京津冀协同发展战略实施三年来，三地医疗卫生事业共建共享，区域一体化进程快速推进，基层医疗卫生蓬勃发展。为了协助三地基层医疗机构的协同发展，2018年京津冀基层卫生协同发展交流大会于6月22日在北京召开，超过500名基层医疗机构工作人员参加大会，共同探讨基层医疗发展问题。
医疗下沉基层
健康是每一个居民最关注的事情，但是看病逐渐成为了困扰我们的一件事情，如何让更多居民可以更容易的看病成为了政府极其关注的事情。
早在2013年，李克强总理就在全国医改工作电视电话会议上做出重要批示,“医改事关民生福祉，也是民心所向”,要求各地方、各有关部门一定要把基本医疗卫生制度作为公共产品向全民提供，办好人民满意的医疗卫生事业。
但是碍于我国医疗发展不均衡，很多基层医疗机构渐渐失去了信任，为了解决这一问题，政府积极采取措施，一方面不断完善医保的覆盖面，为更多的人口提供医疗就诊的资金保证，另一方面就是将医疗卫生工作的重心不断向基础医疗机构转移，让更多的医疗资源向基础下沉。
2016年全国卫生和健康大会中习近平总书记强调分级诊疗制度建设是今后医改中最重要的工作。因此，医改十三五规划将建立“分级诊疗制度”置于5项重点医改任务之首，医疗下沉已经成为了国家策略。
分级诊疗仍有困境
家庭医生签约制度需要快速发展：家庭医生是居民健康的“守门人”，签约服务制度是一项非常好的制度，对于分级诊疗有着巨大的助益，在发达国家，家庭医生是居民的第一选择，可是目前我国签而不约成为了一部分人的现状。
之所以出现这一情况很大的原因是居民失去了对家庭医生的信任，医生是一个靠经验的职业，如何从根本上努力培养好全科医生，并使他们得到社会和同行的尊重是巨大的挑战。
基层医疗机构技术欠缺：很多疾病的检测需要专门的医疗器械，但是现阶段大部分医疗器械价格昂贵，大部分是基层医疗机构所不能承担的，这也造成了恶性循环，没有设备，居民就要到更好的医院去看病，不但养成了习惯，更加造成了大型医院的拥挤。
2018年京津冀基层卫生协同发展交流大会上出现了让众多基层医生意外的人工智能产品，搭载着基层医疗机构可以承担价格的眼底照相机，通过视网膜识别30种慢性疾病，由医疗领域人工智能领军企业Airdoc研发的慢性病识别算法可以很好满足基层医疗机构的日常工作，为分级诊疗政策和家庭医生提供服务。
人工智能助力基层医疗
随着大健康时代到来，现有医疗机构组织模式已无法满足患者全部需求，更多疾病诊疗和健康管理服务将由基层医生完成。
人工智能可以学习人类大脑的思维过程，自从1956年被提出后，标志了新兴学科的诞生，于是开始了快速发展，“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。
2012年曾被玛雅预测为世界末日，实时证明这是一个不准的预测，但是在这一年所有外行人都没注意下，一个即将改变世界的技术突破发生了，2012年ImageNet图像分类竞赛中，人工智能网络AlexNet在图像识别上top-5错误率比上一年的冠军下降了十个百分点，而且远远超过当年的第二名，之后人工智能在图像识别领域不断刷新纪录。
摆脱了算法和计算能力的桎梏，人工智能在图像识别领域取得了巨大的进步，已经可以精准识别微小和变换的物体。
在此背景下，医疗领域人工智能的种子也已经开始萌芽，世界顶级医学论文杂志上一次次的出现人工智能的身影，经过数年的发展，人工智能已经开始临床应用。
2017年5月，在世界顶级科技舞台微软Build开发者大会上，一个来自中国的案例震惊了世界，上海长征医院和Airdoc证明了已经成功临床应用。
“我们的人工智能产品可以早期揭示多种全身性的慢性病，虽然这些疾病分属不同的临床科室，可是在检出和诊疗时都需要花费医生大量的时间。其中部分简单重复性的工作是机器学习算法擅长的，通过人工智能技术优化诊疗环节，我们可以帮助医生提高效率，降低漏诊率，用更低的成本完成多种疾病的快速识别并提供辅助诊断建议。”
在京津冀基层卫生协同发展交流大会上Airdoc员工如此说，
“走出医院，走到基层，走到患者面前，让他被动接受检查，这是一件工作量巨大并且困难的事情，但是这对人工智能来说正是它的特长，学习了几百万张影像后，算法准确率已经媲美三甲医院的主任医师，但是它没有使用地域限制，可以在世界任何一个地点使用。”
在体验过Airdoc产品后，众多基层医生纷纷对产品产生了兴趣，并且纷纷认为这产品将会成为基层医疗的一大助力，可以更好的为社区居民提供更好的医疗服务。
关于Airdoc
Airdoc成立于2015年，是医疗领域人工智能领军企业，在美国和中国多个城市设有分支机构。基于Airdoc在医疗人工智能行业所做的开创性工作，Airdoc合作专家成果并评为NIH年度论文，Airdoc公司被评选为中国人工智能学会智慧医疗专委会秘书长单位和中国健康促进与教育协会移动健康分会常委单位。作为全世界最早开始临床应用基于 学习的辅助诊断系统的公司之一，Airdoc参与起草了国内外医疗人工智能的相关标准与分类界定，也是科技部STI智能医学影像中心的运营单位，为中国健康医疗大数据管理机制做出了积极贡献。
在过去三年的时间内，基于世界上最大的数据集研发了Airdoc慢性病识别算法，通过视网膜，可识别30多种慢性疾病，包括糖尿病、高血压、动脉硬化、视神经疾病等全身性慢性疾病并发症和高度近视、老年性黄斑变性等常见眼科疾病。
Airdoc已经在北京、上海、海南、江苏、河北及安徽等多省市展开大人群慢病筛查，在2017年通过人工智能算法完成了超过百万人次的筛查。
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