医疗AI能否补齐优质儿科资源不足短板？

来源：HIT专家网      作者：周亦川

近年来，我国儿科医疗服务供给持续扩容，但优质儿科医疗资源供给仍存在总量不足、区域城乡分布不均衡问题，是当前医疗卫生服务体系建设亟待补齐的短板。北京儿童医院院长倪鑫曾提出，未来希望能造出100万个AI儿科医生。这一宏伟愿景如何落地？

2026数智医学大会（CHINC）期间，一场主题为“智医惠童，AI方舟护航儿童健康”的分论坛顺利举办。论坛聚焦儿科全场景诊疗需求，聚焦医疗AI实战落地成果，探讨数智技术赋能儿科诊疗提质增效的可行路径。

医疗AI有望破解儿科诊疗多重痛点

儿科素有“哑科”之称，患儿无法精准描述病症、家长主诉模糊，儿童病情变化快、诊疗精细化要求高，基层诊疗经验不足、优质资源稀缺等问题，加剧了儿科诊疗压力。而专属医疗AI凭借专业化、全天候、精准化的优势，可有效弥补儿科诊疗短板，助力儿童疾病早识别、早干预、早诊疗。

重庆医科大学附属儿童医院（以下简称重庆儿童医院）推出儿科AI家庭医生“重儿小乙”。该产品依托“数据+算法+儿科专家”三位一体核心体系，搭载儿科专属循证知识库，相较于通用全科AI问诊，针对性、专业性更强，可规避通用模型适配儿童诊疗场景的偏差。“重儿小乙”提供7×24小时在线智能问诊（包括症状判断、就医引导、照护建议）、报告解读等服务，截至目前已在线累计服务患儿超过6700万人次。

广州医科大学附属妇女儿童医疗中心（以下简称广州妇儿中心）深耕细分儿科场景，迭代落地多款儿科大模型，覆盖重症、常见病、保健、疫苗接种多类细分场景。其中，国内首个新生儿重症AI大模型“爱新智护”，用于应对新生儿重症监护病房中病情变化快、数据信号复杂、诊疗标准化不足等挑战；儿童腹泻病AI大模型“儿泻智护”以“双端一体化”智能服务为基础，破解儿童腹泻病防治痛点；儿童疫苗接种AI智能评估大模型，为特殊健康状态儿童构筑更安全、高效的免疫屏障；儿童保健智能筛查模型，不仅可以分析儿童营养及生长发育情况，还可提供儿童心理疾病筛查服务，有助于焦虑症、孤独症等疾病的检出预警。

由国家儿童医学中心推动研制、百川智能发布的“福棠・百川”儿科大模型，搭建了覆盖儿童常见病、疑难病症的立体化知识体系。模型创新采用Scan主动交互机制，打破传统AI被动应答的局限，通过多轮主动追问补齐患儿病情信息、完善诊疗依据。同时，模型依托全新智能体框架，整合记忆存储、专项工具及循证能力，动态生成并维护患者健康档案，基于档案生成健康管理计划，为患儿制定科学、个性化的诊疗方案，并指导AI主动执行任务。

百川智能与北京儿童医院深度合作，通过模拟诊疗场景、结合专家评审迭代优化模型能力，让儿科大模型持续积累临床诊疗经验，逐步具备顶尖儿科专家的诊疗思维、全科医生的知识储备与人文情感推理能力，全方位赋能基层诊疗、家庭健康管理、临床专家诊疗全场景。

AI助力增强基层儿科诊疗能力

基层是儿童健康诊疗的主战场，但基层儿科人才短缺、诊疗水平参差不齐、规范化程度低等问题长期存在。推动儿科AI技术下沉，是快速均衡区域医疗资源、提升基层诊疗规范化水平的关键抓手。

北京儿童医院以其托管的4家区域医疗中心为支点，联动儿科医联体，持续推进“福棠・百川”AI儿科医生落地应用，目前已覆盖8个省份的60余家基层医疗卫生机构。未来设想是让该AI应用无需专属硬件部署，直接嵌入现有医疗信息系统，落地门槛低、推广性强，助力全国所有具备儿科服务能力的医疗机构都能配齐智能儿科助手。

重庆儿童医院整合近20万例真实病例建立“虚拟儿童患者”平台，涵盖90%以上儿科常见疾病的诊疗。基层医生通过该平台线上学习，提高诊疗能力，目前已有1500多家基层医疗机构、5000多名基层医生参与云平台的应用示范和随机对照实验。

广州妇儿中心‌利用生成式AI技术打造“虚拟患者”实训体系，可实现儿科临床培训的动态模拟、全程监测与智能评估，为基层医生提供沉浸式、常态化临床实训场景。

高质量数据是儿科AI发展的核心基座 

数据是医疗AI的核心燃料，模型是技术引擎，场景是落地出口。高质量、结构化、规范化的医疗数据，是儿科AI应用精准迭代、安全落地、高效赋能全流程诊疗的核心根基。

“福棠·百川”儿科大模型依托北京儿童医院优质医疗资源，整合300余位知名儿科专家的临床诊疗经验，汇聚数十年脱敏高质量病历数据，为模型诊疗的专业性、精准性、规范性提供坚实支撑。

重庆儿童医院构建医疗大数据平台，目前已治理数据超6亿条，覆盖935万患者及近5000万条就诊信息，包含1200多万条结构化数据，涵盖病历、处方、手术等全维度数据，形成庞大的结构化数据资产。医院打造的儿科基座大模型参数量达200亿，全面支撑儿科诊疗全流程智能化服务。

广州妇儿中心坚持“以数据为基座”理念，持续进行全域数据治理工作，打通上百个分散系统，消除数据孤岛，建立统一数据平台。下一步，医院计划建立临床研究中心，强化高质量数据底座，支持专病库建设与药物研发挖掘。

依托年均265万门诊量的临床数据基础，河南省儿童医院于2022年构建集医教研于一体的罕见病数字化平台，平台整合电子病历、手麻系统、随访系统、生物样本库及基因组学数据，经清洗后存入罕见病专病数据库，为科研提供大样本支持，推动了省级重点研发项目立项及专家共识形成。

该儿科罕见病数字化平台已覆盖国家罕见病目录207种中的121种，区域多中心数据不断扩容。目前，大数据分析可展示患者年龄分布、病种构成、就诊科室及诊断频次，为科研提供大样本支持。未来目标是通过推进医疗协作网络，实现罕见病数据底座共建及应用工具推广，加速基因治疗、特医食品及数字产品的转化应用。（本文根据论坛内容整理而成，未经发言者审核确认）

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