究其原因，基层医疗贫瘠的基础设施是限制政策推进的主因所在。一方面，基层医疗机构的医生能力不足，数量有限。另一方面，基层医疗信息化水平滞后，医疗信息缺乏完整性和准确性，医疗信息在不同医疗机构中共享不畅；两大要素相互叠加，基层医疗很难博得患者信任，纵然采购了前沿的医疗设备，也常常处于闲置状态，未能发挥应有的价值。
实际之中，AI的确可以解决单个机构资源缺失等问题，但没能实现上下级医疗数据的流通及区域医疗内的数据标准化。2019年，广西一地市卫生健康局曾发布的《实施三医联动的新举措、存在问题及建议》中指出，三医联动难以执行的问题之一，便是“联”字的贯彻不彻底。具体而言，监管机构没有一个包含完整患者信息的数据库作为基础，便无法对患者就医行为中涉及的机构进行监督与管理。
以AI缓解
医疗服务供给侧的压力
重回三级医院
市场方面，专科CDSS是医院CDSS市场中增长最快的领域，通过智能评价患者数据、推荐治疗计划及提高指南依从性，在预防及治疗复杂疾病（如管理和预防VTE）方面发挥着至关重要的作用。
2018至2032年（估计）中国医院CDSS的市场规模
如今医疗大模型的出现能够有效提升全科CDSS在病患沟通、数据处理、诊疗建议等环节的能力，但要区分各家企业的技术差异，还得放在知识体系更为复杂的医院场景中进行。
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