为有效破解医疗资源分配不均带来的问题，近年来各地大力推进各种形式的医疗联合体（以下简称“医联体”）建设，不断优化医疗资源配置。同时，人工智能（AI）进入集中的技术爆发期，在医联体建设中持续得到应用，有效助力优质医疗资源下沉、医疗机构服务水平提升和基层群众方便就医。从人员素养、技术进步和制度完善等发展趋势看，AI将持续为医联体建设技术赋能。 医联体建设 加快医疗资源优化配置 若不同区域和层级的公立医疗机构各自为政、医疗资源使用管理相对独立，则无法在不同医疗机构之间实现有效的流通和共享，难以形成有效的分级诊疗机制，容易造成大医院人满为患，而基层医院门可罗雀，影响整体医疗服务效率和质量。2017年国务院办公厅印发《关于推进医疗联合体建设和发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），明确在城市主要组建医疗集团、在县域主要组建医疗共同体、跨区域组建专科联盟、在边远贫困地区发展远程医疗协作网，逐步形成多种形式的医联体组织模式，推动优质医疗资源向基层和边远贫困地区流动。 根据《指导意见》，城市与农村之间可以城市三级公立医院为主体单位，在已建立的长期稳定对口支援关系基础上，通过托管区域内县级医院等多种形式组建医联体，三级公立医院可向县级医院派驻管理团队和专家团队，重点帮扶提升县级医院医疗服务能力与水平。国家级和省级公立医院除参加属地医联体外，可跨区域与若干医联体建立合作关系，组建高层次、优势互补的医联体，开展创新型协同研究、技术普及推广和人才培养，辐射带动区域医疗服务能力提升。 围绕“基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动”的制度框架，卫生部门近年来以医联体建设为载体，构建更加科学的分级诊疗格局。国家卫生健康委员会2024年2月发布的数据显示，截至2023年底，全国共组建各种形式医联体1.8万余个，全国双向转诊人次数较2022年增长9.7%，其中上转人次数同比下降4.4%，下转人次数同比增长29.9%。 AI技术有效赋能医联体建设 与医联体建设几乎同步的是，AI进入集中的技术爆发期。2025年10月，国家卫生健康委办公厅、国家发展改革委办公厅等联合印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，对人工智能在基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药、公共卫生、科研教学、行业治理、健康产业等方面进行了部署。借助AI技术，一些地方在医联体建设中正努力探索“上级医院+AI+基层医院”的管理机制和业务体系。 首先，AI技术有效推进医联体诊疗一体化进程。在医联体建设实践中，一些地方通过推进AI技术应用，探索建立从上级医院到基层医院一体化的智能诊疗体系，以有效解决医联体运行中地理跨度大、难沟通、资源分散、基层需求强等难点。例如，有的地方建立基于AI技术的远程影像会诊平台，在医联体框架内实现影像资料互联互通。 其次，AI技术有效提升医联体临床医疗服务水平。实践中，一些医联体上级医院已在尝试通过大数据和AI技术快速掌握海量医学知识，并将专家经验和智慧大规模复制，建立的智能诊疗系统可对多种疾病的综合信息进行分析，辅助基层医生进行疾病分析与诊断。 最后，AI技术有效提高医联体内部管理效率。医联体建设的重要一环在于完善组织管理和协作制度，AI技术应用有助于实现医联体内各医疗机构的数据共享和业务协同，优化管理体系，提高服务效率。例如有的地方将AI系统与自动化管理系统深度融合，实现医联体内业务协同、技术协作、处方流动、服务衔接等日常事务的智能化处理。 推动AI技术赋能医联体 医务人员的AI能力素养将进一步提升。随着AI应用程度加深，将AI课程作为对各级医务人员的培训内容将是大势所趋，势必提升医务人员的数据解读、技术判断等AI使用能力，有助于提高基层医务人员精准诊断和个性化治疗方案制定的水平。 当前，AI辅助医疗的误诊风险不可忽视，尤其是罕见病的数据量相对少、诊断精度不足。这将倒逼医院之间、医院与科研机构之间不断加强技术合作，持续丰富基础大数据，做强AI领域的医疗大模型产业。 数据安全和隐私保护机制将进一步强化。数据共享是AI深度学习、辅助医疗服务的前提。大量涉及个人隐私的敏感医疗数据，通过AI系统可实现集中分析使用和上下级医疗机构之间共享。强化医联体框架内大数据安全使用和隐私保护将是加快AI技术应用的重要环节。 AI辅助医疗使用原则将进一步明确。目前，AI诊断尚无法替代医生与患者之间的有效交流，同时其作用发挥还有赖于不断健全基础大数据以及使用者对AI知识的完善和辨别真伪的能力。因此AI诊断只是医务人员的辅助参考，要防止对AI过度依赖。 （作者单位：南昌大学玛丽女王学院）