基层医疗AI应用：数据“下沉易，上行难”的症结与破局

一脉阳光董事长陈朝阳近日的观点，精准揭示了当前医疗AI发展的一个核心矛盾：“AI技术下沉到基层相对容易，但从基层获取高质量数据用于AI训练却异常困难。”中国拥有超过3万家乡镇卫生院，每年承载着超过13亿人次的诊疗任务，其重要性不言而喻。然而，这些基层机构产生的CT、超声等医学影像数据，质量往往参差不齐。众所周知，高质量数据是训练出可靠医疗大模型的基础。因此，乡镇医疗机构每年产生的海量影像数据，若因质量问题难以被AI有效利用，无疑是一种巨大的资源浪费。

AI应用的“单向道”：技术能下，数据难上

问题的核心瓶颈究竟在哪里？关键在于数据采集的源头。“从乡镇医疗机构采集到符合标准、有临床价值的影像数据，这一点非常具有挑战性。”陈朝阳坦言。作为深耕医学影像领域的服务企业，一脉阳光与全国超1100家医疗机构合作，其网络不仅覆盖省市级医院，也深入基层。

中国的医疗体系结构是怎样的？粗略估算，全国约有10万家医疗机构，其中乡镇卫生院约3万家，社区卫生服务机构约3万家，其余分布在城市。要实现真正的数字化医疗与智慧医疗，完成这十万家机构的数据化是必经之路。国家卫健委数据显示，全国乡镇卫生院数量超过3.3万个，2024年诊疗人次高达13.8亿，服务压力巨大。

影像数据是医疗数据的核心组成部分。凭借如此庞大的患者基数，中国本应成为医疗AI发展的数据富矿。但现实是，大量来自基层的数据难以被有效用于模型训练。根本原因在于数据质量。“相较于三甲医院采集的标准化影像，乡镇医疗机构采集的数据差异很大。就像同一台CT设备，在北京采集的数据与在乡镇采集的数据，质量可能是两回事。”陈朝阳指出，这些数据在训练医疗AI大模型时，“很多都无法直接使用”。

数据是人工智能的“燃料”。当前，无论是飞利浦、联影等医疗设备巨头，还是谷歌、阿里巴巴等科技公司，都将高质量数据置于战略核心。飞利浦近期展示的创新产品中，近半数已深度集成AI能力；新一代能量CT等设备更预示着医疗数据量的指数级增长。然而，正如行业共识“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out），低质量数据不仅会训练出低效甚至错误的模型，更会带来深层困扰：当优秀算法在劣质数据上表现不佳时，开发者甚至难以判断问题是出在数据还是模型本身，可能导致对技术路线的误判。

于是，一个单向流动的格局形成了：AI辅助诊断技术可以通过云端服务或智能设备内置的方式“下沉”赋能基层，但基层却很难向AI产业“反向输送”高质量、标准化的训练数据。这背后的根源，直指我国长期存在的医疗资源分配不均衡问题。

对比欧美国家，其医疗体系均质化程度较高，城乡差异相对较小，因此数据从采集、标注到应用的成本较低。陈朝阳分析：“他们的数据转化到应用端的成本比我们低，因为采集端的标准化程度高。而数据采集标准化，正是我们当前的一个痛点。”

数据浪费的背后：人才鸿沟与系统之困

三甲医院与乡镇卫生院之间影像数据的质量鸿沟，本质上反映了医疗人才体系的巨大落差。

我国现代医疗体系建设时间相对较短，幅员辽阔、人口众多的国情，导致优质医护资源相对稀缺且分布不均。陈朝阳指出：“经过几十年发展，医疗体系中有一些学科是许多优秀医学生不愿选择的，包括儿科和影像科。收入因素是主要原因之一。”其结果就是，本科及以上的影像专业人才更倾向于留在城市大医院，基层医疗机构长期面临专业人才短缺的困境。

一个直观的对比是：当县级医院的临床医生已普遍达到硕士、博士水平时，许多乡镇卫生院的放射科技师或诊断医生可能仍以大专学历为主。而一次规范的影像检查，需要两名专业人员协同完成：设备操作技师和影像诊断医师。

这绝非“傻瓜相机”式的简单操作。设备操作技师需要理解临床诊断需求，并熟练运用设备的复杂功能来获取目标影像。陈朝阳举例说明：“例如MRI检查后，如果怀疑患者脑灰质或脑血管有问题，需要调整特定的扫描序列进行针对性检查。如果操作人员不会，获取的信息量就不足，临床医生便无法做出准确诊断。”影像诊断医师则更为稀缺，“一个胸部CT扫描产生300多张图像，需要依次观察骨骼、肺部、血管等结构，没有经过长期专业训练，根本无法胜任。”

面对基层数据质量困局，部分医疗AI企业开始选择“亲自下场”。借助5G等远程技术，它们可以跨地域远程控制或指导基层设备操作，实现数据采集流程的标准化，从而使乡镇数据质量向一线城市看齐。但这无疑显著增加了企业成本。深至科技首席执行官朱瑞星透露：“我们研发投入最大的部分就是人工智能，其中算力成本和高质量数据构建是两大开销。”

在他看来，当前基于公开数据训练的通用模型已不少，AI医疗未来真正的竞争优势将在于“独有数据”。“独有数据恰恰是能够构建长期技术壁垒的关键，它能让你的模型精度持续提升。没有持续更新的‘活数据’，其实就没有真正的壁垒。”朱瑞星强调。

值得注意的是，数据难题并非基层独有。森亿智能方面指出，AI医疗落地的核心痛点在于医疗数据治理与集成的复杂性。医院内部信息系统往往各自为政，架构与数据标准不统一，形成了大量的“数据孤岛”；加之医疗术语缺乏统一标准，病历等文本多为非结构化数据，这些都大大增加了数据清洗、整合与分析的难度。数据本身的质量问题，如记录错误、信息缺失、标注不一致等，则会直接削弱AI模型的可靠性，并显著推高开发与维护成本。

“医疗机构极其分散，每个机构都像一个信息孤岛。患者的诊疗行为数据被分散封存在各个孤岛之中。”陈朝阳的描述颇为形象，“个人甚至是自己医疗数据的拥有者，但连完整的个人健康档案都很难建立起来，因为体检可能在北京做一次，又在上海做一次。”

归根结底，数据质量决定了医疗人工智能发展的上限。中国庞大的临床诊疗数据本应是AI发展的独特优势，若能实现高质量采集与标准化整合，无疑将如虎添翼；反之，若因采集不规范、机构孤岛化等问题而遭闲置或浪费，则是巨大的损失。如何打通从基层数据采集到AI模型训练的价值链条，已成为推动医疗AI产业化必须攻克的关键课题。