“AI+医疗”相较传统方式会带来哪些变化？如何解决分级诊疗制度难题促进医疗资源普惠人民？如何用AI帮助实现全流程、无障碍助老就医？
“智慧医疗还只是刚刚起步，未来将朝着自动化、智能化、体系化、轻量化和高效化的目标，实现跨机构互联互通，自动化高效运营，全流程重塑体验，大数据驱动决策。在持续性创新机制方面，我们想进一步有所作为，结合科大讯飞在人工智能领域强大的技术实力，携手打造同仁特色的人工智能中台，医院上海示范性区域医疗中心的建设。”1月6日，医院院长马骏在长宁区医疗人工智能创新实验室揭牌仪式现场表示。
上海交通大学医学院附属医院是长宁区最大的综合性医疗机构，医院，创建至今周年。现在的上海交通大学医学院附属医院是年时，医院与长宁区医院两院合并，并依托上海交通大学医学院而成立。
长宁区医疗人工智能创新实验室由上海市医院与科大讯飞共同揭牌，双方将合作探索人工智能在医疗业务场景的创新应用，为高龄老年患者提供全流程、无障碍的就医体验，促进分级诊疗制度落地，从区域医疗、精准医疗、便捷医疗、安全医疗四个维度，医院智慧医院建设。
根据协议，未来，双方将建设医疗人工智能服务能力中台，以智能语音处理为核心，加强人工智能+医疗智能化应用探索，围绕患者全流程就医服务，为患者“诊前”“诊中”“诊后”AI智慧就医应用赋能。具体而言，在病患智慧服务建设上，完善以患者为中心的覆盖诊前-诊中-诊后的全流程便捷就医服务闭环；在医生智慧医疗建设上，加强人工智能语音技术、大数据与机器学习技术在临床各医疗业务场景深度应用，进一步提升医生服务效率，提高医疗质量；此外，还将构建区域医疗智慧一体化建设区域医疗，医院围墙壁垒，打造区域预防-保健-诊疗-康养一体化移动在线协作网络，促进分级诊疗制度落地。
分级诊疗制度的有效落地一直是个难点，而目前已经能看到人工智能会在其中起到很大帮助。
AI如何促进分级诊疗落地，普惠更多人民？
分级诊疗指按照疾病的轻重缓急及治疗的难易程度进行分级，不同级别的医疗机构承担不同疾病的治疗，逐步实现从全科到专业化的医疗过程。具体内涵即基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动。医院从年开始即参与帮助社区做医疗影像的诊断指导和质量管理，但医务工作者数量有限的现实情况也使得这样的帮助工作覆盖范围有限。
年9月1日长宁卫生信息共享平台上线——“AI自动审方+人工审方”相结合。至今，系统审核处方30余万条，其中人为人工审核通过多条，拦截多条，处方合格率从过去85%提高到95%，药师干预成功率达到90%。
在揭牌仪式现场马骏谈到，“目前我们已经是长宁区影像诊断中心、病理诊断中心、心电诊断中心，接下来我们还想把超声诊断中心也落户在这个平台上。以影像中心为诊断中心为例，我们通过与社区的packs系统相联通进行图像传输和远程阅片，每天为他们进行质控或报告的评估。我们基本上能做到一小时以内发送报告，医院影像报告4万余份。”除此之外，在慢病管理方面，通过“家庭医生+穿戴式设备”，对患者的远程随访监控变得简单。“比如省防中心通过用药的分析，突然发现某一个街道社区的房产病人特别多，他就告诉我们的心内科医生。那么我们就会去和社区的家庭医生结合，对其中的房颤病人进行规范化系统管理，这样的管理就更高效及有针对性。随着数据呈几何倍数增长，一个系统的数据分析就极为必要，人工智能就会起到很大帮助，而不是简单只有质控的支持。”马骏对澎湃新闻（