2月13日，北京儿童医院研发的全国首个“AI儿科医生”正式上岗，在会诊中表现出色，引发业内外关注。

　　对我来说，做这件事的初衷很简单，那就是“造出”更多儿科医生，让更多孩子“看病不出省”，让优质儿科资源惠及更多人群。

　　在中国，儿科医生资源短缺的问题长期存在。国家卫生健康委数据显示，截至2023年，每千名儿童仅有1.02名儿科执业医师，与发达国家的1.5名存在差距；同时，儿科资源还存在明显地域失衡，中西部省份和基层儿科医生缺口更大。“号难挂、队难排、大病跨省”是中国家长的一块“心病”。

　　儿科医生缺口大，背后有多重原因：其一，儿童往往不会清楚地表达自己的感受，因此需要儿科医生有更强的观察、沟通能力，培养周期更长；其二，在公立医院，儿科收费较低，医生付出与收入不成比例；其三，父母大多爱子心切，孩子的哭声牵动着家长的情绪，导致儿科更易出现诊疗纠纷。

　　因此，近十年来，我们一直在思考：如何更有效地增加儿科医生的供给？如何推动更多优质儿科资源下沉？

　　从2016年，我们开始推进AI在医疗领域的应用。此前推出的社区获得性肺炎AI辅助诊断系统，现在已经在全国约150家基层医院中普及。2024年8月，我们又与人工智能企业百川智能签署战略合作协议，共同启动儿童健康大模型建设。我当时提出的目标是：“造100万个儿科医生”。

　　为了让AI真正推动儿科医疗资源普惠、满足不同场景下的儿童保健需求，我们计划开发的“AI儿科医生”分为四类。

　　第一种是“家庭型”。我们作为儿科医生，不但要把孩子的病看好，还要让孩子少得病。为此，必须加强健康保健的提醒，包括饮食方面的注意事项，几月份该打疫苗，几月份该补钙等。未来，通过“家庭型”AI儿科医生，家庭成员可以更加便捷地获取科学的儿童保健建议，从源头上减少疾病发生。

　　第二种是“社区型”。它比“家庭型”增加了儿科各类常见疾病的诊断治疗。如果是轻症，直接就能在社区医院解决；如果出现疑难重症，它会建议转诊。

　　有了AI的协助，社区全科医生就多了个“朋友”或“老师”，诊断的准确率也会提高。而家长在家门口就能获得更权威的诊疗建议，也能有效缓解因孩子不适产生的困惑和焦虑。

　　第三种是最高级的“专家型”，用于提供给各地三级医疗机构或儿童专科医院，应对人手不足的情况，提升诊疗能力。

　　比如许多县级医院只有两个儿科医生，他们无法日夜“连轴转”，这里的儿科门急诊就开不起来。未来有了AI儿科医生，问题就能迎刃而解：每次一个医生上班，配备多个大模型助手。就像现在的专家出门诊，有助手负责开检查、问病史，专家只需要进行判断、开具处方。

　　值得一提的是，目前我们采用“双医生制”，AI医生没有处方权。不管我们配备多少大模型，都必须有儿科医生在场来决策、把关。

　　第四种，临床医生不但要看好病，也要做好科研转化。未来，AI儿科医生通过参与诊疗，掌握了儿童从日常保健到疑难重症的全链条数据，可以成为临床专家的秘书，协助他们总结数据、查阅资料、撰写文章，节省下更多精力给临床工作，让孩子得到更优质的医疗服务。

　　四种AI儿科医生立足不同应用场景，各有侧重。

　　由于人口众多，中国在大模型助力医疗方面有天然优势。以北京儿童医院为例，我们作为国家儿童医学中心，全国很多疑难重症患儿来我们这里就诊，这让我们训练出的大模型格外强大。

　　未来，我们的AI儿科医生也将“主动出击”，在全世界范围内积累来自真实病例的高质量数据。

　　虽然布局大模型依然需要算力、电力等方面的成本，但有北京儿童医院这样的机构牵头，依托“医疗联合体”等制度方面的建设，AI将成为医疗资源普惠的强大推力，优质医疗服务将在更大范围内惠及各类人群。

　　（作者倪 鑫，为国家儿童医学中心主任、北京儿童医院院长）