为何AI大模型在基层医院频频“水土不服”？背后真相一文看懂！

在 2025 年上半年，京津冀地区一所基层医院上线了一套备受瞩目的医疗大模型系统，目标是提升电子病历生成效率，并提供辅助诊断服务。管理层对项目寄予厚望，但真正落地后效果却不达预期，甚至出现了“负作用”。为何这些在顶级三甲医院表现亮眼的模型，到了基层却“失灵”呢？

首先，方言识别是一道难关。在实际使用中，系统难以准确理解当地居民的方言与口音，导致生成的病历内容前后不一、信息混乱，医生不得不投入更多精力进行手动校对。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没有被充分纳入设计。

其次，数据完整性不足同样关键。头部医院的数据结构化程度高、格式统一、系统对接顺畅；而基层医院环境更为复杂，数据常常零散且不规范。输入质量不高，模型难以给出准确、可靠的诊断建议。

此外，疾病谱差异也放大了适配问题。三甲医院主要处理疑难重症，基层医院则以常见病与慢病管理为主。如果模型从一开始就面向复杂疾病设计，直接套用到基层的普遍病症场景，势必出现不匹配：不仅准确率打折，还会增加医生的工作负担，让他们在“听模型”还是“信经验”之间反复权衡。

面对这些挑战，医院管理者逐渐意识到，引入 AI 大模型并非一把简单的“效率工具”，而是必须与基层医疗的实际情况相契合。未来，只有充分考虑基层医院的具体需求、数据基础与疾病特征，做好本地化与场景化改造，医疗 AI 才能真正发挥应有的价值。