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　　乐虎国际股份有限公司乐虎国际股份有限公司随着信息技术的发展和进步，人工智能技术在医疗领域的应用不断扩展，也逐渐渗透到基层医疗中。文章以糖尿病为例，应用SWOT分析法，系统梳理人工智能技术在基层医疗中应用的优势、劣势、机遇和威胁，以期实现人工智能技术在基层医疗中更广泛的应用和更深入的整合，促进人工智能技术在医疗领域的稳健发展，为慢性病基层防治助力。

　　SWOT分析法依据事物发展过程中面临的内外态势，从优势（strengths）、劣势（weaknesses）、机会（opportunities）和威胁（threats）4个维度探讨分析，得出问题应对和解决策略［5］。本文以糖尿病为例，基于SWOT分析法探讨AI技术在基层医疗中应用的优劣势，及其所面临的挑战和机遇，提出应对策略，以期推动AI技术在基层医疗中的更广泛应用，促进基层医疗质量的提升。

　　糖尿病的管理是一个复杂的过程，需要综合考虑患者的血糖控制、生活方式干预和预防并发症的进展。AI技术在这一领域中的应用提供了新的工具和方法，以提高糖尿病患者的自我管理能力和医疗效率。

　　2.血糖监测和控制：目前基层医疗机构仍以指尖血糖监测为主，连续血糖监测（continuous glucose monitoring，CGM）技术能够提供全天血糖信息及血糖波动的趋势，且更好地发现隐匿性低血糖，使其成为观察血糖波动和增强自我管理能力的极佳手段［10］。人工胰腺控制系统通过结合胰岛素泵、连续血糖监测和控制算法，动态调整胰岛素输注［11］。Turksoy等［12］基于此开发的自适应人工胰腺控制系统，能够提供胰岛素建议、低血糖早期报警和自适应膳食检测，提供个体化的血糖监测方案和胰岛素剂量调整方案，实现智能化、个体化的血糖调控。通过整合连续血糖监测和闭环血糖控制系统，AI技术在基层医疗的推广为糖尿病患者带来了革命性的管理手段。这些技术不仅实时监控血糖水平，还能自动调整胰岛素剂量，有效预防低血糖事件，极大地提升了治疗的精准度和患者的自我管理能力，进而优化了糖尿病患者的日常生活方式，也减轻了医生在患者日常血糖管理上的负担，使他们能够更专注于治疗方案的整体规划和患者教育的深化。

　　然而，值得注意的是，尽管AI技术在DR筛查中展现出巨大潜力，但目前其在基层糖尿病微血管病变中的应用主要局限于DR领域。未来，随着AI技术的进一步发展，期待其在糖尿病其他并发症管理中发挥更大的作用。

　　AI在疾病筛查、诊断和管理方面的潜力不可忽视。为了促进AI技术在基层医疗中的应用，需要全面分析影响其应用的关键因素，包括经济因素、资源分配、基层居民和医疗人员的认知和接受程度。

　　1.经济因素的影响：我国作为一个劳动力资源丰富的人口大国，人力成本相对较低。根据Lin等［19］的研究，在人力成本较低的中低收入国家环境中，采用AI技术替代人工进行糖尿病视网膜病变的远程筛查，其在直接医疗成本节约方面的优势并不显著，且可能会影响筛查的效能。

　　2.基层医疗服务资源的影响：我国地域广阔，地区间发展不平衡，基层医疗机构面临人力资源不足、设备缺乏等问题。AI技术的应用需要专业的技术人员进行维护和管理，且AI系统的维护成本高昂，其稳定运行依赖于网络、大数据云平台等成熟的支持性基础设施［20］。基层医疗服务资源的限制成为AI在社区慢病管理中应用的瓶颈。为了克服这些挑战，需要政府在资源配置、基础设施建设和技术支持方面提供必要的政策和经济支持，以促进AI技术在基层医疗服务中的有效整合和广泛应用。

　　3.基层居民的认知和接受程度的影响：基层居民对AI技术的认知和接受程度对其实际应用效果至关重要。居民对AI技术的信任和理解不足可能会降低他们在基层糖尿病管理中的参与度和合作意愿。群体之间的差异还可能会影响他们利用远程监护等技术的能力，甚至可能导致技术焦虑等问题［21］。一项包含14项随机对照试验的荟萃分析显示，年轻患者更倾向于从糖尿病照护的移动应用程序中获益，并且当医疗人员能够及时反馈患者数据中的异常值时，该应用程序的效益进一步增强［22］。然而，糖尿病特别是合并微血管病变的患者群体多为中老年人，这一群体通常对新技术的接受能力较弱。AI技术的推广往往需要患者适应新的应用程序和设备，这些技术的便利性和用户体验直接影响基层居民的接受程度，进而影响他们的依从性。因此，为了提高AI技术在基层糖尿病管理中的有效性，有必要考虑如何提升居民的技术接受度，以及如何设计更加用户友好和易于适应的技术解决方案［22 , 23］。

　　当前，我国基层医疗机构普遍面临以下问题：其一，人力资源短缺，基层医生数量不足且专业能力参差不齐；其二，设备与技术滞后，基层医疗机构缺乏先进的检测设备（如眼底相机、连续血糖监测仪），导致糖尿病并发症筛查覆盖率低；其三，服务模式单一，传统管理模式下数据整合与分析能力薄弱，难以实现精准化、动态化管理。以上背景，使得AI技术在基层慢性病管理领域面临巨大机遇。

　　1. 政策支持：中国政府高度重视AI技术的发展，将其提升到国家战略高度，智能医疗预计将占AI总体市场规模的1/5［27］。国家卫生健康委员会也提出要推广“互联网+护理服务”，加快医疗服务体系与AI的结合［28］。2017国务院发布《新一代人工智能发展规划》，该规划提出了面向2030年我国新一代AI发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国AI发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。2018年国务院办公厅出台《关于促进“互联网+医疗健康”发展意见》指出要推进AI技术在个体健康实时监测、疾病预测、主动干预等方面的应用［29］。2022年，国家卫生健康委发布《医疗机构设置规划指导原则（2021—2025年）》（以下简称《规划》），明确未来5年基层医疗机构发展方向和具体指标。《规划》明确，到2025年，全国医疗机构设置规划设立了包含县立以及基层机构的床位数量以及明确强调了各级医疗机构兜底医疗服务网络、加速城乡一体化分级诊疗；强化信息化的支撑作用，推动AI、大数据、云计算、5G、物联网等新技术与医疗深度融合，推进智慧医院建设和医院信息标准化建设［30］。

　　这些政策的发布和实施，体现了我国政府在新时代背景下对科技创新和民生改善的高度重视。《新一代人工智能发展规划》为AI在医疗领域的应用提供了宏观指导，而《规划》则具体到了医疗资源的配置。《规划》中强调了信息化对医疗机构的支撑作用，这将为智慧医疗建设和医院信息标准化建设提供强大动力，AI辅助诊断系统可以在基层医疗机构中广泛应用，提高基层医生的诊断能力，减少患者向大医院流动。AI支持的远程医疗平台可以让基层患者享受到上级医院的专家资源，实现医疗资源的纵向流动和优化配置。AI技术的不断发展将为医疗体系带来革命性的变革，提高医疗服务的可及性、公平性和效率，最终促进健康中国战略的实现。

　　2.慢性病管理和AI技术结合的需求增加：慢性病患病人群主要集中在55岁以上［31］，而在2020年我国60岁及以上人口就已经达到2.64亿人，在这一庞大的老龄人口压力下，传统的医疗模式显然难以满足需求。同时，随着分级诊疗制度的推进，基层首诊是大势所趋，基层医务工作者所面临的压力亦日益增加。AI技术的进步为慢性病的管理提供了创新途径。借助智能化的辅助决策系统，基层医疗人员能够更加高效地进行疾病的筛查、诊断、治疗以及后续随访工作，从而构建起一个标准化的慢性病管理流程。

　　AI技术在基层医疗中的应用还处于初步发展阶段，尽管它在理论上展现出了巨大的潜力，但在实际应用中仍然面临诸多威胁挑战［32］。这些挑战不仅影响了AI技术的推广和普及，也对其在社区卫生服务中的实际效果产生了深远的影响。为了更好地理解和应对这些问题，需要深入探讨AI在数据隐私和安全性、技术可及性和公平性，以及与传统医疗服务整合等方面所面临的具体挑战。

　　1.数据隐私和安全性问题：随着AI技术应用的逐渐深入，数据隐私和安全性问题日益凸显。包括但不限于AI使用的知情同意、个人数据安全和透明、算法公平、数据保护和数据隐私。AI系统在处理大量敏感医疗数据时，涉及患者个人健康信息，因此确保这些数据的安全和隐私成为关键问题。数据泄露可能对我国公共卫生体系的社会信任基础造成严重影响。

　　AI技术的“黑匣子”特性，即其自我学习的决策机制不透明，导致了结果的不可解释性，包括潜在的错误和遗漏。这种不可解释性引发了对AI行医资格认定的讨论，以及如何划分由此产生的责任主体。监管机构需要在严格管控与促进AI创新发展之间找到平衡。过度监管可能抑制技术创新，而监管不足则可能导致安全事故频发。因此，需要在保障数据隐私和安全的前提下，审慎考虑监管策略，以促进AI技术在社区中的健康发展［20］。

　　2.技术可及性和公平性问题：由于资源分配不均，一些基层医疗机构可能无法获得或使用先进的AI技术，导致服务不平等。不同地区之间的发展不均衡也可能影响AI技术的推广和应用。不同医院、企业间的数据壁垒也隔绝了共享的可能。另外，数字鸿沟的存在可能导致一些弱势群体无法充分利用互联网医疗服务，加剧医疗服务和社会的不公平。此外，制定既要满足政府、基层医疗卫生机构需求，又要保障患者利益的公共卫生经费计划，同时考虑到当地的经济水平，这是一个复杂的问题。这要求政策制定者在考虑引入AI技术时，不仅要评估其技术效益，还要综合考虑经济可行性、成本效益比以及对社会各方的影响。这些分析有助于确定AI在基层中应用的经济效益，这将影响在基层中实施或反对实施AI的决策。

　　3.AI与传统医疗服务的整合问题：随着AI系统的不断成熟，AI研究人员对其在临床实践中的潜在变革寄予厚望。尽管AI系统在临床环境中的应用越来越多，且有望提升患者照护质量，但其广泛采纳和实现预期效果仍面临挑战。AI技术的应用意味着医疗人员需要进行知识更新，适应其角色的转变，这对基层医生来说也是新的挑战［33］。AI技术融入医疗服务需要细致考量，以确保技术的优势能够被有效利用，同时维护医疗服务的质量和患者安全［34］。

　　1.发挥优势，抓住机遇：AI技术在糖尿病管理中的个性化服务是其核心优势，而国家对智能医疗的扶持政策则提供了广阔的发展机遇。通过精细化AI算法，为患者提供定制化的健康管理方案，同时利用政策支持，将这些方案推广至更多基层医疗机构，提升基层糖尿病管理的效果和普及率。

　　2.弥补劣势，利用机遇：成本和资源分配不均是目前AI技术在基层医疗中面临的劣势，但老龄化社会的到来为智能医疗提供了巨大的市场机遇。通过全面成本效益分析，展示AI技术的长期经济优势，吸引投资。同时，建立医疗资源共享平台，通过远程医疗服务缩小资源差距，满足基层老年糖尿病患者的需求。

　　3.依靠优势，化解风险：AI技术在数据处理和医疗服务整合方面具有潜在优势，但同时也面临数据安全和医疗服务融合的挑战。在跨领域合作中，确保数据保护立法的完善，同时开发医患共决策系统，提高医疗服务的质量和效率，减少数据安全事件的发生。

　　4.克服弱点，规避风险：技术普及和技术接受度是AI技术在基层医疗应用中的弱点，而这些弱点可能导致技术不被广泛采用的风险。在人口老龄化的背景下，提高老年人对AI技术的认知和接受程度是打破AI技术在基层医疗中应用壁垒的重要环节。老年人由于年龄增长和教育程度等原因，身体灵活度、理解能力逐渐下降，在接受新技术时会遇到比年轻人更多的障碍，当老年人感到技术难度高，就会丧失主动探索的意愿。老年人生活在社会大环境中，朋友、亲戚等周围群体也会影响老年人接受AI技术的意愿。此外，老年人对AI技术了解少，通常会感到强烈的不确定性［35］。因此，AI技术在基层医疗中应用需要提高设备的操作友好性、便捷性，简化用户界面，降低使用难度；社区也需要制定AI技术的“扫盲”计划，加强AI技术的宣传，发动老年人群的亲戚、朋友，耐心为老年人讲解，让他们看到AI技术的优点，逐步引导其数字化思维的转换，从而由内而外地驱动老年人对AI技术的应用。对于基层医疗人员，可为其提供定期的技术培训，提高他们对AI技术的操作熟练度和信心。

　　AI技术在糖尿病等慢性病的基层管理中，展现出了提升诊疗效率、优化患者自我管理以及促进医疗资源合理分配的潜力。相较于传统管理模式，大数据时代的糖尿病管理具有广覆盖、智能化、便捷性、移动性、多样性等优势，可以降低数据信息交流成本和医疗成本，减轻医务人员工作量和患者疾病负担，增加医生和患者的参与度，促进医患和谐，提高患者的依从性，从而提高患者生存质量，最终实现以患者为中心的智能化、个性化服务管理

　　然而，AI技术在基层医疗中的应用也面临诸多挑战。这些挑战包括数据隐私和安全性问题、技术可及性和公平性问题、AI与传统医疗服务的整合问题、技术成熟度和临床验证、患者对互联网管理模式的接受度以及数字鸿沟和社会不平等。

　　未来，AI将深度融入糖尿病全病程管理闭环，从早期筛查、精准分诊到个性化随访形成智能化干预网络。同时结合影像、基因、代谢等多维度数据，构建更精准的糖尿病并发症预测模型。此外，强化基层医生AI赋能培训，弥补基层医生经验不足的问题。希望能充分发挥AI技术在基层慢病管理中的潜力，实现更广泛的应用和更深入的整合。健全AI技术在医疗中应用的法律规范和监管体系，确保AI技术在医疗领域的稳健发展，为慢病防治助力。