在医疗卫生现代化建设中，如何充分发挥新技术的赋能作用，提升医疗服务质量和效率，是摆在各大医疗机构面前的重要课题。
中山大学附属医院系统通过学科交叉融合，将人工智能技术深度融入医疗服务全链条，探索出一条以技术创新驱动医疗供给侧改革的新路径。
问题与需求的驱动 传统医疗模式中存在的"痛点"成为推动创新的直接动力。
中山三院副院长杨钦泰指出，医院曾面临患者家属在手术室门口长时间焦灼等待、各院区之间信息不互通导致患者就诊流程复杂、医生需要频繁往返各院区出差支援等问题。
这些问题不仅影响患者和家属的就医体验，也制约了医院的运营效率和资源配置的科学性。
同时，优质医疗资源相对集中，部分患者因距离遥远或就医流程复杂而无法便利获取医疗服务，医疗资源的可及性和普惠性有待提升。
创新应用的多维展开 为破解这些难题，中山大学附属医院系统从三个维度推进人工智能应用： 在患者服务层面，医院上线了"手术非常准"小程序，患者家属可实时查询手术进程，有效缓解了焦虑情绪。
更重要的是，医院与多家企业联合建设线上智慧医院，患者可在线完成问诊、处方开具等95%的就诊流程，药品由医院直接快递上门。
医院还推出了全流程智能导诊服务，复诊患者可选择线上就诊，为初诊患者腾出更多线下资源。
数据显示，一站式智慧办理入出院功能上线后，患者入院手续办理时间从原来的较长时间降至2分钟，出院时间降至1分钟，患者满意度达99.37%。
目前，中山三院互联网医院已覆盖81个科室、1252名医务人员，日均就医人数约1000人次，累计用户达302万人。
在眼科防治领域，中山大学中山眼科中心创建了人工智能白内障诊疗云平台CC-Cruiser系统，研发了眼科大模型ChatZOC，通过与华为联合开发实现交互式问诊功能。
该中心还以5G智能眼科巡诊车为载体，发起"百城光明行"活动，在全国多个省份开展医疗服务，累计筛查超过15万人，让优质眼科医疗资源覆盖范围大幅扩展。
在诊疗精准度提升方面，中山大学肿瘤防治中心马骏院士团队利用人工智能技术快速、准确地对患者全身69个危及器官进行智能勾画，将靶区勾画时间从3小时缩短至0.5小时，该技术已推广至全国361家医院，累计服务患者60万人次。
该中心还引入大模型技术，深入分析200万名患者的全病程数据，为个性化治疗方案制定提供支撑；上消化道癌内镜AI辅助诊断系统的诊断敏感性超过90%。
医院推出的"智能预问诊""患者数字分身智能体"等工具，进一步强化了AI在诊疗流程中的辅助作用。
在医院治理层面，中山三院通过"数据治理"打破院区之间的"数据孤岛"，将5400万名门诊急诊患者、130万名住院患者的数据实现互通，使医生能够跨院区获取患者完整的医疗信息，既提升了诊疗的连贯性和科学性，也大幅降低了医生的出差频率，改善了医疗资源的配置效率。
理念与实践的统一 杨钦泰用一个形象的比喻阐述了人工智能在医疗中的正确定位："医生和AI的关系就像警察和警犬一样，拥有AI辅助的医生，其诊疗能力会更加强大。
"这一论述准确反映了AI技术在医疗领域的应用原则：不是替代医生，而是增强医生的专业能力；不是削弱医学的人文属性，而是让医学专业人士能够投入更多精力于需要人文关怀的工作。
这些应用的成效已在具体数据中得到体现。
医院患者满意度、诊疗效率、服务覆盖范围等多项指标都实现了显著提升，表明人工智能与医疗的融合已从概念阶段进入到规模化应用阶段。
医疗改革的难点，往往不在“有没有新技术”，而在“能否把技术变成更顺畅的流程、更可靠的服务与更可持续的治理”。
从让家属看见手术进度，到让患者少跑腿、让医生更专注、让院区协同更高效，这些变化指向同一个目标：以制度与技术共同发力，推动医疗服务更公平、更便捷、更高质量。
未来，智慧医疗的价值将取决于它能否持续回答群众的现实关切，并在安全与效率之间找到长期稳健的平衡。