當前，新冠肺炎疫情仍在繼續，并可能長期存在。由于患者到大醫院就診存在交叉感染和不便等問題，急需“基層首診”進行正確率高的全科臨床診斷。

“基層首診”是分級診療的基礎。如果基層首診錯誤率高，“轉診”和“分治”就失去了科學依據。目前，我國基層醫療機構優質資源不足。其中，硬件可以通過加大政府投入逐步改善，但臨床醫生的水平卻難以大幅提高。“全科醫生”培養面臨生源不足和畢業生不愿在基層執業等問題；遠程醫療和專家巡診不能從根本上解決問題。究其原因，我國首先是高水平醫生數量不足，其次才是分布不均。

為解決上述問題，“AI+醫療”作為主要的技術手段受到國家高度關注，其著眼點在于賦能現有基層醫生，用智能手段輔助其提高全科診療水平。但當前“AI+醫療”主要采用的是第二代AI大數據機器學習模式，存在可解釋性和泛化能力差等問題，難以有效應用。

新一代“AI+醫療”應當既吸收第一代AI表達臨床專家知識進行邏輯推理的優點，又吸收第二代AI表達和處理現實中廣泛存在的不確定性和大數據圖像及聲音識別的優點，但要克服其可解釋性和泛化能力差的缺點，不僅能正確診斷常見病、非常見病，還應具備如何輔助基層醫生精準檢查、高效收集患者病情信息的能力，即具備動態規劃患者個體優化臨床路徑的能力，并能及時更新，緊跟科技進步和疾病譜的變化。目前，我國已具有這樣的新一代“AI+醫療”技術。

此外，應為新一代“AI+醫療”提供良好的應用環境。要大力推進第三方檢測中心建設，解決基層檢測能力不足的問題；推廣按病種付費的醫保制度，為精準檢查和治療提供正確利益導向。只有這樣，分級診療制度才能更科學、更智能，確保實現“健康中國”的戰略目標。

（作者系全國政協常委，中國科協榮譽委員）