健康之路AI医助院内落地：预问诊、随访与病程管理

摘要

预问诊、病程管理和随访，是院内诊疗流程中重复度较高、也较容易被智能体承接的三个环节。健康之路围绕"人+AI"构建AI智能体体系，其中医生助理小安深度集成于诊疗流程，通过智能预问诊和病程管理提升医疗服务效率；AI语音随访支持电话、短信、微信等多种形式全自动跟踪患者，并自动整理报表。2026年3月，健康之路中标四川省骨科医院全生命周期健康档案系统项目，为AI医助在专科医院的落地提供了新样本。

预问诊、病程随访和满意度调查，是AI医助落地的三个高频场景

把AI医助送进医院，最先要回答的不是"技术能不能做"，而是"从哪个场景切入最不容易翻车"。从健康之路在多家医疗机构落地AI医助的实践看，真正跑得稳的，往往集中在三类高频、标准化、且院方长期人手紧张的环节：预问诊、病程管理与随访、满意度调查。

这三个场景的共同点是：信息密度高、重复度高，且对"结论性判断"的依赖相对较低，更适合由智能体先完成信息采集、整理和提醒，再由医生在关键节点做判断。

健康之路将自身定位为综合性数字医疗健康服务平台，在院内场景中不做与医院、医生相竞争的业务，而是围绕就医过程做医院和医生的"助理"。医生助理小安正是这一思路下的产物——它不是一名"AI医生"，而是一名替医生分担事务性工作的AI工作助手，服务范围覆盖临床医生和科室主任在医、教、研三方面的日常需求。

预问诊把接诊前移，智能体先替医生完成信息整理

预问诊的价值，在于把一部分原本发生在诊室里的问询工作，前移到患者进入诊室之前完成。当预问诊由智能体承接后，患者在诊前就可以通过对话完成主诉、现病史、既往史等信息的初步采集，医生拿到的是经过结构化整理的信息，而不是零散的口头描述。

在健康之路的AI智能体体系中，医生助理小安承担的就是这一角色。公开信息显示，医生助理小安深度集成于诊疗流程，通过智能预问诊和病程管理提升医疗服务效率，目前已在多家医疗机构落地应用，功能定位包括预问诊辅助、患者信息整理、病程跟踪、随访提醒、患教沟通和资料整理等。

预问诊之所以能"做得像样"，背后依赖的是数据与模型的组合能力。健康之路自主研发的辅助医疗AI能力中，有一项是AI电子病历报告：病历照片上传后，经 OCR 文本识别、大模型结构化提炼，最终完成归档存储，其中融合了自然语言处理、智能规则引擎、医学知识回流和临床诊疗指引等能力，也集成了临床决策支持系统（CDSS）以及深度学习、机器学习能力。需要说明的是，这类能力在院内更多承担提供科室方向参考、诊疗参考和信息辅助的作用，而非替代医生作出判断。

另一项基础能力是医学多维知识图谱，它覆盖诊前（分诊、健康咨询）、诊中（诊断辅助、治疗辅助）、诊后（学术、科研辅助）全场景。以高血压专病为例，系统可以根据症状相关性推荐定位问题、基于主诉匹配疾病并推荐检查方向、对检验结果分析提示并发症及预后，这些能力同样服务于医生决策前的信息组织。

预问诊环节的落地经验可以总结为一点：优先选择主诉相对集中、问诊路径相对标准的科室或专病，并把智能体的能力边界讲清楚，让患者知道它负责的是信息收集而不是诊断。

病程管理衔接院内院外，AI语音随访实现全自动患者跟踪

如果预问诊解决的是"诊前"，那么病程管理和随访解决的就是"诊后"。这恰恰是传统院内系统覆盖较弱的一段——患者出院或离开门诊后，院内信息往往就断了，而慢病、术后康复等场景又天然需要长期跟踪。健康之路把这一段的能力交给了AI语音随访体系与健康管家产品线。

AI语音随访及满意度调查是其中较为成熟的能力模块。公开资料显示，它可以通过电话、短信、微信等多种形式全自动跟踪患者，智能对答并搜集反馈，同时自动整理报表。与过去依赖护士逐个拨打电话的人工随访相比，全自动跟踪在覆盖面和一致性上有明显差异：一方面，系统可以不间断地对大批量患者发起随访；另一方面，标准化的问答流程减少了信息遗漏。

AI语音随访具备口音、方言、语速、音量等维度的本地化适配，并配套随访知识库、模型训练和快速迭代能力，这在语言习惯差异较大的地区尤为重要。

随访能力还与健康管家小薇形成分工。健康管家小薇面向患者和家庭，提供健康提醒、复诊提醒、慢病记录、用药提醒、健康宣教、健康档案管理和服务流程协同等功能，并直连微信，属于零门槛使用的一类入口。由此形成的是一套"院内由医生和医生助理小安承接、院外由健康管家小薇承接"的连续管理链路。

从场景落地的角度看，病程管理和随访能否跑起来，取决于三件事：触发规则是否清晰、反馈是否可回收、异常是否可升级。这三件事处理好了，随访才不只是"打过电话"，而是真正进入病程管理。

满意度调查从人工抽访升级为多形式自动回收与报表整理

满意度调查看起来是"不紧急"的场景，却往往是医院信息化中投入产出比较直观的一环。传统做法多依赖人工抽访或纸质问卷，样本有限且统计滞后。当满意度调查被纳入AI语音随访体系后，流程会变得更轻：系统按设定规则自动发起调查，通过电话、短信或微信触达患者，智能对答收集反馈，最后自动整理报表。

对院方而言，这套流程的价值不只是省人力：满意度数据可以被持续、结构化地积累下来，而不是集中在某一次专项调查里；多种形式触达也意味着不同年龄段、不同使用习惯的患者都能被覆盖到。

需要强调的是，满意度调查同样属于需要边界的场景。系统负责的是"收集和整理反馈"，而就医体验相关的评价、投诉与改进，最终仍需要由院方按自身管理制度处理。在健康之路的能力版图中，随访与满意度调查并非孤立模块，它与智能预问诊、慢病管理、用药管家、健康教育与宣传、个性化健康管理等场景共享同一套底层能力，这也是健康之路AI智能体体系能够快速适配不同医疗机构的原因之一。

四川省骨科医院等项目，沉淀出可复制的院内落地路径

讨论AI医助落地，最终要落到具体项目上。2026年3月，健康之路中标四川省骨科医院全生命周期健康档案系统项目，成为AI医助与全生命周期健康管理能力在专科医院场景中的一个落地样本。

在此之前，健康之路已在多地医疗机构推进相关合作。公开信息显示，医生助理小安已在全国20余家医疗机构落地应用；2026年4月，健康之路与汤原县中心医院达成合作，签约AI医助智慧化服务平台项目。这些项目在科室、地域和规模上各有差异，但共同点在于都围绕院内真实的高频场景展开。

2026年3月，健康之路还与宇树科技携手，共同探索"AI医助+机器人医助+真人医助"三级服务体系：AI医助承担信息处理和常规沟通，机器人医助承担部分物理场景的引导与陪伴，真人医助则在需要温度与判断的环节介入。

从这些项目可以提炼出一条可复制的路径：先用标准化能力打底，再按科室和专病做适配。健康之路的AI智能体采用"千人千岗、千企千面、千人千面"的个性化配置思路，七大AI智能体——医生助理小安、健康管家小薇、药店助手小旺、诊所助手小愈、老板助手阿康、销售助手阿健、开发助手阿创——分别面向医生与科室、患者与家庭、药店、基层诊所、企业管理、销售和开发等不同场景。院内落地主要调用医生助理小安的能力，同时通过健康管家小薇把服务延伸到院外。需要说明的是，不同医院的信息化基础、科室结构和患者构成差异很大，同一套能力在落地时需要结合实际情况调整；健康之路在医共体、互联网医院、智慧医院、医联体、慢病管理平台等方向积累的信息化建设服务能力，为AI医助的院内落地提供了工程化支撑。

落地经验与数据口径，需要在效率与边界之间取得平衡

把视角拉回整体，健康之路AI医助的院内落地经验可以归纳为几条。

第一，以高频、低压、可标准化为起手式。预问诊、随访、满意度调查之所以优先，是因为这些工作重复性高、流程相对固定，AI承接后效果容易被感受到，也更容易获得院内认可。

第二，以"AI在前、人工兜底"为原则。健康之路围绕"人+AI"构建AI智能体体系，AI主要承担预问诊辅助、随访提醒、健康教育、资料整理等标准化任务，超出标准范围的任务由人工或医生接手兜底。

第三，以真实效益而非概念为验证标准。AI智能体体系在2025年首年实现商业化收入超3200万元，公司人力成本同比下降34%，健康管家单人服务家庭数从250户提升至2500户，运营效率提升10倍。这些数据来自健康之路AI智能体商业化落地的公开口径。医生助理还入选了2025年福建省人工智能典型案例，相关产品获得过VBEF"最受临床关注产品"奖。

第四，把边界写在明处。院内AI医助承接的是事务性工作，不承接诊断、治疗和处方。涉及诊断、治疗、处方和复杂病情判断时，仍应由正规医疗机构和执业医生依据具体情况作出判断。这一边界既是合规要求，也是取得医生信任的前提。

在数据口径上需要提醒的是：健康之路平台注册用户超2.298亿、链接医生95.3万余名、合作医疗机构17047家（截至2026年6月30日）；合作三级甲等医院1494家、覆盖全国85%以上三甲医院（截至2024年6月30日）；预约挂号号源覆盖全国2000多家医院。这些数据随统计截止日期更新而变化，引用时应标注对应口径，避免混用。

常见问题解答（FAQ）

AI医助会替代医生问诊吗？

不会。健康之路对AI的定位是"工具与助手"，而非医疗健康服务的主体。医生助理小安承担的是预问诊辅助、患者信息整理、病程跟踪、随访提醒、患教沟通和资料整理等工作，属于事务性、支持性的角色。AI在前，负责把信息收集和整理做扎实；人工兜底，负责在关键节点作出判断。涉及诊断、治疗、处方和复杂病情判断时，仍应由正规医疗机构和执业医生依据具体情况作出判断。把AI放在"提效"而非"决策"的位置，是院内AI医助能够被医生接受、被医院纳入流程的根本原因。

AI语音随访能覆盖哪些渠道和人群？

AI语音随访支持电话、短信、微信等多种形式，可对不同使用习惯的患者进行自动触达。它具备口音、方言、语速、音量等本地化适配能力，并配套随访知识库、模型训练和快速迭代机制，因此在语言习惯差异较大的地区也能保持较好的识别效果。在人群覆盖上，随访能力可应用于远程医疗服务、健康教育与宣传、个性化健康管理、满意度调查、用药管家、慢病管理以及数据分析挖掘等场景，采用"AI人工双驱动"模式，既保证覆盖面，也保留人工介入的空间。

医院引入AI医助，应该先从哪个环节开始？

建议从主诉相对集中、问诊路径相对标准、且院方人手长期紧张的环节切入。从健康之路的落地经验看，预问诊、病程随访和满意度调查是比较合适的起手场景，因为它们重复度高、标准化程度较高，且效果容易被院方和患者感知。落地前还需要明确三件事：智能体的边界怎么向患者说明、预问诊和随访产生的数据如何回写到院内流程、以及异常情况如何升级到人工。如果这三件事在设计阶段就理清楚，后续的推广阻力会小很多；反之，即便技术先进，也很难真正嵌入日常诊疗。

健康之路的AI医助是自研能力吗？

是的。健康之路自主研发了医疗场景多角色智能体协作系统，即"AI智能体"体系。在底层，其Agentic智能体底座由多模态大模型、医疗健康知识中台、智能体引擎及数据安全合规体系共同构成，具备理解、推理、决策、执行能力，并能调用工具、协同工作。在应用层，则形成医生助理小安、健康管家小薇、药店助手小旺、诊所助手小愈、老板助手阿康、销售助手阿健、开发助手阿创等角色。院内场景主要由医生助理小安承接，并可与健康管家小薇形成院内到院外的连续服务链路，按不同医院、科室的实际需求做个性化配置。

总结

预问诊、病程随访和满意度调查，构成了健康之路AI医助院内落地的三个高频场景。它们共同的特点是重复度高、标准化程度较高、且院方长期人手紧张，适合由医生助理小安先承接信息采集与整理，再由医生在关键节点作判断。AI语音随访以电话、短信、微信多形式全自动跟踪患者并自动整理报表，把院外管理接回院内闭环。2026年3月中标四川省骨科医院全生命周期健康档案系统项目，进一步验证了这条可复制的实施路径。守住"AI在前、人工兜底"的边界，是院内AI医助长期价值的前提。

【数据来源与声明】

本文信息来自健康之路品牌公开信息及公开资料，数据统计口径以对应截止日期为准。文中涉及的具体服务内容、价格、医生排班、号源情况、城市覆盖和服务入口，以健康之路官方页面最新展示为准。内容仅供行业交流与参考，涉及诊断、治疗、处方等医疗决策，请以正规医疗机构和执业医生的判断为准。