共建。

政府是基层医疗大模型产品的主要付费方。国家卫健委发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，以及北京、河南等地推出的《“人工智能+”行动计划》，都为基层引入大模型指明了方向并提供政策红利。企业也提供了一次性买断、按项目购买或按年付费等多种方案，以满足不同场景的需求。

一个朴素的道理是：如果客户不愿付费，说明产品价值尚未充分体现。长远来看，大模型产品只有深度融入医疗流程、真正解决核心痛点，让提质增效降本的作用更加明显，客户才会心甘情愿地持续付费。除了政府，医共体单位与基层医疗机构也在尝试通过采购成本转移、医保付费等方式来实现。

目前，已经有一些大三甲医院主动采购医疗大模型产品。公开信息显示，仅在3月份，上海交大医学院附属新华医院、常州市第一人民医院、宝鸡市中心医院、绍兴市人民医院、南皮县人民医院都发布了医疗大模型采购意向，预算金额最高达480万元。

与此同时，一些创新的付费新模式也在涌现。例如华美浩联以B2B2C模式探索新路径，通过企业端触达基层医疗机构，构建健康管理服务的商品化通道。

说到底，AI在医疗领域，更多扮演的是“辅助者”角色，而非完全替代人类医生。它能高效处理海量数据、提供精准分析，但医疗决策中的核心判断，依然依赖人类医生的经验与智慧。这其实与历史上许多医疗技术的革新过程相似——初期总伴随着误解与疑虑，但当技术与市场成熟后，最终会广泛应用，让所有人都受益。

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