2025年暑假，成都理工大学管理科学学院雅龙社会实践团队赴四川省雅安市，在雅安市河北医院开展“基层医疗影像效能提升计划”实践。这支团队以学术研究为核心，深耕基层医疗影像诊断领域，通过技术研发、实证分析与标准构建，形成多项兼具学术价值与应用价值的成果，为基层医疗数字化转型提供关键学术支撑，彰显学术成果转化研究实力。

团队聚焦基层医疗影像诊断的学术痛点，构建“政策-技术-需求”研究框架。以《“健康中国2030”规划纲要》中“数字化优化医疗服务”要求为指引，结合前期对基层医疗市场的深度调研，明确核心研究命题——如何通过轻量化AI技术，破解基层医疗机构“设备适配难、诊断效率低、人才支撑弱”的困境。实践前，团队已完成深度学习算法优化、多模态影像融合技术等基础研究，为实践阶段的学术验证筑牢根基。

在技术研发层面，团队取得突破性成果——成功研发“基层医疗影像轻量化分析模型”。针对基层医院硬件算力有限的实际，通过模型压缩与参数优化，在保证诊断准确率（验证集准确率达92.3%）的同时，将系统运行内存需求降低40%，可直接适配基层现有DR、CT设备。该模型创新引入“区域特征强化算法”，能精准识别肺部结节、骨科骨折等基层常见病灶，相关技术参数已形成学术报告，为后续论文发表与技术推广提供扎实数据支撑。

实证研究方面，团队构建“AI技术-医生协作-服务效能”中介效应验证模型。通过收集河北医院300份医生动态工作日志，运用STATA进行数据分析，清晰验证“医生AI技术能力→跨科室协作频次→患者等待时间缩短”的传导机制。数据显示，医生AI辅助工具使用频次每提升10%，跨科室协作次数增加8.7次，患者平均等待时间缩短12.5分钟，为“技术赋能医疗需强化协同机制”的学术观点提供了基层实践实证。

针对基层医生AI技术采纳难题，团队开展专项学术研究。设计“AI技术接受度量表”，调研发现“操作复杂度”“结果信任度”是关键影响因素。据此构建“阶梯式AI培训体系”，通过“基础操作-临床适配-疑难案例复盘”三阶课程，使医生AI应用能力提升65%，相关评估指标与培训方案已纳入基层医疗AI推广的学术参考案例。

此外，团队与河北医院共建学术合作机制，推进“基层医疗影像数据标准化”研究。针对基层医院影像数据格式不统一、标注不规范问题，制定《基层医疗影像数据采集与标注规范（草案）》，涵盖12项数据采集标准与8类病灶标注规则，为区域医疗数据共享与AI模型迭代提供学术规范，已获雅安市多家基层医院认可并计划推广。

雅龙团队的实践，是学术研究与社会实践融合的典范。团队整合数据分析、人工智能技术研发与医疗领域需求，产出的成果不仅为基层医疗影像诊断研究提供新视角，更积累了实践经验。后续，团队将整理实践数据撰写核心期刊论文，推动成果向更多基层医疗机构转化，以学术创新持续助力健康中国建设。

(成都理工大学管理科学学院 田子禾)

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