在 2025 年上半年，京津冀地區的一家基層醫院引入了一款備受矚目的醫療大模型系統，旨在提高電子病歷生成的效率和提供輔助診斷服務。儘管醫院管理層對這一項目充滿期待，但實際落地後卻發現成效不如預期，甚至出現了 “負作用”。究竟是什麼原因導致這些在頂級三甲醫院中表現出色的模型在基層醫院中 “失靈” 呢？

首先，模型面臨方言識別的難題。在醫院的實際操作中，模型無法正確理解當地居民的方言，導致生成的病歷內容混亂，醫生不得不花費更多時間進行手動修正。這一問題暴露出醫療大模型在語言理解上的侷限性，顯示出基層醫院的特殊需求未能被充分考慮。

其次，數據的完整性不足也是一個關鍵因素。頭部醫院的數據結構化程度高，遵循統一格式，系統之間能夠無縫連接。然而，基層醫院在這一方面的環境卻相對複雜，數據往往是零散和不規範的。這使得大模型在缺乏高質量輸入的情況下，無法給出準確的診斷結果。

此外，疾病譜的差異也讓這些模型在基層醫院的應用變得更加困難。頭部醫院主要處理疑難雜症，而基層醫院則關注常見病和慢性病管理。當大模型的設計初衷是針對複雜疾病時，將其應用於基層的普遍病症自然會產生適配不良的情況。這種錯位不僅降低了診斷準確率，反而增加了醫生的工作負擔，讓他們不得不在模型和自身判斷之間不斷掙扎。

面對這些挑戰，醫院管理者意識到引入的 AI 大模型並非簡單的 “效率工具”，而是需要與基層醫療環境的實際情況相匹配。未來，只有在充分考慮基層醫院的具體需求、數據情況和疾病特徵的基礎上，醫療 AI 才能真正發揮其應有的作用。