综述：人工智能在初级保健和行政医学中的应用概述

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在基层医疗中的革新应用，涵盖疾病筛查（如高血压、自杀风险评估）、影像与心电图（EKG）分析、模糊综合征（如慢性腰痛）分层治疗，以及通过AI工具（如Doximity、DeepScribe）优化行政流程（EMR管理），同时警示需防范算法偏见与隐私风险。

　　

人工智能如何重塑基层医疗？

关键点

人工智能（AI）正快速渗透初级医疗的筛查、预防和诊断领域，例如通过分析遗传与代谢组学数据识别高血压高危人群，或利用自然语言处理（NLP）从患者自述中捕捉自杀倾向信号。在影像领域，AI对胸片、皮肤病变的解读准确率已接近专家水平，而心电图（EKG）软件可实时预警心律失常，辅助基层医生决策。

筛查与预防

AI的无监督学习能挖掘传统方法忽略的风险模式：例如结合表观遗传标记与生活方式数据预测糖尿病进展，或通过语音特征分析早期识别抑郁症。一项研究显示，AI模型通过扫描电子病历（EMR）中的碎片化信息，将乳腺癌筛查假阴性率降低了23%。

模糊综合征的精准干预

对于主观症状主导的疾病（如慢性腰痛），AI通过分析患者报告结局（PROMs）实现精准分层——识别需多学科干预的15%高危患者，而其余85%可能仅需基础治疗。类似地，AI算法将纤维肌痛患者的治疗响应预测准确率提升至82%，避免无效用药。

对抗医生倦怠的AI方案

美国基层医生平均每患者花费19分钟处理电子病历（EMR），AI语音转录工具可将文书时间缩短40%。试点项目中，DeepScribe自动生成的诊后摘要错误率不足2%，同时释放医生30%的随访管理时间。

临床警示与未来挑战

尽管AI能优化行政流程（如自动保险预授权），但需警惕训练数据中的种族偏见——某项算法曾系统性低估非裔患者的肾病风险。此外，AI辅助诊断必须与医患沟通平衡：70%的患者仍希望关键结果由人类医生传达。

总结

从自杀风险预测到慢性病管理，AI正在重构基层医疗的每个环节。下一阶段需聚焦算法透明度，并探索医保政策如何覆盖AI工具的应用成本。