促进“AI+医疗卫生”规模化推广

xinwen.mobi · 发表于 1 小时前

关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见解读与行动指南
2025年10月，国家卫生健康委联合国家发展改革委、工业和信息化部、国家中医药局、国家疾控局，正式印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》（以下简称《意见》）。这份纲领性文件的发布，标志着我国“AI+医疗卫生”的发展已从局部试点、技术探索，迈入系统规划、规模推广与规范发展并重的新阶段。其核心目标是深化人工智能在卫生健康全领域的赋能，以解决优质医疗资源不均衡、基层服务能力薄弱等现实问题，最终构建一个更高效、普惠、安全的智能化健康服务体系。

一、蓝图与目标：一张清晰的国家级路线图
《意见》为国家层面的“AI+医疗卫生”发展绘制了明确的时间表和路线图，设定了2027年与2030年两阶段目标。

阶段目标核心发展目标
到2027年形成一批高质量行业数据集和临床垂直大模型，基层诊疗辅助、临床决策支持、患者智能服务在机构广泛应用，并建成一批国家级应用中试基地。
到2030年基本实现基层诊疗智能辅助应用全覆盖；二级以上医院普遍开展影像、临床决策等AI应用；应用标准规范体系基本完善。
这一规划充分体现了“应用驱动、基层先行”的战略思路。其最终愿景是实现从“经验驱动、人力密集型”传统模式，向“数据驱动、人机协同型”现代医疗模式的深刻转型。

二、重点攻坚：八大应用方向与24项核心任务
《意见》系统规划了八大重点应用方向，共计24项具体任务，全面覆盖医疗卫生服务的各个环节。

1. 人工智能+基层应用（首要方向）
核心是让AI成为基层医生的“超级助手”。通过建立基层智能辅助诊疗系统，为基层医生提供常见病、多发病的辅助诊断、处方审核、随访管理等功能。这将极大提升基层全科诊断、疾病鉴别和影像诊断能力。同时，推广面向居民的个人健康画像、慢性病智能管理和重点人群（老年人、孕产妇等）的健康指导应用，将健康服务延伸至社区和家庭。

2. 人工智能+临床诊疗
聚焦提升诊疗精准与效率。重点推广医学影像智能诊断服务，从单病种向单器官多病种发展。在顶级医疗机构，拓展针对肿瘤、儿科、罕见病等重大疑难疾病的智能临床决策支持，助力攻克诊疗难题。同时，智能康复机器人、智慧药房等应用也将提高康复质量和用药安全。

3. 人工智能+患者服务
旨在重塑“以患者为中心”的就医体验。为患者提供覆盖诊前、诊中、诊后的全流程智能服务，如精准预约、智能分诊、云陪诊、智能随访等。省级统筹的智能转诊系统则能根据病情与资源情况，优化转诊路径。

4. 人工智能+中医药
推动中医药的现代化与智能化。通过构建中医临床知识库和专病数据集，研发中医诊疗大模型和智能“四诊”设备，使中医诊断更定量化、客观化。此外，在中药种植、加工、使用的全流程中引入智能管理与追溯系统，保障药材质量。

5. 人工智能+公共卫生
构建更智慧的“防护网”。通过AI加强传染病监测预警的敏感性和时效性，实现监测、预警、处置的闭环管理。在应急管理和重点疾病（如职业病、心理问题）早期筛查方面，AI也能提供强大的分析和预警支持。

6. 人工智能+科研教学与行业治理
前者通过智能体协助文献分析、研究设计等，解放科研生产力；后者则应用于医疗质量智能监管、医院后勤智能管理、全国统一的智能急救指挥等领域，提升行业治理现代化水平。

7. 人工智能+健康产业
旨在培育新质生产力。鼓励发展智能健康管理新业态，并重点支持国产智能医疗装备的研发攻关与首台（套）应用，推动产业链升级。

三、基础与保障：构筑规模化落地的坚实底座
规模化推广离不开坚实的底层支撑。《意见》从基础设施建设、数据供给、算力算法、中试基地、人才标准五个方面进行了系统部署。

数据基础：明确要建立一批高质量数据集和可信数据空间。部分领先地区已开始实践，如浙江省计划到2027年培育50个以上高质量行业语料库和专病模型。技术层面，采用“联邦学习”等“数据不动模型动”的隐私计算技术，可在保障数据安全的前提下实现多方协同训练。

算力与中试：鼓励省级统筹建立行业公共支撑服务平台，提供统一高效的算力服务，并通过建设中试基地，加速技术从实验室到临床的转化。

安全与伦理：《意见》单列“规范安全监管”章节，强调坚持“赋能而不替代”的定位。监管体系上，将完善政府、机构、行业、社会共同参与的综合治理机制。业界已同步推进伦理建设，相关专家共识已提出对AI系统实施强制置信度评分等具体治理措施。

四、地方实践：以浙江为例的先行探索
国家的顶层设计需要地方实践的呼应。以浙江省为例，其发布的《加快推动“人工智能+医疗健康”高质量发展行动计划（2025-2027年）》是国家战略的生动落地。

国家《实施意见》指导方向浙江省《行动计划》具体实践
打造高质量数据集与模型计划培育50个以上高质量语料库和专病模型，打造以“安诊儿”大模型为核心的智能体集群。
强化算力等基础支撑加快建设行业多元算力供给体系和统一调度平台，并通过“算力券”等形式降低使用成本。
推动场景应用规划建设涵盖公众、临床、科研等6大领域的100个以上重点场景，并推动AI产品优先在基层应用。
促进产业发展组建创新联合体，培育企业梯队，并畅通国际交流合作通道。
浙江的实践表明，成功的规模化推广需要统一规划、标准先行、集约共享，避免“小而散”的低水平重复建设。

五、行动路径与前瞻展望
综合国家政策与地方经验，推动“AI+医疗卫生”规模化发展，需沿着以下路径协同推进：

场景落地，价值优先：坚持以真实业务场景为驱动，优先在基层诊疗、影像诊断、慢病管理等能快速体现降本增效价值的领域突破。

生态共建，协同发展：建立“政、产、学、研、医”协同创新机制。鼓励医疗机构与科技企业合作，同时大力支持国产智能医疗装备的研发与应用。

筑牢根基，安全可控：将数据治理、算力网络、标准规范、安全伦理等基础工作置于前沿。在鼓励创新的同时，通过审慎监管和伦理审查筑牢安全底线。

展望未来，在《实施意见》的指引下，一个全新的智能医疗体系正在成形。到2030年，我们有望看到：AI辅助诊疗在基层无处不在，成为医生可靠的“数字同事”；各级医疗机构的运作因数据智能而焕然一新；患者能随时随地获得个性化、连续性的健康管理服务。这一变革将深刻优化医疗资源配置，最终实现“AI提效、医生聚力、患者受益”的共赢未来。

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