今年 9 月初，69 岁的付世现再次出现胸闷。与几个月前相比，症状发作更加频繁，有时即使坐着休息，也会感到不适，并伴有全身乏力。

此时，距离他第一次接受冠状动脉介入治疗，已经过去近四个月。尽管人已经出院，付世现的身体变化却一直受到医疗团队的关注。

通过四川省人民医院的全病程健康管理平台，家属持续反馈患者的身体状况。AI 辅助识别风险线索，健康管理人员进一步核实，并将相关信息提交给医生。四川省人民医院心血管内科副主任医师黄慧结合患者既往病情和近期症状，建议尽快返院接受进一步诊疗。随后，付世现按照此前制定的分阶段治疗方案，完成了后续介入治疗。

这一案例展示了 AI 在医疗领域的新应用：不仅能够回答健康问题，还能辅助医生持续了解患者的院外健康状况，让出院后的健康管理更加及时、精准。

AI 如何持续关注一个患者？

付世现曾患脑梗死、肺栓塞等疾病，今年 5 月因冠状动脉病变在四川省人民医院接受介入治疗。对于这样一位患有多种基础疾病的老年患者，长期服药、监测指标、定期复查，以及对新出现症状的判断，都是出院后需要面对的问题。

然而，患者离开医院后，医生很难及时掌握其身体变化。患者及家属也未必能够准确判断，哪些症状需要格外重视。

四川省人民医院与讯飞医疗团队，正在借助人工智能技术破解这一难题。

据了解，该院全病程健康管理平台采用 AI 技术，结合患者院内诊疗记录、既往病史辅助建立患者健康画像，按照医学专家建立的专病管理路径，制定涵盖用药、饮食、运动、复查等内容的个性化健康管理方案。

患者出院后，平台通过消息推送、智能语音等方式提供健康指导，并持续收集患者的症状反馈、监测数据和康复情况，形成动态健康档案。患者可通过手机，远程接受健康指导，尤其方便偏远地区患者。

与普通健康问答不同，AI 可以结合患者既往病史和持续更新的健康信息，辅助识别需要关注的异常变化，为医疗团队提供参考。

今年 6 月，付世现的家属曾通过平台反馈胸闷情况。9 月初，随着胸闷发作频率增加，健康管理人员结合平台提示和患者情况，将相关信息进一步反馈给医生，帮助医疗团队及时了解病情变化。

日常生活中，这项服务也解决了不少实际问题。付世现曾出现牙龈出血等情况，家属通过平台获得咨询指导；药物即将用完却没能挂到合适号源时，工作人员帮助协调复诊。

「就像医生在我们身边一样。」付世现的女儿这样形容几个月来的使用体验。

AI 参与医疗服务，医生仍是决策主体

对于医院而言，持续管理大量出院患者并不容易。四川省人民医院心血管内科主任田文杰介绍，过去主要依靠护士电话随访，或通过微信群与患者保持联系。但慢性病患者需要长期管理，日常咨询量大，医生又要承担手术、查房等工作，很难及时处理所有问题。

目前，四川省人民医院探索形成了「AI 辅助、健康管理师审核、医生决策」的协同模式。

AI 负责健康宣教、随访提醒、信息整理和风险线索初步识别，并可结合患者资料辅助生成咨询回复；健康管理师负责审核和处理常规问题；遇到专业性较强或特殊情况，再交由医生判断。

田文杰认为，这种模式有助于减少医护人员的重复性工作，提高健康管理效率，让医生把更多精力投入需要专业判断的环节。

但 AI 不能替代医生。涉及药物调整、病情变化及紧急处置等关键问题，仍须由专业医护人员审核、判断和处理。

AI 医疗的价值不止于回答问题

随着大模型技术发展，AI 健康问答、报告解读等应用越来越普遍。但在真实医疗环境中，患者需要的不仅是一次准确的回答，还有持续、可靠的专业支持。

四川省人民医院党委常委、副院长雷迁认为，对于心血管疾病、糖尿病等慢性病患者，住院治疗只是疾病管理的一个阶段。出院后的用药、监测、康复和病情管理，同样重要。

借助 AI，医院可以持续收集患者院外健康信息，辅助筛选异常情况、形成初步建议，再由专业人员审核和干预。这既有助于患者获得连续的健康指导，也让医生能够集中精力处理复杂病例和关键诊疗问题。

雷迁表示，医院将继续丰富人工智能在预防、诊疗、康复和健康管理等环节的应用，推动医疗服务向院外延伸。

对于医疗 AI 行业而言，真实患者的长期管理也提出了更高要求：模型不仅需要具备医学知识，还要能够结合患者个人健康信息，在持续服务中发挥作用，并与医院现有诊疗流程有效衔接。

当然，AI 辅助管理能否进一步改善患者健康结局、降低医疗成本，还需要长期数据和临床研究验证。

当 AI 真正融入医疗服务流程，医院就有机会突破时间和空间的限制，让更多患者在出院后依然获得持续的专业支持。

医院的围墙没有移动，医疗服务却可以跟着患者回家。