人工智能会取代医生吗看看专业医生怎么说吧
编译：温煦
出品：ATYUN订阅号
一项新的调查指出，医生和人工智能专家之间的期望存在“严重分歧”。
我们已经遇到了很多次人工智能在医疗任务中与医生发生分歧，这时一个问题不可避免地浮出水面:人工智能会取代医生吗?如果你与人工智能专家或硅谷投资者交谈，答案往往是肯定的。但是，到目前为止，没有人问过医生。
在一项针对英国初级保健医生的全国性调查中，绝大多数医生的回答是“AI不会取代医生”。医生们十分怀疑人工智能是否能在六项主要医疗任务中取代他们，但是大多数医生都十分乐意让人工智能帮助他们处理书面任务。
大约有700名初级保健医生参与了这项调查，并在一个知名的在线医疗论坛上做了广告。每位医生都被要求评价“人工智能的现在与未来”是否有可能在六个关键医疗任务中完全取代医生:分析病人信息以做出诊断;分析患者信息以达到预估;评估何时将病人转介给其他卫生专业人员;制定个性化的治疗方案;为病人提供共情关怀;提供有关病人的文件(例如，更新医疗记录)。
一份发表在《公共科学图书馆·综合》杂志上的研究结果表明，人工智能专家和执业医师的期望之间存在“严重分歧”，波士顿哈佛医学院医学中心的研究作者夏洛特·布莱斯说“这项调查为我们敲响了警钟，医生对人工智能持怀疑态度。我觉得这很令人担忧。”她担心的是，随着机器学习越来越多地应用于医学，这种医生与人工智能间的怀疑可能会导致冲突。布莱斯说:“我们需要一个医疗机构，能够充分参与到人工智能医疗领域的伦理监督和规范制定中来。”她说，“我们需要一个开明的社会，但改变一个人的思维和心态是一件非常困难的事情。”
从调查结果来看，从“极有可能”到“极不可能”，医生们倾向于“不可能”。大多数人认为，在诊断(68%)、转诊(61%)、治疗计划(61%)或换位思考(94%)方面，机器不会取代他们。
然而，医生们愿意说，人工智能可能会在其中两项任务上完全取代它们。80%的人认为人工智能更适合于记录，而53%的人认为人工智能最终能够预测疾病的进展。
让人工智能接手文档不安能理解，布莱斯表示:“人们更倾向于让人工智能保留初级保健医生的基本能力。”“医生们似乎认为，如果人工智能帮助医生们更好的完成治疗，而不是影响医生治疗，那么人工智能将会得到更多的应用。”
但后一项调查的结果：人工智能可以取代预测疾病的进展，强调了一个医生和人工智能专家都认同的领域:机器学习可以胜任当今医学界根本不擅长的任务：预测疾病的发展。这是一个充满不确定性的领域，人力很难完美的解决这个问题。其他的包括监测疾病和预测疾病，尤其是像自闭症和阿尔茨海默氏症这样的疾病，早期干预可能是至关重要的。
人类的认知始终是有限的，但问题是，人工智能是最好的解决办法吗？
人工智能会扮演好医生的角色吗?
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【51CTO.com快译】人工智能技术的发展日新月异。它不仅在娱乐和通信领域发挥作用，而且在未来的健康和生活领域做出重要贡献。在一些国家，人工智能技术已经融入强大的分析工具，以帮助医院的医生诊断癌症和其他疾病。但是人工智能会取代医生的角色吗?
人工智能将推动卫生领域的发展
在患者就诊前，人工智能能够帮助患者在线诊断疾病诉求。人工智能算法的功能是了解疾病模式，分析和处理设备数据，然后向患者和医生报告健康问题。
预计在未来五到七年内，新型人工智能技术公司的激增将成为医疗行业发生变革的一个重要因素。人工智能可能会出现在手术室，提供临床实验服务，以发挥前所未有的“力量”
人工智能在全球卫生领域的潜力如何?
全球市场观察(GlobalMarketInsights)的研究显示，人工智能市场在美国的收入是可以预期的。医疗保健领域预计在2024年超过40亿美元，这一数字自2016年以来增长了38%，达到3.2亿美元左右。
研究还表明，在同一时期，欧洲人工智能市场的收入预计将达到38亿美元左右。到2024年，全球人工智能市场收入也将超过100亿美元。
人工智能机器人的使用并没有完全取代医疗人员的角色。
人工智能机器人可以扮演内科、外科医生或护士的角色。埃森哲(Accenture)数字健康与创新董事总经理布赖恩•卡利斯(BrianKalis)在《福布斯》的一份报告中表示在接下来的五年里，人工智能将广泛应用于美国医院。卡利斯说：“人工智能减少了手术过程中可能出现的并发症和错误，缩短了住院时间。”
他还估计，到2026年，这类机器人的使用每年将为美国医疗行业带来400亿美元的收入，这将大大超出预期价值。
麦肯锡的研究提到，将医疗人工智能设备整合到患者护理工作流程中，将使护士的工作效率提高30%到50%。
中国的卫生部门希望迅速采用人工智能。
Forrester研究公司最近的一项调查显示，中国多达20%的重要医疗行业组织打算采用智能护理技术，17%的组织将在未来三年内采用医疗机器人。
人工智能技术也有助于疾病的诊断和早期发现。人工智能可以帮助揭示磁共振成像(MRI)和其他扫描仪的细节。
例如，最近开发的基于人工智能的疾病检测技术。这些创新提供了更高的准确性和检测效率，可以相对较低的成本在疾病风险最高的发展中国家使用。
对人工智能的担忧与日俱增。
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人工智能将给卫生部门各个方面带来一次重大飞跃，可以提供更有效的预防战略和治疗方法，包括降低医疗成本。即便如此，一些医生仍然认为，虽然人工智能可以做各种各样的事情，但它不能承担人类互动的角色。
匹兹堡大学医学中心放射学和计算机科学部的负责人RasuShrestha说：“健康和医疗保健行业太需要人性化了，人工智能可能无法胜任。”
如果人工智能真的被应用，放射学这一专门的学科地位将第一次被打破。医学院以后会停止培训放射科医生吗?人工智能算法可能是诊断专家，但人工智能无法取代医生在决策过程中的角色。
另一个问题出现了，可能大多数医生没有意识到，在诊所使用人工智能会带来哪些影响。
卫生系统需要保护病人的隐私并承担相关的风险责任。如果AI是错的怎么办?
在现实中，AI技术在卫生部门的应用还未能完全取代医务人员的作用。希望人工智能在未来的卫生领域的发展中，能够帮助更多的人应对各种健康问题。
人工智能在卫生领域的应用
在当今时代，科技的力量是非常重要的。科学技术的不断进步，旨在使人类的工作更容易、更有效。
尤其在卫生部门，AI技术在尽量减少由人类疏忽造成的错误方面也发挥着重要作用。
人工智能是拥有像人类一样的智能的技术或机器，换句话说，人工智能是一种模拟人脑的机器，它通过编程像人类一样思考。
我们经常在智能手机摄像头应用中听到人工智能技术，可以改善我们自拍的效果。其实这项技术在许多领域都被广泛使用。涉及经济、教育、国防、军事、卫生等领域。
特别是在卫生领域，人工智能本身有很多方面的应用。毋庸置疑，这将最小化错误的发生，使事情执行起来更有效率。
1.机器人手术
配备了人工智能技术的机器人可以在执行操作之前分析某病人的病历数据，从而在手术过程中指导外科医生。
AI机器人的使用还可以通过以前的手术数据产生成新的手术方案，从而加速和简化手术过程。
2.虚拟护士
虚拟护士是由一些初创企业联合打造的新概念。例如由Sense开发的Molly，这个虚拟护士可以帮助护士监控和跟踪病人的病情。
3.新药物的发明
要开发一种新药物，你必须经过临床试验，需要很长的时间和大量的成本。人工智能程序将使这一过程更快。人工智能通过比对分析现有的药物，从中发现问题和重新设计以对抗疾病。
人工智能程序的使用只在一天内发现了两种可以降低埃博拉病毒传染性的药物。
4.预测早期癌症和病痛
人工智能利用一个人DNA中的信息来预测癌症患者。人工智能将进行身体扫描，以检测某人可能面临的有关基因的癌症和疾病。
基于人工智能的电脑，在使用中能减少腰痛或坐骨神经痛的问题。建议患者使用好的办公椅，定时进行按摩、锻炼和瑜伽。
5.健康监测
在大多智能手表的应用中都可以看到基于AI技术的健康监测，可以监测用户的心率和活动水平。智能手表可以记录用户个人的习惯信息，如果用户生病了，这些信息可以作为医生的数据来源。
原文标题：CanArtificialIntelligenceReplacetheRoleofDoctors?，作者：JuliaSmith
【51CTO译稿，合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】
人工智能真能取代医生吗
初试合格，院方与AI开发团队达成正式合作协议，AI开始系统“学习”北京天坛医院近10年来接诊的、数万余神经系统疾病患者病历，特别是对脑膜瘤、垂体瘤、胶质瘤等常见病的图像识别。
高培毅教授对记者说，AI“拜师”不过半年多，如今它在一些神经系统常见病的诊断上已游刃有余，在部分脑瘤的影像诊断上，准确率达到90%以上，相当于高级职称医师的水平。
浙江大学睿医人工智能研究中心主任吴健表示：“在局部领域，AI很有可能会比人做得更好，但是在整体上，AI目前要想超过顶尖医生，还是非常困难的。AI诊断准确率高，是因为人告诉它这样做。但对于新出现的问题，AI是无法深入研究、总结规律的，仍要依靠人类。”
AI诊断系统让医生收入更高
备战“人机大战”，高培毅教授为提升AI诊断系统的应战能力进行“集训”，让AI诊断系统阅读了更多的病历。一般来说，一名医生阅读300多个病例大概需10小时以上，耗费精力让医生直呼“崩溃”，可AI只需不到半个小时就能完成。
“除了学习速度快之外，AI诊断系统的稳定性也明显超越人类。它不知道累，也不受外界干扰因素的影响。不像医生会被情绪、状态、时间地点等外界因素打扰，从而影响描述的准确性。它永远保持冷静，水平稳定。”高培毅表示。
对于6月30日“人机大战”的结果，清华大学教授、清影科技CEO邹昊预测说：“就算机器赢了医生，也不能说明这些医生的水平低，只能说明通过AI诊断系统来辅助诊断，会有一个非常光明的未来。有了AI诊断系统，我们医生今后不会再那么累、再那么辛苦了。”
邹昊认为，公众对“大战”结果应理性看待。医生也可能出错，错误率可能远远高于AI诊断系统，但人们往往会更关注后者的错误率，比如AI诊断系统的准确率达到70%，大家就会觉得太低了，因而否定它，其实，人类医生的诊断准确率可能还没这么高。
邹昊认为AI诊断系统普及后，不仅不会让医生下岗，还会增加他们的收入。他说：“诊断效率提升了，医生的收入必然会随之上涨。这是人和机器最好的一种合作模式。”
影像科医生不是“看片匠”
对于人工智能正在“取代”医生的说法，高培毅教授表示，医生具有不可替代性。他表示：“觉得AI诊断系统能取代医生的人，把医生工作看得太简单了。有的专家每周只出2个半天的门诊，但人家在此前几十年从医之路中，已积累了深厚经验。”
“AI诊断系统也许可以取代‘看片匠’的角色，但它永远不可能成为一个真正的医生。”高培毅教授说。
吴健告诉记者：AI诊断系统只是一个工具，抢不走医生的工作。他举例说：“在没有计算器之前，我们用心算或者手算来计算，计算器出现后，它只是辅助我们把工作做得更好、更快，但这并不意味着人们因此失业了。同样，AI诊断系统也一样，它让百姓能够轻松、便捷地看上病、看好病，这是多好的事。”
AI诊断系统高度依赖数据真实性和数据质量，而北京天坛医院的脑血管病数据库是我国目前最有价值的医学数据库之一。
“我对AI诊断的希望，首先是希望它能做一些医生觉得‘烦’的、低附加值的、重复性的工作，可以把医生的一部分精力解放出来。在这个学习的过程中，我也会把我的经验告诉AI诊断系统，比如说某种病只有男性会得，某种病90%都发病于儿童等等，从而进一步提升它的学习效果。”高培毅表示。
邹昊表示：“人工智能可以看医生一辈子没法看完的病例和影像，几十万甚至是上百万，从人工智能综合表现来看，机器超过人的概率还是很大的。有研究显示，例如给医生充足时间诊断病例，准确率在90%左右，机器达到95%，如果人和机器结合在一起的话，准确率更高，有可能达到99%。”
AI帮医生卸下工作负担
统计数据表明，国内医疗影像数据量每年增长超过30%，但放射科医生数量年增长仅为4.3%，人员的增长速度远远跟不上实际需要，供不应求的矛盾愈演愈烈。多数患者一定有这样的经验，去医院初诊，最常听到的一句话一定是“拍张片子看看”，可随着各级医院影像设备的大规模引入，能为患者“拍片子”和“看片子”的医生之间的缺口逐年增大。
在北京天坛医院，近年来，伴随着门诊量和外地患者数量的提升，高培毅教授带领的影像科医师队伍不到30人，每天分两班，工作16个小时以上，仍无法满足患者的需要，存在严重人力不足。
从全国范围来看，影像科人才资源地域性分配不均衡的问题也十分突出。以脑肿瘤为例，北京天坛医院每年手术量约为1万余例，而在大部分基层医院，这个数字可能只停留在两位数。大多数患者即使在基层做了检查，还是会选择携带片子到三甲大医院来看。
实际上，患者从基层到大医院，经历了层层渠道，片子也往往是拍了又拍。这样的过程，不仅给基层带来了患者的流失，对患者而言，也造成了经济上的巨大浪费和损失。
今年1月，国家神经系统疾病临床医学研究中心、首都医科大学附属北京天坛医院联合发起成立了天坛神经系统疾病专科联盟(以下简称专科联盟)，它囊括了全国近300家具有神经学科优势的三级医院加盟。未来，包括神经系统AI影像判别技术在内，联盟内部将实现专家、临床、科研、教学等资源共享。
在基层医院，利用AI技术为诊断赋能，让基层医生在读片诊断上与大医院具备同等水准，提升诊疗效率，减少患者不必要的诊疗环节和经济损失。
在北京天坛医院，借助AI有效挖掘信息与疾病的潜在联系的能力，还可辅助医生对疾病做出更为精准的预测，如预测患者血肿后是否会大出血的准确度，可从人为判断的60%提升至90%，辅助医疗团队提前为患者可能遇到的危险提供解决方案。
“理想状态下，这套系统正式应用后，至少可以替代医生20%的工作时间。”高培毅教授表示。
出了问题，责任属谁
虽然人工智能热度高，但很多人对它有疑虑。吴健认为，要让大家接受人工智能，关键要落实好责任归属问题。
“医生在给患者看病时，存在一定误诊率，人工智能软件也会有偶然情况发生。如果机器参与诊断，万一有误诊，该怎么办？”吴健说。
邹昊表示：“‘人机大战’是好事，但最终目的不是争出个谁输谁赢，未来应人机协同，无论是机器诊断出来、医生同意，还是机器诊断出来、医生不同意，决策的最终主体都在人身上。”邹昊认为，医生应承担起这个责任。
“现在医生少，就诊者比较多，医生对于每个来就诊者，只有两三分钟来做判断。AI诊断系统的效率会高一点，过去医生要花半个小时才能完成的分析，它可能2分钟就完成了，但AI诊断系统不了解就诊者的实际心情，也无法与患者交流，更不可能给他们以抚慰。也许将来会有更高级别的产品，能把人的情感也加入到AI诊断系统中。”邹昊说。
专家认为，期待AI诊断系统能迅速发展、成熟，这样不仅能让二三线城市患者，乃至乡村患者，也可以享受到高水平的普惠医疗。
文/本报记者杨淑梦
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人工智能会取代医生吗
从目前的应用来看，人工智能应用比较好的领域是皮肤科、病理科和影像科。
上海市第一妇婴保健院院长
这个问题有两种答案：
看好人工智能的人会说YES，因为用不了几年人工智能真的会取代那些平庸的医生，取代那些Belowaverage（低于平均水平）的医生，但是暂时不会取代那些Aboveaverage（高于平均水平）的医生。
不看好人工智能的保守医生会说NO，TA真的是发自内心的、天真地以为人工智能不会取代任何医生。其实未来最需要AI的是Belowaverage的医生，也是最不理解和最不接受人工智能的人。
最近，人工智能很火，不仅仅是在投资界很火，在学术界也很火。
好的人工智能公司很容易融到钱，连不咋地的人工智能公司也拿到钱了，这也难怪一些临床医生说有些AI项目纯粹是圈钱和烧钱，将来肯定进不了临床。
但是，好的AI项目还是挺靠谱的，最近《自然》杂志连续发了好几篇人工智能完胜各个学科医生的文章。
看看这些夺人眼球的文章题目，你就会明白了。
近日，来自谷歌、谷歌大脑与Verily公司的科学家，开发出了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能，它的表现甚至超过了专业的病理学家。
内行人都知道，病理诊断的准确性严重依赖于病理医生的水平，即便是对于同一名病人，不同病理学家给出的诊断也往往会有很大不同：一篇2015年的论文发现，不同病理学家对乳腺癌诊断的一致率只有75.3%。在某些不典型的乳腺癌中，诊断的一致率竟下降到了48%，不足一半。
看了这种现状你害怕不？而且在中国我们还缺很多很多的病理科医生。
病理科医生必须经过数年甚至十几年的训练才能掌握足够的经验，成为一名合格的病理学家，要成为优秀的病理学家更是难上加难，在医疗资源不足的地区，想要得到诊断，都是一种奢望。
为了解决病理诊断的瓶颈，谷歌和Verily的科学家们做了一个尝试。他们将单张病理切片的图像分割成了数万至数十万个128x128像素的小区域，每个小区域内可能含有数个肿瘤细胞。随后，他们提供了许多肿瘤组织与正常组织的病理切片，供人工智能学习。最终，这款人工智能掌握了一项像素级的技巧——它能分辨出单个小区域内被标注为“肿瘤”的像素，从而将整个小区域标注为“肿瘤区”，从而有效地将肿瘤组织与健康组织区分开来。
学习完毕后，这款人工智能迎来了实战。科学家们邀请了一位病理学家，并让他与人工智能进行一场比赛。这名病理学家花了整整30个小时，仔细分析了130张切片，并给出了他的诊断结果。在随后基于灵敏度（找到了多少正确的肿瘤）和假阳性（将多少正常组织诊断为肿瘤）的评分中，这名病理学家的准确率为73.3%。人工智能交出的答卷是88.5%，完胜人类。
2017年1月10日，美国FDA首次批准了一款心脏核磁共振影像人工智能分析软件CardioDL，这款软件将深度学习用于医学图像分析，并为传统的心脏MRI扫描影像数据，提供自动心室分割分析，这一步骤与传统上放射科医生需要手动完成的结果一样精准。
这一基于深度学习的人工智能医学影像分析系统，已经进行了数以千计的心脏案例的数据验证，该算法产生的结果与经验丰富的临床医生分析结果不相上下。
据悉，这款人工智能心脏MRI医学影像分析系统，不但得到了FDA510(k)的批准，还得到了欧洲的CE认证和批准，这标志着该软件将被允许应用于临床。
近期，在北卡罗来纳大学（UNC）教堂山分校精神病学家HeatherHazlett的带领下，人工智能在疾病诊断领域又下一城。她们开发的深度学习算法，在预测2岁前的自闭症高危儿童（有个自闭症哥哥或者姐姐）是否会在2岁之后被诊断为自闭症上，以88%的准确度远超准确度只有50%的传统行为问卷调查法（Charman,2014）。
人工智能在疾病诊断领域再次战胜人类。
2016年8月16日,《自然·通讯》发表了一份斯坦福大学医学院研究人员的研究：计算机可被培训在评估肺癌组织切片时，比病理学家更精确。
研究人员使用了从腺癌、鳞状细胞癌患者获得肺癌基因图谱的2186张图像。数据库还包含了每例肿瘤的级别、期别以及每例患者在诊断后的存活时间信息。
然后，研究人员使用这些图像来训练计算机软件程序，以确定更多肉眼所不能观察到的癌症特异性特征——近10000种个性特质vs几百种病理学家通常使用的评估特征。这些特征不仅包括了肿瘤细胞的大小及形状，也包括了细胞核的形状与质地以及与相邻肿瘤细胞的空间关系。
斯坦福大学遗传学教授Snyder博士说：“事后看来，一切都在情理之中。计算机能够比人类更加准确、快速地在数以千计的样本中，多次评估甚至是微小的差异。”
2月2日，斯坦福大学研究人员采用深度卷积神经网络，通过大量训练发展出模式识别的AI系统，使计算机学会分析图片并诊断疾病。
训练计算机的数据库由129450张皮肤病变图片和对应的文字描述组成，涵盖了2032种皮肤病。而诊断的“参考答案”则由皮肤病专家提供，他们依靠的是非侵入性图像分析和组织活检。
之后，计算机迎来了“毕业考试”。研究者向受训的计算机和21名执业医师分别提供了一批训练数据集中，没有出现过皮肤病变的图片，这些图片都由组织活检确定了对应的病症。诊断比赛的结果是计算机的准确率和人类医生差不多，有时候还胜过人类医生。
人工智能会如何取代医生？
人工智能不是万能的，但是它的确会在某些学科和领域超过人类的能力，取代医生的工作甚至是完全取代医生。
如果用于诊断疾病，判断预后的数据或图像可标准化、量化、结构化的话，基本上可用人工智能来完成。在确立算法后，可让机器不断地学习和积累，逐步完善，最终战胜人类。
从目前的应用来看，人工智能应用比较好的领域是皮肤科、病理科和影像科。
皮肤科在台湾和一些欧美国家，都是医学院学生在毕业的时候最喜欢选择的科室，因为工作相对轻松，收入颇丰，而且还不用值夜班。它也是在线问诊收入最高的科室。
很遗憾，人工智能要来了，而且很有可能会取代很多人的工作，假以时日，皮肤科的人工智能医生将会取代很多人的工作。
目前，中国最缺的医生是病理科，很遗憾，届时病理科和影像科医生的工作也有可能被人工智能抢走，而且它们的水平将会高于大多数普通医生。
再看看我从事的妇产科，有很多常规工作将来都可以用人工智能来完成，根本不需要那么多的医生了。
宫颈癌的筛查：医生收集宫颈脱落细胞以后，机器可以自动制片，自动判别是否有癌细胞。在宫颈细胞良恶性方面，至少80-90%的病理医生的工作可以被人工智能取代。
产科超声：在胎儿畸形的筛查与诊断方面，北美的普遍做法是由一般的Sonographer超声技师来按照标准的切面截图保留，然后由MFM母胎医学专家审读、写报告。理论上讲，这些超声截面图的审读是可以由人工智能来完成的，原理类似于人工智能对CT和MRI片子的解读和判断。
胎心监护：胎心监护结果的解读和判断也完全可以由人工智能完成。
机器比人可靠，更精准，而且它还不会疲劳，随着算法的不断进步和数据的不断积累，人工智能的水平会越来越高，会从现在的帮助人类做判断，演变到代替人类做判断。
这个趋势是不可逆的，也不可抵挡，FDA也挡不住。将来会有一个BreakingPoint引爆点，过了这个引爆点以后，会出现医生常规工作量断崖式的下跌。
未来的情景将会是：Aboveaverage的医生由AI做助理，Belowaverage的医生是做AI的助理。
当然，那些非标准化、充满不确定性以及人工操作的临床工作，还是人工智能无法替代的。
《知识分子》是由饶毅、鲁白、谢宇三位学者创办的移动新媒体平台，致力于关注科学、人文、思想
[责任编辑:宋雅娟]
如何构建优质高效的医疗卫生服务体系国家卫健委回应
如何构建优质高效的医疗卫生服务体系？国家卫健委回应发布时间：2022-07-2909:49:14 | 来源：人民网 | 责任编辑：张丰今日（28日），国务院医改领导小组秘书处、国家卫生健康委召开新闻发布会，介绍党的十八大以来各地深化医改工作进展成效，并答记者问。
医疗卫生服务体系是医疗卫生服务的载体，主要包括医院、基层医疗卫生机构和专业公共卫生机构等，以及与之相关的人员、床位、信息等要素，对于全面推进健康中国建设、大力推进卫生健康事业高质量发展发挥着重要作用。
国家卫生健康委体制改革司司长许树强表示，随着人民群众对医疗卫生服务的要求不断提高，要通过构建优质高效的整合型医疗卫生服务体系，满足人民群众全方位全生命周期的健康需要。主要着力做好五个方面的工作：
一是提升能力。核心是要提高“人”和“机构”的能力。在人的方面，要提高人才队伍的数量和质量，优化结构和布局。在机构方面，合理布局国家医学中心、国家区域医疗中心和省级区域医疗中心，发挥地市级医院的医疗救治主力军作用，提升县级医院综合能力，织牢织密基层医疗卫生服务网底。同时，完善疾病预防控制体系，补齐各级疾病预防控制机构基础设施和实验室设备配置缺口。
二是要整合体系。在细分和落实各级各类医疗卫生机构功能定位的基础上，加强分工协作。在纵向上，推进医联体建设，构建责任、管理、服务、利益共同体，促进机构“上下结合”，为人民群众提供网格化医疗健康服务。在横向上，促进医疗机构和专业公共卫生机构、养老机构的深度协作，深入开展重大疑难疾病中西医临床协作，促进“防治结合”“平急结合”“医养结合”和“中西医结合”。
三是改善服务。实施患者体验提升行动，建立患者综合服务中心，为患者提供一站式、一体化服务。建立健全预约诊疗，发展远程医疗，加强临床路径管理，推进检查检验结果互认。强化医务人员服务意识，加强与患者的沟通交流，将人文关怀贯穿于医疗卫生服务的各个环节，为人民群众提供更方便更舒心的服务。
四是强化管理。健全公立医院质量管理和运营管理体系。强化完善疾病预防控制机构职能设置，实施岗位分级分类管理。加强基层医疗卫生质量管理，通过对口帮扶等多种途径提升基层医疗卫生机构服务能力和管理水平。
五是完善治理。健全多渠道筹资机制，加大政府投入力度，提高基本医疗保险基金的统筹层次，积极发展商业健康保险，拓展渠道支撑服务体系的可持续发展。深化医疗服务价格改革，建立分类管理、医院参与、科学确定、动态调整的医疗服务价格机制，实施合理补偿。构建多元复合式医保支付方式，充分发挥医保对供需双方的引导作用。健全编制、人事和薪酬制度，为人才队伍建设提供保障。进一步完善综合监管制度，加大对医疗卫生机构服务和运行的监管力度，推动医疗卫生机构落实功能定位，把人民健康摆在首位。
通过改革发展，到2025年，资源配置和服务均衡性逐步提高，重大疾病防控、救治和应急处置能力明显增强，中西医发展更加协调，有序就医和诊疗体系建设取得积极成效。到2035年，形成体系完整、分工明确、功能互补、连续协同、运行高效、富有韧性的整合型医疗卫生服务体系，不断增强人民群众对医药卫生健康服务的获得感。（记者孙红丽）
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