基层医院如何用好AI筛查？——基层慢病早筛的创新模式

导语：

在区域公共卫生管理中，慢病普筛一直是难题——全人群大规模做高成本检查，不仅财政压力大，还可能造成资源浪费。
金风易通的AI慢病风险普筛方案，通过调用区域既有的血常规数据，先用AI模型锁定高风险人群，再进行确诊性检查，大幅降低了筛查成本，同时提升了筛查的精准度与覆盖率。

一、慢病普筛的财政难题

以脑卒中为例，如果对全市老年人直接做CT普筛，费用高、设备压力大、人力投入多，不现实。糖尿病并发症等其他慢病也是同样的问题——大规模高成本检查既耗费财政，也容易形成资源浪费。

二、AI慢病风险普筛的低成本逻辑

1. 明确目标人群

例如在脑卒中筛查中，流行病学研究表明65岁以上人群风险较高。

2. 调取既有血常规数据

通过区域检验信息系统或医院检验数据中心，调取该年龄段居民的血常规数据，无需额外采样和检测——零新增检测成本。

3. AI模型风险预测

金风易通自主研发的AI模型，可对血常规数据进行深度分析，提前识别高风险人群，生成风险分层名单。

4. 针对性确诊检查

仅对AI筛查出的高风险人群进行CT或其他专项检查：

· 显著减少CT的使用数量

· 节约财政支出

· 检查更有针对性，发现率更高

三、方案优势

1. 成本降幅显著
减少大规模高成本检查的覆盖面，节省财政预算。

2. 依托既有数据，部署快
直接利用已有的血常规检测结果，无需额外组织大规模采样。

3. 精准锁定高风险人群
AI模型基于大量真实数据训练，识别能力强，减少漏诊与误筛。

4. 可复制推广
脑卒中、糖尿病并发症、冠心病、慢阻肺等多种慢病风险筛查均可沿用此模式。

四、应用案例

吉林省某市脑卒中风险筛查

调用既有血常规数据，用金风易通AI模型进行风险早筛，单日完成地区22118名65岁以上老年人缺血性脑卒中筛查，锁定重点人群1305例，社区针对242例风险人群进行CT检查，确诊缺血性脑卒中107例。结果显著减少了CT的检查数量，节省地方筛查成本近百万，并提升了高危人群的干预覆盖率。

五、对区域公共卫生的意义

· 财政可承受：降低普筛财政支出，资源投入更精准

· 效率可提升：筛查速度快，部署周期短

· 模式可推广：适配多病种、多地区的公共卫生慢病防控项目

结语：

低成本甚至零成本的慢病风险普筛，不是减少检查，而是让检查更精准、更高效。金风易通的AI慢病风险普筛方案，用血常规数据和AI技术，为卫健委和公共卫生管理部门提供一条可持续的慢病防控新路径。