医疗数字化转型虽已历经十余年发展，但在 “技术落地” 与 “业务价值” 的衔接中，区域差异成为不可忽视的核心制约因素。不同地理空间（如核心城市、县域基层、偏远地区）在数据基础、从业者认知、市场环境上的失衡，进一步放大了数字化转型的现实挑战，使 “一刀切” 的数字化方案难以适配全域需求。

一、区域数据治理失衡：AI 应用的地理性基础瓶颈

AI 作为医疗数字化的核心技术，其运转依赖 “大量高质量数据”，但区域间数据资源的分布不均，直接导致 AI 在不同地理空间的应用效果分化。

从核心城市来看，大型三甲医院虽积累了海量诊疗数据，但数据多分散于电子病历、检验系统等独立模块，跨科室、跨医院的数据打通仍需突破机制障碍；而在县域基层与偏远地区，医疗机构普遍存在 “数据总量不足” 与 “质量参差不齐” 的双重问题 —— 基层医生对电子病历的填写规范性较低，慢病患者的随访数据、用药记录常存在缺失，且因隐私保护措施的区域差异，部分基层机构甚至缺乏数据存储与结构化处理的基础设备。

这种区域数据失衡，使得 AI 在封闭场景的优势也出现地理性断层：核心城市可依托标准化影像数据开展 AI 辅助诊断（如肺癌 CT 筛查），而基层机构因数据量不足，AI 模型难以完成精准训练，甚至出现 “用核心城市数据训练的模型，在基层诊断中准确率大幅下降” 的情况，进一步拉大了区域医疗数字化的差距。

二、区域从业者认知分化：三重困境的地理维度体现

文件中提到的 “看不上、看不懂、跟不上” 三重认知困境，在不同地理空间呈现出差异化特征，成为数字化理念落地的区域化障碍。

“看不上” 的区域差异：核心城市的部分资深医生，因长期依赖线下学术会议、面对面诊疗的传统模式，对线上学术推广的专业性持怀疑态度，认为 “线上沟通无法替代线下信任建立”；而在基层，部分从业者则因 “线下资源匮乏”（如难以参与高端学术会议），对数字化工具的 “辅助价值” 认知不足，更倾向于 “按经验诊疗”，忽视线上培训、远程会诊等数字化渠道的作用。

“看不懂” 的地理局限：核心城市从业者虽对新媒体逻辑有一定了解，但在 “全渠道协同” 上仍存在偏差；而基层从业者因接触新媒体的机会较少，对 “短平快、强互动” 的内容生态理解更深层断层 —— 例如部分县域医院在制作患者科普内容时，仍将线下学术资料直接平移线上，忽视基层患者 “文化水平较低、更关注实用技巧” 的需求，导致内容传播效果不佳。

“跟不上” 的区域短板：基层机构普遍缺乏专业的数字化团队，内容生产、渠道运营多由医护人员兼职完成，而基层医护人员本身工作量大，难以兼顾 “医疗专业性” 与 “数字化节奏”；同时，基层内容审核流程虽简化，但因缺乏医学与合规双重审核能力，反而导致 “内容更新慢、风险把控难” 的问题，进一步滞后数字化进程。

三、区域政策与市场差异：数字化价值质疑的加剧因素

近三五年医疗行业的政策调整（如集采、国谈），在不同地理空间对企业利润的影响存在差异，进而加剧了区域化的数字化价值质疑。

核心城市市场竞争激烈，企业虽有一定利润空间投入数字化，但 “数字化能否提升处方率” 的质疑仍普遍存在 —— 例如某药企在核心城市搭建线上学术平台，却因未结合当地医生 “学术需求深、互动频率高” 的特点，导致平台活跃度低，未能实现预期转化；而在基层市场，集采政策对企业利润的压缩更为明显，部分企业陷入 “生存优先” 困境，对数字化的投入更谨慎，甚至将 “线上培训平台” 视为 “额外成本”，认为 “不如将资源投入线下客情维护”。这种区域化的价值质疑，使得数字化项目在资源分配上呈现 “核心城市资源过剩、基层资源不足” 的失衡状态：核心城市的数字化项目因 “追求创新噱头”（如盲目引入 AI 推荐功能）忽视业务本质，基层的数字化需求（如基础慢病管理工具、远程培训系统）却因资源不足难以满足，进一步制约了医疗数字化的全域推进。