财联社2月24日讯（记者 王俊仙 何凡）紧随马年春晚的机器人热潮，正月初八，常州市第一人民医院（下称“常州一院”）门诊大厅内，两个人形机器人“智能导诊员”——“真真”和“儒儒”正式上岗。它们不仅具备预检分诊、信息查询等功能，还能与患者握手互动，让就医更高效、更有温度。

据了解，这是此类人形机器人在我国医院场景的全新落地应用。机器人背后搭载的是该院的“数字人”智能系统，该系统集成了预检分诊、信息查询、适老服务、娱乐互动等多重功能，已累计提供超过8.4万人次的交互服务。

在常州一院，类似的前沿技术探索已非孤例。早在2024年，医院便开通了江苏省内首条5G-A低空医疗航线。更深度的融合体现在人工智能的日常渗透中：目前全院约43%-45%的门诊电子病历由AI辅助生成，AI辅助病理科将诊断效率提升约30%，并已形成覆盖多环节的八大AI应用场景……

在国家大力倡导“人工智能+医疗卫生”应用发展的当下，AI医疗已成为资本市场反复提及的关键词，而常州一院的实践，则提供了一种更具现实意义的样本——这家地市级三甲医院，面对高负荷门诊压力与精细化管理需求，逐步将AI嵌入诊疗和管理流程，并尝试对外输出经验。该系统在效率、规范和组织运行层面完成了一次系统性重构，为人工智能在严肃医疗领域的深化应用提供了可借鉴的实践经验。

AI解决“效率账”

越来越多的常州市民体验到了常州一院“科技味”带来的便利：点击手机端“常医万事通”，即可获取挂号科室推荐、检查注意事项、疾病用药咨询、医保相关内容、楼层科室导航、订餐、陪护、转运流程、就医交通路线、停车指南等多类型实用信息；线下门诊大厅“数字人”和人形机器人快速帮助患者完成就医导诊；在病房，AI输液系统、智慧医疗系统及时响应患者需求。

常州一院内人形机器人“智能导诊员”

医生端的变化同样明显，在门诊室，依托“诊间智录”技术，以前大部分时间埋头写病历的医生，如今有更多时间与患者沟通问诊，因为桌上小小的黑色“物件”——智能麦克风可以“听转”医患之间的口语化对话，并生成病历草稿，可由医生点击修改、确认；在手术室，主刀医生利用手术间歇语音记录手术要点等，并同步转化为文本，避免了因忙于多台手术、手写记录导致的信息遗漏；在病房，医生一键生成出院小结。

“把医生的时间还给病人，让医生能看着病人的眼睛说话，这才是医疗该有的样子。”2月初，常州一院院长周军在自己办公室望着那块实时更新院内数据的智慧大屏告诉财联社记者，“（门诊人数7451）今天这还算少的，前天有9000多人次的门诊量，医生工作负荷很大。”

高频的门诊量叠加不断细化的医疗文书规范和质量要求，医生的工作被切割得支离破碎。写病历、完善记录、对照规范，成为许多临床医生的日常负担。而单纯增加人力并不能从根本上解决问题，反而推高管理成本和协调复杂度，对医院管理层而言，这是一笔算不过来的账。

正是在这样的背景下，常州一院在2024年中做出了一个在当时看来非常“时髦”的决定：拥抱人工智能。

2024年7月18日，常州一院签署战略合作协议推进智慧医疗建设

如今一年半过去了，除了解决书写难题的人工智能大模型助手外，常州一院的AI还在精准医疗和基层赋能方面持续渗透。在病理科，病理切片被数字化处理后，AI系统可自动初步筛查，包括胃肠镜、前列腺穿刺、宫颈细胞学等诊断自动生成，系统能区分胃肠息肉、低度异形增生、高度异形增生等不同状态，准确率达到国家诊断质控标准，AI的运用提升30%的诊断效率；在医学影像科，AI技术自动完成肺结节、肝脏肿瘤等多种疾病的筛查，提升阅片效率的同时系统敏感度可达到94%以上。

据常州一院医生介绍，近期一位女士因颅内一枚直径5毫米的动脉瘤而入院治疗，在传统模式下，医生仅凭平面影像和经验很难精准评估动脉瘤破裂风险，但现在，智能影像分析系统能将“平面图纸”升级为“立体实景”，通过模拟血流状态计算出人工无法获取的关键数据；在AI路径导航下，手术仅耗时20分钟，比传统手术缩短了近一半时间。

与此同时，常州一院创新的“低空飞行＋医疗救治”模式打通了分级诊疗“最后一公里”难题：2024年7月，江苏省首条5G-A医联体常态化医疗物资航线在常州一院和三井人民医院之间开通，原本地面通勤26分钟的路程，无人机7分钟可飞抵，极大提高了两地间检验标本、急救药品等医疗物资的运输效率。

周军介绍，常州一院至今已经建立了四条航线，全部是对口常州一院医联体体系的医疗机构，每天无人机需飞行十几趟，计划今年再增加2到3条航线。

常州一院运输医疗物资的无人机

一套“可跑可复制”的AI打法

在采访中，财联社记者发现周军的逻辑非常清晰：医疗AI如果不能嵌入真实流程，只是技术展示；如果试图替代医生判断，风险不可控。真正可行的方向，是让AI成为“叠加层”，而不是“替换层”。常州一院并非人工智能医院，而是利用人工智能作为辅助手段的医疗机构。

在具体落地过程中，常州一院也并未推倒原有系统重来，而是采取“叠加式”路径，在既有病历系统、HIS&EMR等体系之上，引入AI能力。这一选择看似保守，却显著降低了切换成本，也提升了复制可能性。

据周军介绍，常州一医院所用AI系统语音识别准确率从最初的82%提升到96%，增加了多模态输入功能。目前，在门诊环节，全院约43%至45%的门诊病历已实现AI辅助生成，预计下个月将突破50%；在手术室，主刀医生手术记录及时率从15%跃升至88%。

值得注意的是，AI并未削弱医生参与感。在采访中，周军多次向记者提到一个变化：为了让系统生成完整病历，医生反而需要更系统地询问病史，这在客观上强化了诊疗过程的完整性。这种“被动规范”，成为AI嵌入流程后的意外收益。

从管理视角看，AI还承担起质控前置的角色。病历在形成阶段即完成规范校验，减少了事后整改和人工抽查的压力。这种改变，对一家高负荷运转的医院而言，意味着组织运行效率的实质性提升。

事实上，此前业内有观点认为，由于疾病图谱与基层医院不一样、基层医院检验检查数据有限等原因，一些头部医疗机构训练出的AI大模型在基层出现“水土不服”。

未来常州一院的“人工智能+”模式能否“向下兼容”基层医院，将成为该模型提高可复制性，并走向产业化路径的检验标准。而作为一家地市级医院，该院“人工智能+”模式复制到全国其它地市级医院具有理论基础。

据悉，常州一院已经开始尝试对外输出经验，包括流程设计、管理机制和实施路径。目前，已有外地医院在部分场景中进行复制探索，并由常州一院团队提供实施支持。在更长远的设想中，这种模式有可能被打包为标准化方案，根据医院需求进行模块化输出。

周军表示，真正可复制输出的并非某一个软件，而是“医院整体的人工智能实践解决方案”。这一方案包含技术选型、流程重构、管理机制和执行方法，甚至需要医院团队参与输出。系统上线之后，如何推动医生使用、如何持续培训、如何在不同专科中建立稳定的数据队列，都是比算法更“重”的工作。这种重运营模式，抬高了门槛，也解释了为何许多医院难以复制。

多方企业协作与现实难题

从技术层面来看，常州一院的“人工智能+”模式并没有照搬头部医院的AI路径，也没有指望通用大模型“即插即用”。相反，医院管理层选择亲自下场，与多家科技公司反复沟通，从华为到百度，再到商汤医疗、全诊医学等垂直领域“玩家”，逐一拆解技术边界。

据院方透露，常州一院的“人工智能+”应用已覆盖八大应用场景，背后的合作科技企业多达十几家，各家企业参与不同环节，但医院并未将主导权完全交给任何一家技术方。

周军明确指出，通用大模型无法直接解决医疗场景问题，必须在医院实际运行中不断“垂直化”。因此，合作模式并非简单采购，而是多家企业分工协作，由医院主导整体架构和落地节奏。

尽管常州一院已经交出了亮眼的答卷，但周军在访谈中毫不避讳眼下的重重困难，这或许不仅是一家医院的困扰，更是整个医疗AI产业化必须跨越的山丘。

首当其冲的是“存储算力”的基建压力。出于医疗数据安全性的严苛要求，常州一院坚持本地化建立存储算力平台，这意味着医院需要投入高额资金购买推理机及配套设备。

“存储算力就是新基建。”周军指出，地市级医院在拥抱AI时，往往面临着基础设施投入大、资金回报周期长的财务压力。同时，“医工交叉”复合型人才的极度匮乏也是制约产业深化的核心因素。为了不单纯依赖科技公司，常州一院开启了“自我造血”模式，将影像、病理等科室的骨干医生送去脱产培训，培养他们自主训练小型智能体的能力，力求让医生从技术的“消费者”转型为“创造者”。

展望2026年，常州一院有着清晰的路线图。管理端，将进一步深耕“管理类智能体”，开发如财务报销机器人、不良事件管理智能体等细分应用；临床端，则将向呼吸科、眼科、麻醉科等专科深处挺进，训练出符合专科需求的小型垂类模型。

更值得期待的是该院的实践经验引发的示范效应。据悉该院2025年累计接待来自全国24个省级行政区的政府部门及医疗机构54批次、近千人参访，财联社记者到访的当天即有某头部三甲医院组织参观常州一院“人工智能+”，未来这些医院能否在借鉴的基础上产生更具突破性和可产业化复制的“医疗+AI”值得期待。

（财联社记者 王俊仙）