AI技术赋能基层公共卫生管理的可行性研究报告

□临沂职业学院 史钧宇

基层公共卫生服务是筑牢居民健康防线、推进健康中国建设的网底支撑。近年来，随着人口老龄化加剧、慢性病高发态势延续、传染病防控形势日趋复杂，基层公共卫生管理面临服务体量持续增大、医防协同不足、信息系统分散、数据利用效率偏低、人员能力不均等现实挑战，传统依赖人工填报、随访统计、经验判断的管理模式，已难以适配高质量发展要求。人工智能技术的快速迭代，为基层公共卫生服务数字化、智能化转型提供了全新路径。

一、人工智能在基层医疗领域的应用进展

当前，人工智能技术已逐步向基层医疗场景深度渗透，形成五大成熟应用方向。一是辅助诊疗提能增效。临床决策支持系统可覆盖常见病、慢性病的问诊辅助、诊断提示、用药建议、转诊提醒与电子病历生成等环节，有效减轻基层医生非临床事务负担，提升诊疗规范化水平，国内多地已实现乡镇卫生院与村卫生室的规模化覆盖。二是医学影像辅助早筛。AI 胸片、心电图、眼底筛查等技术可实现病灶自动识别、异常提示与报告初筛，构建“基层检查+上级复核”的分级诊疗模式，在补齐高端人才的前提下，提升基层慢性病并发症、肿瘤等早筛能力。三是慢性病管理精准化。依托电子健康档案、体检数据与随访记录，AI 可自动完成患者风险分层、异常预警与个性化干预方案生成，推动慢病管理从“同质化随访”向“精准化施策”转型，大幅降低基层人员管理负荷。四是健康教育与随访智能化。智能语音外呼、智能问答机器人可承担批量随访、用药提醒、健康宣教等标准化工作，既提升服务覆盖率，也将医护人员从重复性事务中解放出来。五是医共体协同下沉赋能。通过“县级统一部署、基层终端使用、远程统一质控”的一体化模式，降低单个基层机构的部署成本，促进优质医疗资源向乡村延伸。

二、基层应用面临的现实问题与风险挑战

AI 赋能基层公共卫生的推广落地，仍面临多重现实制约与风险挑战。在基础条件层面，部分基层机构设备老旧、终端算力不足，偏远地区网络稳定性差，且部分 AI 系统操作流程烦琐，不符合基层医生快节奏、低负担的工作习惯，易出现 “装而不用、用而不常”的现象。在数据支撑层面，基层医疗信息系统长期多头建设、标准不统一、接口不兼容，数据孤岛问题突出；同时基层数据普遍存在缺项、错项、标注不规范等问题，直接影响 AI 模型推理准确性，大语言模型还存在“幻觉”风险，可能生成不准确的医疗建议。在成本与人才层面，AI 系统建设与持续运维成本较高，基层机构财政承受能力有限；同时基层缺乏专业技术运维与数据治理人才，医护人员数字素养参差不齐，规范的人机协同工作模式尚未形成。此外，医疗数据安全与隐私保护、算法偏差可能加剧城乡医疗服务落差、AI 诊疗责任界定模糊、伦理知情同意机制不完善等风险，也需在落地过程中同步建立防控体系。

三、临沂市落地应用的可行性分析

结合临沂市基层公共卫生发展实际，人工智能赋能基层公共卫生管理具备五方面坚实的可行条件。在政策可行性上，国家明确提出 2030 年基层诊疗智能辅助应用基本全覆盖，山东省与临沂市均将“人工智能+医疗健康”纳入“十五五”规划，临沂市更明确 2027 年基层医疗机构普遍应用 AI 临床决策支持的阶段目标，政策支撑清晰明确。在需求可行性上，临沂市人口基数大，基层公卫服务对象多、任务重，通过数字化、智能化工具减负提效、补齐服务短板的现实需求迫切。在技术可行性上，智能语音外呼、数据质控、风险预测、影像初筛等技术已相对成熟，可采取“成熟场景先行、重点区域试点、逐步迭代推广”的路径稳步推进。在组织可行性上，可依托疾控部门的专业统筹能力，联合卫生健康行政部门、基层医疗机构、信息化企业与高校科研机构，构建协同推进的工作体系，具备扎实的组织基础。在经济可行性上，AI 应用长期可通过减少重复劳动、提升管理效率、降低漏管风险、优化资源配置产生显著的公共卫生效益，优先选择投入小、见效快、风险可控的场景开展试点，具备较强的可操作性。

四、核心应用场景与闭环运行机制

立足临沂基层公共卫生核心业务痛点，本研究设计七大核心应用场景：居民健康档案智能质控与动态更新、慢性病患者智能分层管理、老年人健康体检结果智能解读与干预、智能随访与健康教育外呼、传染病报告智能审核与风险预警、预防接种智能管理、孕产妇和儿童健康风险智能预警，全面覆盖基层公共卫生服务核心环节，针对性破解基层档案维护难、慢病管理粗放、随访负担重、风险预警滞后等突出问题。

保障场景长效落地，需构建多维度融合的闭环运行机制。在服务模式融合上，推动基层公共卫生从“人工填报型”向“智能辅助型”转变，低风险人群以智能监测、自动提醒为主，高风险人群聚焦人工精准干预，兼顾服务效率与质量。在管理体系融合上，建立“疾控牵头、基层执行、平台支撑、专家指导”的协同机制，明确各主体权责边界，形成上下联动、分工协作的工作格局。在数据治理融合上，统一数据采集标准，打通多系统数据壁垒，建立全流程数据安全审计与分级分类管理制度，夯实智能化应用的数据底座。在业务流程融合上，将智能功能深度嵌入公共卫生全业务链条，形成“数据采集—智能分析—预警干预—评价反馈—持续优化”的完整闭环，避免技术与业务“两张皮”问题。

结 语

综上，人工智能为基层公共卫生管理转型升级提供了重要技术机遇。临沂市推进 AI 赋能基层公共卫生管理，既契合政策导向，也匹配现实需求。通过稳步开展场景试点、完善配套保障机制、筑牢数据安全与伦理底线，可有效推动基层公共卫生服务向数据驱动、精准管理的方向升级，持续提升基层公共卫生服务的精准性、可及性与同质化水平，助力基层公共卫生健康事业高质量发展。