直接做肠镜指的是免去门诊初诊、凭转诊直接预约检查，它能减轻基层医疗团队的负担，也帮患者省掉一次就诊。但总得有人判断这个检查是否合适、该怎么做，这项工作往往落在少数负责分诊的护士身上：翻病历、补缺失信息。人手不够时，患者就得在进入排期队列前先等着。
约翰斯·霍普金斯医院消化科正在评估，用AI辅助分诊能否在融入现有流程、保留临床监督和患者安全的前提下改善这一环节。这不是某一家医院的问题：技术能不能减少重复的病历审阅，把时间还给更需要评估和支持的患者。
先要有稳定的转诊标准
起点是一套一致的转诊流程。检查指征、既往肠镜和病理结果、相关合并症、用药情况以及肠道准备史，都应该能被查到。AI可以从结构化字段和叙述性病历里把这些信息汇总起来，再对照事先商定的临床标准做判断，初步区分哪些人适合直接排期、哪些人需要门诊或补充说明。给出的建议应当标明依据，并明确指出缺失或相互矛盾的信息。
分诊还包括选场地：院内内镜中心、门诊手术中心还是诊所内镜室，要按各机构自己的镇静与麻醉标准和设施条件来定。多院区运作时，在临床适配之后，排期还要考虑可用的检查能力、患者的交通负担和个人意愿。
证据还很初步
2026年一项单中心回顾性研究用大语言模型测试了180份内镜转诊，在部分转诊管理任务上准确率很高。但它并没有证明系统可以安全地自主排期，也没有证明能改善临床结局。所以存疑病例和例外情况仍要人工复核。
在减少常规人工复核之前，机构应该拿医生判断做对照验证，并对被判定为简单的病例做抽查审计。只复核被标记出来的病例，会漏掉系统自己没意识到的错误。
AI辅助分诊也能帮上肠道准备的规划。同一次审阅可以标出既往准备不充分和相关病史，帮医生调整方案。2025年美国多学会工作组建议采用分次给药方案，把肠道准备合格率目标定在90%以上。
真正要看的是患者和员工那边变了什么
有随机试验显示，患者导航能提高粪便检查异常后完成肠镜的比例。AI可以帮识别需要额外联系的患者，自动化提醒则按语言和检查安排推送说明。涉及费用、耐受性或说明看不懂的问题，应该转由工作人员跟进，电话和翻译支持仍然不可少。
衡量AI有没有用，不能只看技术指标。员工审阅时间、从转诊到检查的时间、检查完成率、取消率、准备质量和随访情况，能反映进展也暴露残留的障碍；还要把那些从未进入排期的转诊算进来。追踪分诊错误和医生推翻建议的比例，并与各院区、各患者群体做比较，才能看出改进是否真的普惠。同样有意义的是，护士是否重新获得了可以用于沟通和决策的时间。