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▲资料图：AI辅诊正在系统性地改变下层诊室的能力界限。图/IC photo 今年以来，社交平台上中国旅游“新三件套”出圈了，越来越多外国游客来中国的理由变了、必买清单也变了，“来华就医”成了不少国际游客的新选择。在社交平台上，大量外国博主纪录了自己在中国就医的经历。据北京青年报报道，英国网红博主艾米被胃痛纠缠整整两年，在英国预约检查要等数月之久，但在中国仅用13天便完成了从检查到治疗的全流程，她还提到中外诊疗用度差距竟高达10倍。博主“Lizzy在中国”分享了自己在昆明的就诊纪录：做一次核磁共振成像花费了486元、期待半小时，她说同样的检查在美国需要几千美元、期待3个月。类似的故事另有许多。在社交平台的评论区外国网友们也在惊叹：“中国医院的效率高得可怕”“我会向所有人推荐中国医疗”。国家卫健委宣布的数据显示，2024年，我国医院次均门诊用度为361元，次均住院用度为9870元。但据美国医疗保险和医疗补助服务中心宣布的数据，2024年，美国国家医疗支出同比增长7.2%至5.3万亿美元，占美国经济总量的18%，相当于人均15474美元。有机构的视察显示，2022年度，在美国15个主要都市区域，新患者平均需要约?26天才气预约到一位医生；而英国相关机构2023年的一份数据也显示，在英国，门诊诊疗平均期待时长是14.5周。鲜明的数据对比之下，中国医疗“便捷、普惠、智能”的优势愈发凸显。外国游客的真实体验，也折射出中国医疗体系的整体竞争力，但这也只是一个微观切面。这背后藏着更值得关注的问题：支撑这些体验的系统能力，正在被用来做一件更大的事——不在北上广的三甲医院，而在外国游客尚未踏足的数百个县区下层诊室里。不赶路的“三甲医院”体验云南泸水，国家乡村振兴帮扶县，常住人口20万。山高谷深，最偏远的村寨到县医院车程动辄两三小时。这是中国下层医疗结构性困境的缩影。2024年的统计公报显示，下层医疗机构占全国医疗机构总数的95%，但全科医生占卫生人员总数的比例却不算高。这一高一低的数据背后说明：下层可能不缺硬件，缺的是“一双能看准的眼睛”。改变正在以一种不那么轰轰烈烈的方式发生。 2021年起，科大讯飞“智医助理”AI辅助诊疗系统在泸水落地，笼罩全市12个下层医疗机构，服务近300位下层医务人员。这套系统不取代医生，而是充当“永远在线的诊疗助手”——实时给出辅助诊断、推荐用药方案并提示潜在风险。泸水上江镇中心卫生院全科医生邵曰平，从医二十多年，最深的感伤不是诊疗效率提升，而是一个看似微小的细节：“对痛风病人，我们常开秋水仙碱，但智医助理推荐的剂量比我们日常开的要少。”他查阅专业学术文章后，最终优化了处方建议。一个AI系统提醒一位乡镇医生调整了一味药的用量，这意味着，在怒江峡谷深处，一位普通的痛风患者险些获得了与一线都市三甲医院同等水准的用药方案。千里之外，类似的故事同步上演。河北白沟镇卫生院，村民李阿姨因咳嗽胸闷就诊，医生正准备开复方伤风药，系统弹出提示“患者有高血压病史，拟开药品含伪麻黄碱身分，可能影响血压控制，建议替代用药。”医生调阅电子档案确认后，立即调整处方。该卫生院系统上线以来已拦截2000多份不合理处方，诊断切合率达96.22%。广东连山县桂花里村，村医邓先袖一人卖力12个村约3000名村民的康健治理。一次，一位60多岁的老人来说“有些胸闷”，心电图刚做完，系统即提示“高度疑似心肌梗塞，需紧急就诊”。邓先袖连夜送老人到县医院治疗。“感受身后有一个全科医生团队在随时支援。” 这些场景指向一个配合的事实：AI辅诊正在系统性地改变下层诊室的能力界限，“智医助理”已经成为数百个县区下层医疗的日常工具。截至2025年底，笼罩凌驾7.7万家下层医疗机构和600多家品级医院，笼罩全国31个�。ㄗ灾吻�、直辖市）的806个区县。要害的是成效：“智医助理”已将接入机构的下层诊疗合理率从73%提升至91%，在多个专科领域到达三甲医院主任医师水平。这意味着，一个偏远县区的乡镇卫生院医生，在AI辅助下做出的诊断合理率，已接近甚至比肩多数会三甲医院。但从AI下沉的规模看，其中所惠及的人群，远比再建几个三甲医院更具有普惠价值。这无疑深刻改写了下层医疗的底层花样。长出AI的土壤外国游客感受到的“自制、高效”和中国下层正在发生的AI医疗厘革，看起来是两件事，实则根植于同一套系统性优势。首先是规模化的应用场景。国家卫健委宣布的一份数据显示，截至2024年底，全国下层医疗卫生机构104万个、总诊疗人次101.1亿，其中大量发生在下层。科大讯飞智医助理累计凌驾11亿次的辅诊建议，不仅是11亿次服务，也是11亿次真实临床反馈——这种基于真实医疗场景的训练形成了高质量的数据飞轮。中国下层“点多、面广、量大”的特征，在传统语境下往往被视为医疗资源配置的难题，但在AI时代，这恰恰成了最大的资源优势。其次是数据领悟。依托医疗、医保、医药“三医联动”革新的推进，跨机构乃至跨区域的病历调阅、影像共享、康健档案互通正逐步成为现实。白沟新城的处方拦截之所以能实时生效，正是因为患者的要害信息在系统间实现了联动。今年3月最新落地的海南“椰晓医”康健治理平台，同样深度融合了全省“三医联动”的信息网络。更重要的是“普惠医疗”和“资源下沉”的坚定导向。2024年国务院办公厅印发的文件明确提出“推感人工智能辅助诊断在下层应用”；2025年10月，国家卫健委联合五部委发文，明确到2030年“下层诊疗智能辅助应用基本实现全笼罩”。AI不是被市场自发地配置到利润最高的环节，而是被系统性地导向最需要的下层。上述三个条件叠加在一起孕育出AI医疗在中国下层规模落地的奇特土壤，不是某一项技术突破的结果，而是制度、数据和技术的系统性共振。中国医疗真正的“王牌” 放眼全球看，老龄化加速、慢性病高发、医疗成本连续攀升，全球医疗体系正站在一个配合的十字路口。仔细分析各国的选择：市场化路线成就了顶级研发和资源，但制造了用度门槛；福利化路线保障了公正，但效率受限。我们走出了自己特色的路径：用制度保障笼罩面，用技术提升下层能力，用体系化的方式把优质医疗资源从尖向底座渗透。其奇特价值在于——不是在巅峰处做加法，而是在底线处做乘法。拉长时间看，我们在下层医疗体系建设中始终在回覆同一组问题：光脚医生解决了“有没有人看”，第一次让亿万农民有了身边的医生；新医改解决了“付不付得起”，回应了下层群众“一场大病回到解放前”的焦虑；现在，“看得好欠好”正在获得越来越清晰的答案。当乡镇卫生院的医生在AI辅助下能做出合理率91%的诊断，当偏远地域的患者不必赶赴多数会就能获得接近三甲医院水平的诊疗建议——下层诊疗正在从“可及”迈向“可信”和“可靠”。当一其中国县城居民普通就诊无需出远门、无需高用度、无需长期待，就能获得接近三甲医院水准的诊疗服务，这样的就医体验许多发达国家的中产阶层至今仍难以企及。这个答案，在数百个县区的下层诊室，在西南怒江峡谷的卫生院、华北白沟小镇的门诊室、南粤瑶寨的村医事情台上，在一次一次的辅诊建议中，被坚定地写下。撰稿 / 承山（媒体人）编辑 / 马小龙校对 / 李立军

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