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２０２５ 年全國衛生健康工作會議強調，全國衛生健康系統要堅持從「以治病為中心」向「以人民健康為中心」轉變，更好強化公立醫院公益性保障和運行機制。
在此指引下，即將于４月２５日－２６日在北京召開的２０２５「以健康為中心」醫院發展大會，匯聚全國衛生健康領域政策制定者、醫療機構管理者、醫學院校專家學者、醫療科技企業決策者等各界精英，共享前沿成果、交流實踐經驗、開展課題研究、探討解決方案，并共啟「以健康為中心」醫院發展的創新案例征集、「健康為民 體驗提升」典型案例征集與研究、「書香醫院」共建行動。
４月１７日，本次大會演講嘉賓、天津醫科大學總醫院副院長宋作慶來到健康界線上直播間，劇透大會亮點，并以《互聯網診療與人工智能融合的實踐與探討》為主題做了互動分享。
各項核心業務指標
連續３年兩位數增長
天津醫科大學總醫院２０２４年的主要醫療業務指標可以分為三個維度，即服務規模、手術質量和創新服務：
在服務規模層面，醫院線下門急診量達３４７萬人次，互聯網診療突破９６萬人次，雙通道服務總觸達量同比增長１５％。出院患者１３．５萬人次，手術總量７．４萬臺次，較上年增長９．８％；
在手術質量層面，四級手術量突破１．６萬臺，占手術總量２１．６％；微創手術量達１．２萬臺，微創化率提升至１６．２％，均超過國家三級醫院評審標準；
在創新服務層面，日間手術完成３．２萬例，占擇期手術比例達４３％。多學科診療（ＭＤＴ）開展１．１１萬例，構建起覆蓋３７個病種的協作診療體系。各項核心業務指標連續三年保持兩位數增長，醫療服務能級持續提升。
互聯網醫院規模
已達小型三甲醫院水平
作為天津市首批獲得互聯網醫院資質的醫療機構，醫院在２０２０年疫情初期率先完成線上服務體系建設，逐步實施「五階遞進」發展模式：即快速響應期（２０２０）→架構搭建期（２０２１）→制度完善期（２０２２）→質量提升期（２０２３）→智慧融合期（２０２４）。
在組織架構方面，實行院長法人負責制下的垂直扁平化管理模式，由醫療院長、運營院長、院長助理組成核心管理團隊，實現線上線下同質化管理。特別建立「雙軌并進」行政保障機制，線下職能部門（醫務部、護理部、質控部）負責人同步擔任互聯網醫院對應模塊管理者，確保醫療質量、信息安全、服務流程三大管理體系無縫銜接。
從業務發展歷程來看，醫院的互聯網醫院于 ２０２０ 年 ３ 月正式上線；２０２１ 年，診療人次達到 ６０ 多萬；２０２２ 年，診療量增長至 ９１ 萬；２０２３ 年進一步提升至 １０６ 萬；２０２４ 年雖略有回落，但仍達 ９６ 萬人次。這一診療規模在全國范圍內處于領先水平。
值得一提的是，醫院在移動互聯網醫保支付領域成績突出，連續兩年位居全國第一。在疫情期間，互聯網醫院單日診療量最高達 ５７３６ 人次，而當前的日均診療量也穩定在 ２５００—３０００ 人次。
由此可見，醫院互聯網醫院的運行規模已相當于一家小型三甲醫院，如此龐大的診療體量，也有力帶動了醫院其他業務的協同發展。
從業務開展及出診人員信息來看，目前共有 １０７７ 名醫生在醫院的互聯網醫院開展日常接診診療工作，構成主體為副主任醫師與主治醫師。由于主任醫師日常工作事務更為繁忙，因而在出診人員中占比相對較低。
院領導 ５ 年線上接診 ２ 萬人次
線上可開檢查、化驗項目
據宋作慶介紹，自互聯網醫院成立至今，他個人累計接診量已達 １９５６９ 人次。以４月１６日為例，他共接診了 ９ 位患者。
以其中一位復診患者為例，因出血情況需進行血液檢查，在互聯網醫院平臺上，他為患者開具了檢查、化驗項目，同時提供用藥指導與健康咨詢。患者只需在手機端完成相關操作，按要求前往醫院進行實際檢查、化驗即可。待患者再次復診時，檢查與化驗結果會同步顯示在他的手機端。
這種診療模式極大地減少了患者往返醫院的次數，為患者節省了大量時間。在當下，時間無疑是極為寶貴的資源，尤其對于行動不便的患者而言，更是顯著減輕了就醫負擔。
目前，醫院線上線下醫療服務已深度融合，達成了線上線下一體化的完整醫療服務閉環，覆蓋約 ９８％ 以上的患者。此外，針對初診醫生，醫院還配備了云桌面等設備，可實現移動查房等功能，進一步提升醫療服務的便捷性與效率。
無論是手機還是 Ｐａｄ 終端，醫生均能實時查看患者的云影像資料。在患者端服務方面，當患者完成線上繳費后，系統會生成專屬二維碼，憑借該二維碼，患者可直接前往藥房取藥；也可選擇快遞送藥服務。
在２０２３年，醫院進一步拓展服務范疇，開發了入院護理、出院隨訪復診等功能模塊；２０２４年，又推出專病專家服務。通過這些功能，患者不僅可以在線預約檢查項目，還能享受用藥指導、報告解讀以及簽約服務等一系列專業醫療服務，切實提升了患者就醫體驗。
緩解門診就診壓力
打造互聯網醫院醫聯體分診平臺
２０２３ 年天津醫科大學總醫院互聯網醫院全年共接診患者 １０６ 萬人次。在這些患者中，有 ２４ 萬曾有過線下門診就醫記錄，４ 萬曾有過住院記錄，其中超過 ２ 萬的患者有手術記錄。宋作慶以他自身為例，他不僅在互聯網醫院接診患者，也在線下開設特需門診，這也體現了線上線下醫療服務的靈活轉換。
通常情況下，宋作慶每出診一次特需門診，大概會接待 ３５ 至 ４５ 位患者，其中約有十幾位患者是先在互聯網醫院就診，經他判斷認為需要面診或手術，才引導其到線下門診進行評估，評估完成后再進行相關手術安排。這種線上線下相結合的模式，久而久之，顯著增強了患者對醫院的粘性。
以患者診療全流程為例，從線上初診、線下門診、住院治療到手術完成，后續的隨訪及預后康復環節均可在線上完成。從醫院運營角度來看，這種模式極大地緩解了門診就診壓力。
醫院每日門診量約在 １１０００—１２０００ 人次，負荷較重，而互聯網醫院的全流程服務實現了有效的門診分流。
目前，已有 ３７ 家醫療單位加入天津醫科大學總醫院互聯網醫院醫聯體，彼此建立了良好的協作關系。依托總醫院互聯網醫院平臺，通過醫聯體建設，將優質醫療資源輻射至基層。無論是合并區內的社區服務中心、濱海新區的各級醫院，還是京津冀一體化進程中的雄安新區醫院等，均納入互聯網醫院醫聯體范疇。
此外，醫院還打造了區域醫聯體分診平臺，通過「近者下沉服務、遠者聯通協作」的策略，構建起立體化、網絡化的互聯網醫院醫聯體管理體系。
上線全病程管理３．０模塊
幾乎涵蓋全部學科專病
互聯網醫院的全病程管理起始于 ２０２１ 年 ５ 月。彼時，醫院著手打造全病程管理平臺，搭建配套管理系統，并成功跑通業務流程。２０２３ 年 ２ 月，醫院對全病程管理系統啟動迭代升級，圍繞高血壓、糖尿病、更年期綜合征、貧血、自身免疫性肝病等常見病、多發病及慢性病，開展系統化的患者全病程管理工作，同時優化服務流程，完善管理細節。
基于這些前期積累的豐富經驗，２０２４ 年 ５ 月，醫院正式上線全病程管理 ３．０ 模塊。該功能以批量上線形式拓展全病程管理服務范圍，幾乎覆蓋全部學科專病。
在全病程管理領域，目前醫院組建了 ４４ 個專病管理團隊與 ８３ 個出院隨訪團隊，這些團隊的高效運作，產生了顯著的社會效益與經濟效益。以入戶護理服務為例，單次上門服務收費 ８０ 元，服務內容涵蓋尿便標本留取、生命體征監測等項目。
此外，針對不同的診療需求，各專業管理團隊還推出了定制化服務包。例如化療服務包，其價格經過各科室嚴謹測算制定，旨在為患者提供精準、高效的診療服務。不同專科的服務包定價存在差異，如風濕免疫專業管理團隊的服務定價，充分考量專業特性與服務成本。
經過一年多的實踐運行，全病程管理模式不僅切實減輕了患者的就醫負擔，也為醫生提供了臨床實踐與學習機會，同時有效增強了患者與醫院之間的粘性。
醫務人員如何完成
大量線上診療工作？
２０２３ 年，醫院線下門診就診量為 ３３８ 萬人次，互聯網診療量達 １０６ 萬人次。互聯網醫院的接診量約占線下門診接診量的三分之一，這一占比相當可觀。
或許有人會好奇，醫務人員如何完成如此大量的診療工作呢？據統計，醫生在正常工作時間內完成的接診量約占總接診量的 ６３％，而在業余時間的接診量占比為 ３７％。
在正常工作時段（早上八點上班至下午五點半下班），醫生們會充分利用碎片化時間進行接診。比如在中午休息時，或者當天沒有手術安排、查完房且無其他工作任務的情況下，便會接診患者，這樣的安排與正常工作并不沖突。
對于非工作時間的接診，醫生們也有相應的方式。例如，在完成手術回家后，仍可以繼續接診患者。此外，醫院采用了反向預約機制，當患者預約醫生的門診時，醫生能夠根據自己的時間安排，通知患者具體的接診時間段，這有效避免了患者長時間等待，大大提高了患者的滿意度。
從時間分布來看，下班后的接診時間占比為 １２％，下午工作時間內（非集中診療時段）的接診占比為 １８％，中午休息時間的接診占比同樣為 １２％ 。
接下來看一下費用方面的比較。２０２３ 年，醫院互聯網門診的均次費用不到 １７５ 元，相對而言，這一費用比普通門診的均次費用要高一些。另外，檢查和化驗的收入在整體收入中占比較大，不過目前的測算數據還較為粗糙。
互聯網醫院已進入３．０階段
醫院一直在探索ＡＩ＋互聯網診療整體規劃。２０２３ 年，基于開源的大語言模型技術，結合 Ｍ３ 架構，搭建了人工智能底層引擎。該引擎融合自然語言處理、機器視覺與智能語音技術，形成穩固的技術底座；后續由于無法進行本地化部署，２０２４ 年采用阿里的千問 ２０００ 模型完成部署。
通過一系列技術迭代，醫院成功實現 ＡＩ 輔助醫患溝通、臨床決策支持、慢病管理、影像診斷、病歷書寫等多項醫療服務功能；２０２５年，醫院進一步將 ＤｅｅｐＳｅｅｋ模型部署至互聯網診療人工智能架構平臺，依托完整的人工智能技術架構，持續為臨床服務提供有力支撐。
經過五年的探索與實踐，目前互聯網醫院已經進入 ３．０ 發展階段。該階段以人工智能技術的深度融合為核心，同時實現遠程感知設備、遠程干預設備的全面整合，并構建一體化互聯網醫院醫聯體，持續深化互聯網管家式醫護團隊服務與全病程健康管理模式。
在互聯網醫院 ３．０ 系統中，集成了大量人工智能輔助功能。例如，心電圖智能解析系統、基于自然語言處理的問診助手、電子病歷輔助書寫工具以及人工智能輔助診斷系統等均已落地應用。
此外，還依托人工智能慢病管理團隊，構建了覆蓋全病程服務的應用場景，并結合專病管理團隊服務模式，進一步提升醫療服務的智能化與專業化水平。
在人工智能應用場景與信息系統技術融合方面，醫院進行了深入探索：
首先，針對初診患者開展風險評估與健康畫像構建工作。通過線上評估量表采集信息，結合線下體格檢查結果，初步建立患者疾病健康標簽；
在此基礎上，進一步實施分組分級管理，科學制定個性化服務方案，明確風險等級劃分、設定管理周期，并針對性地確定治療干預措施與健康指導內容，實現精準化醫療服務；
之后，推進到第三步服務環節 —— 在線問診與健康管理。依托線上平臺，為患者提供定期隨訪、復診安排、營養咨詢、健康科普教育及自我管理指導等服務；
第四步則聚焦于患者全周期健康管理。
醫院構建了醫護服務智能體。當患者輸入文字信息后，該智能體能夠對信息進行初步分析與判斷，并依據分析結果提供相應的診療建議。目前，醫院已積累約 ４００ 萬條醫療服務信息，并通過對回復內容持續編輯優化，使智能體不斷學習。
同時，醫院基于人工智能技術打造了四層級團隊式全病程服務管理模式：
第一層級：人工智能客服機器人，主要負責解答常見問題、收集用戶反饋、推送健康信息、提醒患者按時服藥，以及為患者提供平臺操作與系統使用指導；
第二層級：醫輔運營服務團隊，該團隊由專業醫護人員組成，負責處理人工智能客服機器人無法解決的進階問題，并為患者提供更為專業的醫療服務支持；
第三層級：醫護助手團隊，在診療過程中協助醫護人員開展工作，包括整理患者病歷資料、輔助檢查檢驗安排、跟進患者治療進度等；
第四層級：專家醫生團隊，憑借豐富的臨床經驗與專業知識，針對復雜病癥和疑難問題，為患者制定個性化診療方案，提供高質量的醫療決策支持 。
醫護服務智能體只是醫院開發的智能體之一。事實上，醫院已經訓練出了ＡＩ 互聯網診療大模型，利用該模型再通過模型蒸餾技術，開發出具有專項能力的智能體。這些專項能力智能體主要涵蓋六個方面：醫護團隊智能體、醫護服務智能體、仲裁判決智能體、融合優化智能體、電子病歷智能體以及報告解讀診斷智能體，形成了相應的六項功能。
宋作慶介紹道，正如他與信息處處長交流時所提到的，專家醫生素質體系建設，具體來說就是醫生數字人的建設工作，這是一項極具意義的舉措。也就是說，借助人工智能建設，能夠在一定程度上模擬出如真實醫生一般的診斷和服務能力。從這一方面來看，這對于提升醫療質量具有顯著的積極作用。
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