近日，学牵型智中山大学计算机学院联合中山大学附属第一医院、头研统助公共卫生学院共同研发的发新“基于人工智能的基层智能诊疗辅助系统”正式通过国家卫生健康委员会专家组评审，并在广东省多个县域医疗中心启动试点应用。疗系力基疗服该系统融合人工智能、层医大数据分析与临床医学知识图谱，学牵型智旨在提升基层医疗机构的头研统助疾病识别能力与诊疗效率，推动优质医疗资源下沉，发新为健康中国战略提供科技支撑。疗系力基疗服

据悉，层医该智能诊疗系统历时三年研发，学牵型智由中山大学计算机学院智能医疗实验室主导，头研统助汇聚了来自医学、发新信息科学、疗系力基疗服数据工程等领域的层医30余名科研人员。项目负责人、中山大学计算机学院教授李振华介绍，系统核心采用多模态深度学习模型，能够整合患者主诉、体征数据、实验室检查结果及影像资料，实现对常见病、慢性病及部分急重症的初步筛查与辅助诊断。系统目前已覆盖呼吸、心血管、内分泌、消化等八大临床科室，支持超过300种疾病的智能判断，准确率在临床测试中达到92.6%。

“基层医生面临患者量大、专业支持不足的现实困境，尤其在偏远地区，误诊、漏诊风险较高。”中山大学附属第一医院内科主任医师、项目临床负责人王慧敏指出，“这套系统不是要取代医生，而是作为‘智能助手’，帮助医生快速梳理病情线索，提供循证医学建议，缩短诊断时间，提高诊疗规范性。”

在广东省梅州市五华县人民医院的试点应用中，该系统已辅助接诊患者逾4800人次。一位全科医生表示：“过去遇到复杂病例需要反复查阅资料或向上级医院请教，现在系统能即时给出鉴别诊断建议和检查推荐，大大提升了工作效率和信心。”

值得一提的是，该系统特别注重与本地医疗场景的适配性。研发团队深入粤东、粤北十余个县级医院和乡镇卫生院开展调研，收集基层诊疗流程、设备条件与医生操作习惯等一手数据，确保系统界面简洁、操作便捷，并支持离线运行模式，适应网络条件较差的地区。同时，系统内置隐私保护机制，所有患者数据均在本地加密处理，严格遵循国家医疗信息安全管理规范。

中山大学副校长、公共卫生专家张明远教授表示：“科技创新应服务于社会需求，特别是在医疗资源分布不均的背景下，高校有责任发挥多学科优势，推动技术成果转化为民生福祉。此次跨学科合作正是中山大学‘新医科’战略的生动实践。”

该项目已获得国家自然科学基金重点项目、广东省重点领域研发计划支持，并申请发明专利7项，软件著作权5项。下一步，研发团队将联合更多三甲医院与区域医疗中心，进一步扩大病种覆盖范围，优化模型泛化能力，并探索与远程会诊、家庭医生签约服务等系统的互联互通。

业内专家认为，该系统的推广应用有望成为我国基层医疗智能化转型的重要范例。国家卫生健康委信息中心相关负责人在评审会上指出：“中山大学的这一成果，体现了人工智能与临床实践深度融合的可行性，为构建分级诊疗体系提供了有力技术工具。”

近年来，中山大学持续推进“医工融合”创新体系建设，依托粤港澳大湾区生物医药与健康产业集群优势，布局智能医学、精准医疗、数字健康等前沿方向。学校已建成智能医学工程研究中心、医学人工智能联合实验室等多个交叉平台，累计承担国家级医疗信息化项目20余项。

此次智能诊疗系统的成功研发，不仅彰显了中山大学在高端医疗技术研发领域的综合实力，也为我国基层医疗服务能力提升提供了可复制、可推广的“中大方案”。未来，中山大学将继续深化产学研协同，推动更多科技成果落地惠民，助力构建公平、可及、高效的全民健康服务体系。