AI问诊新体验：这家百年医院如何用智能技术革新患者就医全流程

“脚趾疼痛该看哪一科？”

如果答案是“骨科”，温医大附一院的智能系统可能会“纠正”——特定情况下，它会推荐风湿免疫科。

现如今，当访客踏入该院南白象院区时，映入眼帘的不仅是往来的患者和电子屏上展示的“医疗AI全场景沟通会”，更是一个被人工智能深度重构的诊疗空间。在这里，选择科室不再是患者的困扰，而是由AI完成精准匹配。

“这不是简单地增加一个线上功能，而是重新构建患者从入院前到出院后的完整服务体系。”温州医科大学附属第一医院院长张纯武如此总结。自2024年4月尝试将AI融入精准预约，到如今覆盖诊前、诊中、诊后的全场景应用，AI在这家百年医院中完成的，是一场从“患者寻找服务”到“服务主动匹配患者”的深刻变革。

五轮对话实现“服务匹配患者”

温医大附一院小程序中的AI入口，远比常规挂号页面更加“智能”。张纯武介绍，早在2024年4月，医院便尝试运用AI技术推进精准预约：患者通过语音或文字与系统交互，最多不超过五轮对话，系统根据症状、既往病史和就医需求，直接匹配更合适的专科与医生。这看似仅是挂号环节的优化，实则颠覆了传统逻辑——让适宜的医疗资源主动触达需求者。

“很多患者不了解，某些情况下的脚趾疼痛应该挂风湿免疫科，而非骨科。”张纯武指出，“AI的介入与分析，大幅节约了医疗资源。”

这一理念正延伸至就医全流程。诊前阶段，AI主入口与精准预约提前完成需求对接；诊中阶段，AI病史采集、AI病历生成将医生从繁重的文书工作中解放出来；诊后阶段，服务从以往相对分散的状态，逐步转变为可连续、可追溯的闭环。张纯武用三句话总结AI带来的改变：对患者而言，是“少走弯路、少等待、少询问”；对医护人员而言，是“减少重复劳动、增加有效沟通时间”；对医院而言，则是“从单点流程优化迈向全流程精细化管理”。

填补“医学盲区”

如果说门诊流程的重塑是“面子”，那么临床营养的智能化则是“里子”——它触及的是一个长期被忽视、甚至关乎生死的医学领域。

在许多人的认知中，医院临床营养科是“配餐咨询”的边缘科室。但温州医科大学副校长、温医大附一院党委书记沈贤在沟通会上公布的数据，足以颠覆这种观念：“如果患者带着中度营养不良接受手术，术后并发症风险、住院时长和医疗费用都会大幅攀升，甚至直接危及生命。”然而现实极为严峻：这家年门诊量达718万人次、年手术量约14万台的大型公立医院，全院注册营养师仅有十余人。理论上每位营养师需对应近72万人次的门诊服务——即便不吃不睡，也无法在传统模式下完成逐人筛查。

传统营养筛查曾是份“体力活”。医护人员需对照NRS 2002量表逐项询问，加上BMI、人体成分分析、血液指标复核，单例评估至少需要20分钟。

温医大附一院与京东健康联合打造的临床营养智能体，正在改写这一局面。系统可自动提取患者检验报告中的关键指标，瞬间生成营养风险评级与干预建议。沈贤透露，接入AI后，医院营养风险检出率从15%跃升至35%。

不仅如此，患者出院后，只需拍照上传三餐，AI即可识别菜品成分，分析能量与蛋白质摄入是否达标，结合可穿戴设备监测的步数、睡眠与体重变化，全程追踪居家营养状态。对于胃癌术后等需长期营养管理的患者，这相当于将一名专业营养师“装”进了口袋，实现了从“院内一周”到“院外一年”的连续医疗。

AI也需要“请家教”

AI并非天生就会诊疗。许俊在演讲中反复强调“医疗级AI”与通用AI的本质区别：后者可以概率性“胡说”，前者必须像医生一样循证思考，且每一步推理都可追溯。

为了让智能体真正“懂医”，京东健康“京医千询”大模型研读了全球50万余条营养领域的指南、教材与文献。但沈贤冷静地指出：“将一堆文献塞进AI，它不会自动成为名医——因为AI存在幻觉，医学不允许幻觉。”为此，温医大附一院集结了全国100余位一流营养专家，对AI的输出进行动态校正与持续优化。

这种“模型+数据+专家”的三重校验，解释了为何双方选择营养作为首个深度合作领域。对京东而言，营养管理更能验证AI从“通用智能”到“专科专业”的跨越；对医院而言，营养干预更能体现从“以疾病为中心”向“以健康为中心”的医学范式转变。

这样减肥很“NICE”

如果说AI营养管理聚焦“治病”，那么医院的NICE体重管理则是“治未病”的生动案例。在体重管理中心，“NICE”被拆解为四个维度：Nutrition（均衡营养）、Intelligent（智能管理）、Comprehensive（综合干预）、Enjoyment（愉悦体验）。

沈贤分享了一个颇具趣味的内部实验：医院500名员工加入AI体重管理计划，原定全年的“减重一吨”目标，在第一季度就提前达成。“连医生护士都需要AI来管体重，这说明肥胖不是意志力问题，而是科学问题。”

沟通会上还透露了一个反常识的健康真相：BMI正常不等于健康。沈贤解释，临床上大量存在“隐性肥胖”人群——体重不重，但肌肉量低、内脏脂肪高，代谢风险甚至比单纯超重更高。AI的价值，恰在于能从体检、门诊的海量数据中精准“捕捞”这些隐形风险者，打破“只有胖人才需要减重”的迷思。

百年老院的数字化底气

温医大附一院的AI布局，并非凭空起高楼。医院自主研发108个信息系统，拥有近90人的信息化团队，是浙江省首家通过电子病历六级的自主研发医院，甚至计划自建针对核心业务的算力中心。沈贤将医院的数字化历程概括为三个阶段：1.0时代“少排队”，2.0时代“少跑医院”，如今的3.0时代则要打造“没有围墙的医院”——通过AI与可穿戴设备，将慢病管理、健康维护延伸至社区与家庭。

张纯武介绍，下一步医院将重点突破三个方向：一是让AI进入专科专病患者服务及管理中，成为医护人员可信、可用、可管的工作助手；二是让患者服务从院内就诊延伸到院外连续管理，真正形成诊前、诊中、诊后一体化闭环；三是建立更加完善的AI质量评估、数据安全和责任边界机制，使AI应用既提升效率，也始终服务于医疗质量和患者安全。