AI大模型进基层医院为何“水土不服”？背后的症结在哪？

2025年上半年，京津冀某家基层医院上线了一套备受关注的医疗大模型，目标是提升电子病历撰写效率，并为医生提供辅助决策。管理层原本寄予厚望，但真正用起来却效果平平，甚至带来了一些“副作用”。为何那些在顶级三甲医院大放异彩的模型，到了基层却“掉链子”？

第一，方言识别成了拦路虎。日常使用中，模型听不懂本地话，生成的病历语句前后不顺、含义偏差，医生只能花额外时间反复修改。这暴露出医疗大模型在语言理解方面的短板，也说明基层场景的特殊需求并未被充分纳入设计。

第二，数据不完整、不规范同样是关键。头部医院数据结构化做得好、标准统一、系统互联顺畅；而基层端环境复杂，数据常常零散、格式各异。输入质量不过关，大模型自然难以产出可靠的结论。

第三，疾病谱差异加剧了水土不服。头部医院以疑难重症为主，基层则侧重常见病、慢性病随访管理。如果模型的训练和优化更多面向复杂病例，直接搬到基层就会出现适配不佳：不仅准确率打折，还会增加医生的核对与二次判断工作量，让临床在“信模型还是信经验”之间反复权衡。

面对上述难题，管理者逐渐认识到，AI大模型不是一把通用的“效率钥匙”，而必须与基层的真实环境深度匹配。未来，唯有围绕基层的实际需求、数据基础与疾病特点做足本地化与适配，医疗AI才能发挥应有价值。