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在全球数字浪潮与国家政策双重驱动下，人工智能（AI）技术与医疗卫生的融合不断深化。自《“健康中国2030”规划纲要》发布以来，国家相继出台一系列政策文件，为大数据、AI深度融入基层医疗卫生服务全链条奠定了基础。2025年7月，浙江省率先发布《加快推动“人工智能 + 医疗健康”高质量发展行动计划（2025—2027年）》，标志着“AI+医疗”进入区域性规模化应用新阶段。本文旨在探讨AI时代对全科医生的机遇和挑战，以期构建一个可持续的智慧基层生态，为全科医生成功转型提供引导。

01 时代变化：AI时代开启全科医疗新篇章

1.1 健康中国战略下的基层医疗变革

近年来，国家接连发布相关政策，推动AI与基层医疗卫生深度融合。2019年4月《全国基层医疗卫生机构信息化建设标准与规范（试行）》，强调各地基层医疗卫生机构有序开展信息化建设，为数据互联奠定基础；2023年12月《关于全面推进紧密型县域医疗卫生共同体建设的指导意见》，明确将着力点放在县域医共体区域内基层医疗卫生机构的数据互通共享；2024年11月《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》提到，医疗服务管理、基本公共卫生服务等领域的应用场景覆盖基层百姓看病就医与健康管理的各环节，使基层卫生健康数智化渐行渐近；2025年2月《紧密型县域医共体信息化功能指引》提及，统筹各地卫生健康行政部门基于省统筹全民健康信息平台，按照集约建设模式，完善县域医共体基础数据库；2025年9月，国务院批复《医疗卫生强基工程实施方案》，强调提升县区医疗智能化水平，并具体部署电子病历互通、AI辅助诊断等在基层的推广应用。这些政策共同勾勒出一幅“数据驱动、智慧赋能、连续服务”的基层医疗新图景。然而，这一系列政策的核心在于“赋能”而非“替代”，其目标是强化和深化全科医生的传统职能，使其在AI的辅助下，更有效地承担基层诊疗与健康管理的重任。

1.2 当下全科医生的定位

在传统基层医疗服务模式中，全科医生主要承担以下四大职能：一是基层综合诊疗，作为居民健康的首道防线，全科医生为社区居民提供基本医疗服务，涵盖常见疾病的诊断与治疗；二是慢性病长期管理，针对糖尿病、高血压、慢性阻塞性肺疾病等慢性病患者，开展持续性的跟踪与管理，有效控制患者病情进展，提升患者生活质量；三是预防保健与健康教育，通过建立健康档案、普及健康知识等方式，增强居民健康意识；四是家庭医生签约服务，以签约形式开展家庭随访、双向转诊等工作，成为居民身边值得信赖的健康守护者。

1.3 AI时代为全科医生带来新的机遇

AI依托数据分析、自动化处理、计算机视觉、知识图谱、人机交互与精准预测等技术，推动诊疗流程优化、智能随访管理实施和时间资源的重新分配，从而有力推动全科医生队伍建设迈向高质量发展。在这一进程中，全科医生须具备数智素养、数字信息解读能力、跨学科协作能力及高效的人机交互能力等核心素养。同时，在高质量发展路线指引下，全科医生的角色将借助 AI，实现从传统意义上的“健康守门人”，向集健康守护者、信息整合者、风险管理者、多学科协作枢纽及更加个性化健康方案提供者于一体的复合型医疗卫生专业人才转型。

02 发展趋势：全科医生“医教研管”的全新定位

2.1 医——数智化诊疗与基层服务质量提升

2.1.1　AI在全科医疗服务闭环中的深度融合

通过将AI技术深度融合于“防—筛—诊—治—康—管”健康服务闭环，全科医生作为居民“健康守门人”的服务效能将全面提升（图 1）。AI技术不仅可应用于慢性病管理与随访、公共卫生与健康宣教、医联体协作，还对偏远地区的医疗紧缺提供有效支持，通过赋能基层医疗人员和优化基础设施建设，提升了偏远地区基层医疗人员的疾病初筛与诊断能力，使得优质医疗资源得以通过远程会诊更高效地触达基层，让偏远地区患者在当地就能获得更高水平的诊疗服务，有效促进信息顺畅交流，提升居民就医体验、缩小城乡差距。通过疾病早筛、风险分层和预警模型，结合可穿戴设备与临床随访数据，AI系统可动态追踪风险并及时触发干预机制。研究表明，将可穿戴设备采集的生理数据（如心率变异性、血氧饱和度等）与深度学习模型结合，可以实现对心血管疾病的早期预测，显著提高临床检测效率和准确性。此外，依托虚拟现实（VR）、脑机接口（BCI）等前沿技术搭建的智能康复系统，可为患者提供沉浸式、实时反馈的精准康复干预。同时，AI系统通过智能分析诊疗需求与医疗资源匹配度，能精准对接双向转诊通道。例如重庆市渝北区使用数字化应用平台，通过匹配上级医院专家与床位，缩短向上转诊时间，形成“基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动”的智慧医疗生态。

2.1.2　数智技术驱动基层医疗卫生服务效能提升的路径与挑战

在AI系统支持下，全科医生可以更全面地掌握签约居民健康状况，为老少孕残等重点人群提供连续、无缝隙的全程照护。平顶山市建立基层智能分级诊疗平台，为家庭医生团队提供云巡诊车等硬件设备，提升了基层医务人员工作效率，全县居民建档率95%，贫困户全部签约建档。

然而，全科医生在引入AI技术提升服务能力过程中，也面临着多重机遇和挑战。一方面，AI可助力基层医疗卫生服务提质增效，借助辅助诊疗与数据分析提高初诊准确性；结合可穿戴设备实现动态监测与风险预警，优化慢性病管理；并通过远程会诊平台，推动医疗普惠，缩小地区资源差距。另一方面，长期依赖AI可能削弱全科医生的临床推理与判断能力；部分患者可能更信任“机器”意见，影响医生权威性与沟通效率，使医患、机患关系发生变化；不同层级医院适配存在问题，且中老年基层医生面临技术适应难度，形成技术适应差异障碍。面对挑战，全科医生需主动转型，坚持临床思维主导，强化医患沟通，成为有温度的健康管理者，并积极学习适应，通过实践提升人机协同能力，将挑战化为机遇。

2.2 教——数智化医教体系与终身学习

2025年4月，教育部等九部门发布《关于加快推进教育数字化的意见》，为各学科领域的教育数智化转型提供了顶层指引。在全科医学教育数字化发展进程中，这一政策精神正转化为具体的人才培养路径：打通教育数据与临床数据壁垒，形成“学习-实践-评估-优化”全链条体系，是提升全科医生培养质量的关键抓手。围绕全科医生培训需求、教育数字化战略与全科医学教育研究需求三大维度，可形成系统化的建设框架（图2）。目前，AI技术已逐步应用于住院医师规范化培训管理平台，例如浪潮云帆AI数字患者，能够模拟多学科患者体征表现，为学员创建智能化、高效的模拟学习与教学环境，显著提升学员诊疗思维与应急能力。

在医学教育领域，一方面，迎来全科医生专长化培训、虚拟实践场景拓展、教学资源公平可及的机遇；借助AI分析学员“短板”推送定制课程、模拟复杂诊疗场景、通过技术平台让资源匮乏地区获取前沿经验。另一方面，也存在技术适配性风险、师资匮乏能力断层、缺乏质量评估标准的挑战；硬件条件限制高阶培训工具普及，师资AI素养不足影响指导质量，且缺乏相关质量认证体系，难以量化实际培训效果。这都需要全科医生主动参与继续教育培训，积极利用现有平台实践，同时推动建立基层 AI 学习小组，通过同行互助提升整体应用能力。

2.3 研——数据平台建设与真实世界研究

在研究过程中，数据主要来源于基层公共卫生服务、基层诊疗系统及流行病学监测等渠道。这些数据具有来源广泛、体量庞大、维度多样等特征，由此在数据收集、管理及分析等环节均面临挑战。基层具有广泛、代表性的真实数据，适合开展真实世界证据研究，用以补充随机对照试验的有效性评估，尤其适合慢性病管理、药物依从性、健康服务模式评估。工作中产生的这些数据，回流为教育与科研素材，其成果再转化为临床路径与管理决策。

当前，国内外在此方面研究热点存在差异（表1）：国外聚焦于技术与方法应用，侧重于技术实现路径探索及应用效果的实证研究，核心领域集中于模型开发与多场景生成式AI应用，技术深度上追求模型微调与多场景验证；而国内则主要集中于知识图谱构建、实体识别、电子病历及医疗问答系统开发等应用场景，研究重点在于应用前景探索与中文医学信息处理能力提升，技术层面以应用系统开发为主。

全科医生在利用基层大数据进行科学研究的过程中，可以利用AI对数据进行整合、分析，提升科研参与度。主要通过打通电子病历、健康档案等数据，降低科研门槛，快速完成数据清洗、统计及趋势预测，加速研究进程，借助数智平台开展驱动研究，从而提升科研参与度。同时，AI应用所伴随的挑战亦不容忽视。首要问题在于隐私与伦理风险，患者健康数据的使用未遵循严格规范，易导致信息泄露与滥用；其次，科研能力出现结构性分化，熟练掌握AI工具的医生在科研产出与学术竞争力上优势明显，而缺乏相关技能者则面临边缘化风险；此外，AI分析结果受限于原始数据准确性，仍需人工校验。对此，全科医生应主动学习数据安全规范，避免患者隐私被滥用，并且要积极掌握基础AI工具应用，防止自身被边缘化。

2.4 管——基层智慧化治理与政策支撑

数字基建的迅速发展，为基层智慧治理提供了条件。突发公共卫生事件防控的数字化创新，完成了基层智慧化治理的社会性启蒙。而数字政府改革创新发展，激发了基层智慧化治理的多元化需求。在此基础上，数字赋能推动基层智慧化治理创新，迎来新的重要发展阶段。在基层卫生领域，实现打通县域共同体数据，建立区域数字家庭医生服务平台，制定数据标准和治理规范，完善基层卫生绩效考核指标，利用聚合数据进行社区健康预警、疫情早期监测与资源调配。基层智慧化治理使全科医生从传统的“被动诊疗者”向“主动健康管理者”跨越，从“资源受限”向“数据赋能”转型。

在基层智慧化治理的过程中，也呈现出机遇与挑战并存的发展趋势。机遇主要体现在以下三个方面：一是诊疗流程智能化，通过优化门诊预约、随访提醒及药品管理等环节，显著提升管理效率；二是质量控制规范化，能够实时监控诊疗流程与用药规范，有效降低医疗误差；三是资源调配最优化，基于对医疗需求的精准预测，辅助实现人力资源与物资设备的动态调度，提升整体资源利用效率。同时，基层智慧化治理仍面临多重挑战：一是系统兼容不足，使基层医疗卫生机构信息化水平不均，导致AI系统与现有流程难以对接；二是责任界定不清晰，当AI参与的管理或诊疗决策出现错误时，缺乏明确的法律法规界定相关主体责任；三是技术稳定性风险，系统一旦发生故障，可能造成管理流程中断，影响医疗服务的连续性与可靠性。以上均需要政府主导制定统一数据接口标准与基层AI应用指南，明确AI医疗责任认定法律框架，并建立区域性技术应援与应急响应机制，保障系统故障时服务不中断。

03 现实困境：AI赋能基层的应用挑战

AI在基层的应用潜力巨大，同时也面临诸多挑战（表2）。从宏观层面来看，受国家医疗政策制度、管理体系制约，基层医疗AI应用在行业标准、监管规范等方面缺乏完善的政策制度管理，且AI系统的研发和实施需要大量的资金支持，尤其在基层医疗资源有限的地区。但是现阶段我国资金投入机制不完善，基层财政支持明显不足。卫生健康委员会、医疗保障局、财政部等部门协同不足，数据共享出现壁垒，使基层医疗卫生机构在AI应用推进中缺乏长效运行机制。

中观层面，受基层医疗卫生机构的执行能力、应用情况影响，医工复合型人才的短缺问题制约了AI技术的有效落地。基层医疗人员在AI工具的应用上存在明显差距，使技术普及效果大打折扣。部分AI系统功能是基于专科数据开发，与基层实际工作节奏和诊疗路径不匹配；同时未建立常态化应用效果监测、数据反馈与质量评价机制，无法及时发现系统偏差、使用“痛点”与效能“短板”，技术迭代缺乏依据、优化方向不明确。

在微观层面，受患者使用体验、伦理问题限制。患者对于智能设备的应用存在接受差异，有研究表明，患者对于新型服务模式的接受程度受年龄、性别、地区以及对慢性病知识了解程度等因素的影响，部分老年人因对智能系统了解不充分而拒绝使用。另外，医疗数据包含大量的个人隐私信息，一旦在采集、存储、使用过程中发生泄露或滥用，将会产生隐私泄露、算法偏见、责任界定等伦理风险。

04 面向未来：加速构建可持续智慧基层生态

为应对上述挑战，推动全科医生成功转型，需要构建一个多方协同、可持续的智慧基层生态。首先，为确保智慧基层医疗的可持续发展，政府主导的多方协同创新尤为重要。政府应加大顶层设计力度，制定完善的政策框架，出台基层医疗AI应用专项政策，明确准入、质控、数据安全等行业标准。同时，加大财政投入，设立基层AI专项扶持资金，弥合基层数字基础设施鸿沟。通过政策引导、财政支持及技术创新的结合，将有效缩小基层医疗与城市医疗之间的差距，推动整个医疗体系的均衡发展。其次，开展医工交叉定向培养，并建立针对基层人员的AI常态化培训与考核机制，建立人才基础，围绕临床实际需求持续优化AI系统功能，同步制定标准化的落地执行与操作流程，确保技术应用规范高效，并建立AI应用效果的动态评估体系，依据评估结果定期迭代技术与服务模式。再次，应设计差异性解决方案，通过开发语音、方言及手势识别等多元交互方式，并大幅简化操作流程，降低居民使用门槛；在安全伦理层面，必须建立严格的患者数据加密存储与授权使用机制，明确算法的责任主体，加强全流程的伦理审查。最后，技术创新应始终围绕“以人为本”的核心理念展开。智慧基层医疗不仅应关注技术本身的进步，更应重视如何通过技术提升患者体验和医生的工作满意度。技术的应用应当在赋能医疗服务的同时，强化全科医生在健康管理中的主导地位，确保医疗过程中人文关怀不被技术所取代。

小结

AI给全科医生带来了巨大的发展潜力，为临床诊疗和研究提供了新方向。其强大的数据处理能力，促使全科医生从传统“健康守门人”向“数智化健康管理者”转型，但在其深度融合与广泛落地的过程中，仍面临一系列的挑战，需系统思考与协同应对。全科医生在应用AI时，需平衡技术与道德责任二者的关系，确保“以患者为中心”。其数据隐私、伦理、法律等问题必须得到重视，避免出现潜在伤害。面向未来，构建一个可持续的智慧基层生态，政府、医疗机构、科技企业与社会力量需协同努力，通过完善顶层设计、统一数据标准、加强人才培养、弥合数字鸿沟，共同推动AI在基层医疗卫生领域的深度融合。如此，才能充分利用AI的发展潜力，支持全科医生成功转型，最终实现优质、公平、有温度的全民健康覆盖。

本文来源：周雨涵,闵钰琦,郭洲,等. 人工智能时代全科医生的机遇与挑战[J]. 中国全科医学. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0548

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