一位在医疗领域从事实践工作的人，多次坦率表示，她不是人工智能专业科班出身，她的认知是在无数次实践当中“磨”出来的。在这个故事的背后，存在着AI技术从概念迈向基层医院时，所遭遇的最为真实、同时也最为棘手的落地方面的困境。
从旁观到实践的转变
曾有她，“溜进”公安系统对应技术的会场，去聆听当中AI怎样识别道路上种种影像以及车辆。此跨界之经历，使得她予以思考：AI进入基层医院里，最初应该解决的是什么？答案并非在于追求极为尖端的算法，恰是要将目标瞄准对于这些长久存在，然而却有没有人去处理的痛点方面的问题。
大量重复、繁琐且易出错的环节，充斥在基层医疗的日常工作里头，像病历录入、初步分诊还有报告核对这些。这些问题把医护人员海量时间给耗费了，可因着资源有限，长期就被搁置起来了。AI的首要任务，应当是成为解决这些基础痛点的工具。
政策驱动下的现实压力
到2027年的时候，县域医共体需要达成人工智能能力全面覆盖的目标，这样一个清晰明确的时间表把压力直接传递到了基层那里 ，彼时AI从原来的“可选项”转化成了“必答题”，基层医疗机构不得不直接面对“怎么做”以及“谁来做”的那些挑战。
然而，那些懂得医疗，又懂得算法，还懂得合规的复合型人才，大多是集中于高校或者大企业之中的。基层医院在薪酬方面，在发展平台方面以及在研究环境方面都缺乏吸引力，几乎是不可能独立去组建AI团队的。这便形成了一个看上去似乎没有办法解决的循环了：有目标存在，却缺少执行所需要的关键力量。
技术落地的核心门槛
抉择等待成熟方案，这意味着，基层会一直是技术的被动接收者，进而成为“最后一公里用户”。然而，要是选择自己动手，那么从数据治理开始，历经算法开发，再到算力采购，每一步都布满重重困难，单点突破难以持续下去。
面对技术必须予以应用的情形，压力转而施加到了技术服务方之上。基层医院掌控着数据以及需求，然而，存在着一道把技术进行工程化、产品化的高高的门槛，这道门槛需要有人员去跨越。难点向来并非是“有没有技术”，而是“技术要怎样精准地抵达需求跟前”。
平台化解决共性难题
部分技术服务方着手转变思路，像是借助平台来分散各个难题。它们并非径直为医院打造具体的应用，而是聚力在解答从无到有的基础阶段，把底层繁杂的技术部分经由平台实现标准化。
平台承担着提供通用技术底座的职责，具体场景适配由合作伙伴去完成。医院能够依据此稳固基础，开展个性化业务创新。这种分工模式目的在于将共性问题大规模解决，进而释放个性需求。
数据隐私与本地化部署
医疗数据关联着高度隐私以及严格合规要求，不可以如同互联网应用那般仰仗公有云去开展快速试错，这使得医疗AI对于本地化、专用化算力存有天然的高诉求.不过也正因为如此，它相较于其他更容易碰到成本与部署效率方面的瓶颈。
所以，有效的途径常常是把AI跟医院原本的信息化系统进行深度整合，并非推倒重新来做。目的是对算力、平台以及医疗工作的流程予以重新组织。使得AI可不是孤立存在的外挂工具，而是嵌入到医生日常诊疗环节里的内生部分。
从能落地到可复制
在AI切实进入工作流进而产生价值之后，更为现实的问题出现了：这样的模式可不可以进行复制呢？而复制的关键之处在于标准化。要是每个场景都是高度定制的，那就意味着每到一个地方都需要再次进行开发，如此一来成本就会难以控制。
模式若可行，需清晰界定各方角色，医院要提供那种高质量、经过脱敏处理后的数据以及表述明确的需求，平台要给出通用能力，生态伙伴得负责场景适配。与此同时，像方言混用这类本地化适配问题必须解决，且全流程都要做到合规。而这些踏实的工作，才是从“可以落地”演变为“能够复制”的真正前提条件。
于AI跟医疗相融合的进程里，最为突出的挑战并非模型自身而是怎样于严谨、繁杂以及极具现实特性的医疗系统范围之中，把技术有效转变为能够持续稳定运行、可提供可靠服务的基础架构。您觉得，在资源受限的基层医院之中，引入AI技术最急需克服与跨越的阻碍究竟是资金、人才亦或是思维理念呢？欢迎分享您的见解。
