在青海，一位顶尖专家的执业半径，很难覆盖到雪山下的每一个县乡；而一套训练成熟的医疗模型，却可以同时驻守在无数台超声机和问诊终端里。对于高端医疗人才长期偏紧的西部，人工智能提供的是把优质诊疗能力“复制”到地广人稀之处的可能。

　　由国家卫生健康委医药卫生科技发展研究中心、健康报社、神经与肿瘤药物研发全国重点实验室联合主办的“2026年疾病防治研究和成果转化协同创新会议”，把不少议题引向了技术如何真正下沉到资源薄弱的地区。青海大学附属医院院长樊海宁在采访时谈到，人工智能模型正快速成熟，已经让西部缺医少药的群众在临床中尝到了便捷的甜头。

　　樊海宁介绍，西部医疗困境的核心在人才：偏远地区难以吸引和留住顶尖专科医生，单靠编制与待遇的引进模式难以为继。正因如此，用技术补偿人力短板，成了更现实可行的抓手。

　　影像诊断是人工智能落地最直观的场景。樊海宁指出，在医疗机构中，人工智能除了辅助超声、CT、磁共振检查，已经能够替代不少影像医生的诊断工作。他提到，现阶段仍采取人工智能做前端初筛、医生再行审核的模式，但未来在影像类数据的判读上，人工智能必然能更多承担乃至替代医生的作用。

　　高原病识别是另一片用武之地。樊海宁举例，在低氧性肺动脉高压、包虫病等高原地区高发疾病的诊断，以及卫生管理体系运行中，人工智能都能发挥重要作用。

　　更贴近百姓的尝试，是一条藏语问诊通道。樊海宁谈到，团队近期正搭建藏语问诊体系——许多藏族群众不通汉语，团队在通用大模型基础上开发医疗垂直版本，汇集康巴（如玉树）等不同藏语方言区的语料，经过标注、翻译和汉化处理，让医生和患者通过模型建立有效连接。这项探索，实打实为藏区群众搭建起一个就医问药的桥梁。

　　樊海宁表示，人工智能不会一夜之间取代医生，但对于人才匮乏、服务半径大的西部而言，它已经在诊断辅助和就医可达性上展现出明确的价值。把前沿技术落到地广人稀处的临床需求上，正是西部缓解看病难值得走通的一条路。（记者 张梦凡 实习生 王元鑫）