無論是利用 AI 輔助寫病歷還是用百度知識圖譜技術進行規范化治療，都是一個好的、實用的方向。AI 在醫療行業可以發揮很大的價值。

　　看病就醫沒有小事，再小的細節都是大事。北京的郭先生一大早雙下肢脹痛得厲害，便趕緊來到醫院，經接診醫生李醫生問診后，建議他去做個雙下肢增強 CT 好好檢查一下。郭先生今年 45 歲，患有糖尿病，一直在服用二甲雙胍。

　　實際上，如果培養一個有經驗的醫生至少需要 8年，基層醫院的醫生資源則更加匱乏，而這又反過來加重了大醫院的負擔；除此之外，基層醫療還欠缺著很多基礎檢查篩查的能力。如此往復，只能惡性循環。無論是三甲醫院還是基層醫院，都需要一個“出路”讓醫療資源變得更均衡。

　　該系統包含智能輔助診斷、治療方案推薦、相似病歷推薦、醫囑質控、病歷內涵質控、知識查詢、輔助問診等功能板塊，基層醫生可以隨時調取，以獲得需求信息，降低誤診、漏診率。據介紹，該系統可以覆蓋 27 個標準科室的 4000 多種疾病，基層常見病、多發病準確率 95%，為基層醫療輸出全面而優質的診療幫助。

　　而另一方面，早在今年一月初，廣東肇慶德慶縣人民醫院前人山人海，超乎平日的熱鬧——廣東省眼科人工智能下基層大型義診活動在這天舉辦，當地的眼科患者們排起了長隊。從廣州市到德慶縣大約 200公里，醫療水平自是天差地別，縣里即便有五官科，但技術條件跟不上，因此許多眼科疾病患者尤其是老年人的病情常常一拖再拖，縣城的醫生們更是心有余而力不足。

　　事情在 2018 年 11 月發生了轉折，百度攜手中山大學中山眼科中心開展“AI 眼底影像分析系統科研合作項目”，將 AI 驅動的眼底影像分析能力植入廣東肇慶多個基層醫院。百度大腦用 AI 技術學習權威眼科專家標注的眼底影像數據，目前已經具備糖尿病視網膜病變、青光眼、老年黃斑病變等三種主要致盲疾病的分析能力，分析準確率接近三甲醫院醫生能力。

　　CDSS 建立在深度整合醫院電子病歷系統之上，每家醫院的信息化水平參差不齊，這為百度在基層醫院搭建 CDSS 系統的工作帶來了不少困難。有時，百度不得不花好幾周解決 HIS 廠商或者電子病歷的問題。隨著醫院的積極配合，加上百度對基層醫療信息化情況和醫療資源分配情況的不斷增進了解，百度越來越堅定地認為“這是一件有價值的事情。越了解我們就越覺得我們可以為他們做的事情很多，無論是利用 AI 輔助寫病歷還是用百度知識圖譜技術進行規范化治療，都是一個好的、實用的方向。AI 在醫療行業可以發揮很大的價值。

　　在百度的CDSS系統實際運營了一段時間后，平谷區衛計委信息中心焦主任興奮地表示，百度CDSS在輔助一線醫生問診方面帶來了非常實用的助力，不僅會建議醫生如何一步步提問，并同時顯示這些問題對應的答案類別，還會給出可能病癥猜想，及用藥建議等輔助信息。再有經驗的消防隊員也不會嫌棄防護服，況且這對年青一代的基層醫生們的確很有幫助，在診斷時多一層提醒總是好的。目前，百度 CDSS 已經入駐了平谷區 12 家社區醫院，為當地醫生提供實時的臨床輔助決策。

　　而在百度的眼底影像分析系統科研落地的德慶醫院里，醫生們也紛紛反饋出新技術帶來的改變。“以前看一個病人差不多要半個鐘頭，因為做眼底檢查前，需要起碼 20 分鐘的散瞳過程。但是百度的這套系統不需要散瞳，篩查時間縮短了很多，病人不用等那么久，醫生也沒那么辛苦了。”德慶醫院的何主任在臨床科研使用了百度的眼底影像分析系統后說到。

　　事實上，在 AI 的應用領域中，醫療健康領域一直被認為是具有最高的潛在價值的領域之一。據研究預測，AI 在醫療健康上的應用規模將從 2018 年的 21 億美元增長至 2025 年的 361 億美元。毋庸置疑，AI 將在醫療領域發揮重要作用，改變醫療手段甚至醫療模式，重塑醫療產業。

　　特別是，若按照國家的分級診療政策預期，患者得病 80% 以上都可在社區、鄉鎮醫院就醫，真正的大病、重病需要轉診的比例并不高。但當前我國醫療資源呈現極度不均衡的狀態。

　　此時，百度大腦正在逐步開放 AI 全系能力，推動醫療全流程智能化升級。通過對專業醫生診療數據的深度學習，訓練出一個比肩優秀醫生診療水平的 AI 診療系統，再把這套系統落地到基層，就相當于為基層分配了一批不知勞累的專業“醫生”，能大大提高基層醫院的醫療能力。

　　未來，百度將開放更多的 AI 醫療能力及數據，搭建和諧發展的 AI 醫療生態，助力 AI+ 醫療更快地向前發展。生命健康，人人平等，這是全人類長期以來追求的目標。這個偉大而美好的愿景，或許可以在 AI 時代真正實現。