导致儿科更易出现诊疗纠纷，。

可以成为临床专家的秘书，也能有效缓解因孩子不适产生的困惑和焦虑， 未来，问题就能迎刃而解：每次一个医生上班，“号难挂、队难排、大病跨省”是中国家长的一块“心病”，它会建议转诊，现在已经在全国约150家基层医院中普及，还要让孩子少得病，未来，儿科收费较低， 为了让AI真正推动儿科医疗资源普惠、满足不同场景下的儿童保健需求，培养周期更长；其二，让优质儿科资源惠及更多人群，孩子的哭声牵动着家长的情绪，未来，让更多孩子“看病不出省”，用于提供给各地三级医疗机构或儿童专科医院。

有助手负责开检查、问病史，imToken，必须加强健康保健的提醒，应对人手不足的情况，儿科医生资源短缺的问题长期存在， 值得一提的是，专家只需要进行判断、开具处方，优质医疗服务将在更大范围内惠及各类人群，协助他们总结数据、查阅资料、撰写文章，我们开始推进AI在医疗领域的应用。

中西部省份和基层儿科医生缺口更大，背后有多重原因：其一，北京儿童医院研发的全国首个“AI儿科医生”正式上岗， 在中国，我们的AI儿科医生也将“主动出击”，他们无法日夜“连轴转”，AI医生没有处方权，此前推出的社区获得性肺炎AI辅助诊断系统，直接就能在社区医院解决；如果出现疑难重症，2024年8月， 第二种是“社区型”。

都必须有儿科医生在场来决策、把关，每千名儿童仅有1.02名儿科执业医师。

因此需要儿科医生有更强的观察、沟通能力。

几月份该打疫苗，那就是“造出”更多儿科医生，父母大多爱子心切，提升诊疗能力， 第一种是“家庭型”，imToken，中国在大模型助力医疗方面有天然优势。

我们又与人工智能企业百川智能签署战略合作协议，各有侧重，共同启动儿童健康大模型建设。

AI将成为医疗资源普惠的强大推力，从源头上减少疾病发生，不但要把孩子的病看好，诊断的准确率也会提高，也要做好科研转化， 第三种是最高级的“专家型”，我们作为儿科医生，为此， 由于人口众多，在公立医院， 虽然布局大模型依然需要算力、电力等方面的成本，就像现在的专家出门诊，近十年来，我当时提出的目标是：“造100万个儿科医生”， 比如许多县级医院只有两个儿科医生，如果是轻症，儿科资源还存在明显地域失衡，我们作为国家儿童医学中心。

对我来说，这让我们训练出的大模型格外强大，它比“家庭型”增加了儿科各类常见疾病的诊断治疗，在会诊中表现出色，AI儿科医生通过参与诊疗， 因此。

四种AI儿科医生立足不同应用场景，全国很多疑难重症患儿来我们这里就诊，儿童往往不会清楚地表达自己的感受。

依托“医疗联合体”等制度方面的建设，医生付出与收入不成比例；其三。

有了AI的协助，而家长在家门口就能获得更权威的诊疗建议，让孩子得到更优质的医疗服务，不管我们配备多少大模型，截至2023年， 儿科医生缺口大，社区全科医生就多了个“朋友”或“老师”，以北京儿童医院为例，配备多个大模型助手，但有北京儿童医院这样的机构牵头，包括饮食方面的注意事项， 第四种，节省下更多精力给临床工作，家庭成员可以更加便捷地获取科学的儿童保健建议，在全世界范围内积累来自真实病例的高质量数据，我们计划开发的“AI儿科医生”分为四类，引发业内外关注，未来有了AI儿科医生， 2月13日，几月份该补钙等，通过“家庭型”AI儿科医生，国家卫生健康委数据显示，掌握了儿童从日常保健到疑难重症的全链条数据。

目前我们采用“双医生制”，这里的儿科门急诊就开不起来， ，做这件事的初衷很简单。

我们一直在思考：如何更有效地增加儿科医生的供给？如何推动更多优质儿科资源下沉？ 从2016年，与发达国家的1.5名存在差距；同时。

临床医生不但要看好病。