人工智能将如何改变医疗服务领域？国家卫健委等五部门近日印发《关于促进和规范“人工智能+医疗健康”应用发展的实施意见》（以下简称《实施意见》），绘制了发展“路线图”。到2027年，基层诊疗智能助手、临床专科诊疗智能决策助手、智能患者会诊服务等在医疗卫生机构得到广泛应用。到2030年，初级诊疗智能辅助应用将基本实现全覆盖。
根据这份《路线图》，人工智能在医疗健康领域将不断丰富应用场景、完善服务功能、保障服务安全、优化资源配置、创新创新。持续提供预防、诊疗、康复、健康管理等全链条智能服务，更好满足人们日益增长的医疗服务需求。
河北省邯郸市人民医院院长李楠表示：“《实施意见》标志着人工智能医疗从试点研究向规模化推广迈入新阶段。” “最终，我们希望建立一个智能医疗系统，让人工智能提高效率、吸引医生、造福患者。”
聚焦核心应用
今年8月，国务院《关于全面实施‘人工智能+’行动的意见》提出，探索推广医疗助手人人享有的高级住院医师服务，有序推进人工智能在辅助诊疗、健康管理、健康保险服务等场景的应用，大幅提升医疗辅助服务能力和效率。基层医疗卫生服务。
在此基础上出台的《实施意见》确定了人工智能基础应用、临床诊疗、患者服务、中医医疗、公共卫生、科研教育、行业治理、医疗产业8个方向24个重点应用领域。
其中，主攻方向是“人工智能+草根应用”。 《实施意见》提出建立基层医生智能辅助诊疗应用。全科基层针对常见病、多发病，建立基层智能辅助诊疗应用，为基层医生提供辅助诊疗、处方审核、随访管理、中医诊疗等智能化应用，提高基层全科诊疗水平。辅助诊断、疾病鉴别诊断、医学影像辅助诊断等服务能力。
如今，人工智能正在“草根层面”构建其技术基础。 “人工智能不再只是停留在图纸上，而是正在渗透到医院的方方面面。”李楠举例说。在诊断过程中，AI可以自动分析患者症状，生成初步诊断建议，并帮助医生创建标准化病历，可以显着提高病历标准化的诊断率。在治疗过程中，人工智能可以作为治疗计划的参考。一些地区通过建设“心脏网”、“影像网”，让城市居民在当地顶尖三级医院享受到专家级的诊疗方案。对于住院等复杂场景，一些大型先进医疗模型甚至可以将医生的病历创建时间缩短一半。一个模型人工智能参与“连锁”医疗健康服务的格局初具规模。
“以前我们每天要花大量时间回答基本问题，但现在我们手头上有智能克隆，可以随时回答许多常见的患者问题。”南方医科大学皮肤护理性病研究所副所长林世苗分享了智能机器给专业医生带来的好处。改变。他介绍，基于京东健康“京医千寻”医疗模式的智能坐席，不仅可以精准解答银屑病、罕见皮肤病等常见问题，还可以主动为需要进一步诊治的患者预约预约。这使得医生不再需要重复问诊，每天可以处理三到五个疑难病例，诊疗效率至少提高一半。
李楠补充道，人工智智慧还有助于提高医生的专业能力。人工智能可以在看电影或开药时提醒医生可疑的伤害。实时提供有用的反馈，例如在开药时提醒医生药物的禁忌症。这相当于持续“在线培训”，让基层医生继续“充电”。
突出场景驱动
《实施意见》主张场景驱动，面向医疗行业真实业务，依托真实场景，解决真实需求。
值得注意的是，《实施意见》提出，到2027年，为医疗健康行业建立一批高质量的数据集和可靠的数据空间。在李楠看来，要实现这一目标，医院信息部门、病历室和临床科室应共同努力，对历史病历、影像数据、病理数据进行清洗、脱敏和结构化。按照统一标准生成报告和基因组数据，形成高质量的疾病特异性数据集，建立安全可靠的基础。医院内部、医联体之间的可控数据交换和共享平台。
京东健康发现研究院相关负责人表示，高质量的数据集需要考虑医学专业和数据采集经验。为了实现这一目标，京东健康与国内多家领先医疗机构合作，基于大量高质量的真实临床数据，从病史、检查、影像、病理等多个维度创建疾病和专科模型训练数据，并与真实医疗场景的评估进行比较。
大型AI模型开发商还不断基于专业数据库开发专业疾病模型，涵盖常见肿瘤和重大慢性病，帮助医疗资源匮乏的地区获得先进医疗服务等服务。
“各级医院的工作模式将实现从‘体验驱动、劳动密集型人机协作’向‘数据驱动人机协作’的重大转变。”李楠表示，《实施意见》为医院多层次推动智能化转型提供了指导。未来，龙头医院将更加注重解决疑难杂症、开展前沿科学研究、制定临床指南，同时注重常规诊疗、慢病管理、术后随访等。升级主要由基层医院和家庭医生在人工智能的支持下进行。
安全控制标准化
安全一直是医疗行业的“生命线”。 《实施意见》将“安全监管标准化”单独列为一个章节，要求采取以下措施：优化行业审查和管理制度，创新监管方式和预警机制，加强数据安全和个人隐私保护，确保人工智能在医疗领域的安全、可靠、可控。
“人工智能在医疗领域的安全风险，既有算法黑匣子、数据欺骗等技术层面的固有挑战，也有多模态协作、智能体互联等发展趋势带来的新的安全风险。”广东省医政大学多模态数据融合应用实验室（GMCLab）主任龚孟春告诉记者，完善风险管理机制需要技术创新、伦理审查和提高人工智能素养三驾马车。
《实施意见》要求健全政府等综合治理机制监督、组织自治、行业自律、社会监督。目前已在部分医疗机构推广。龚孟春介绍，中国医学科学院、广东医科大学、四川大学华西医院、中科院自动化研究所、中华医疗科技有限公司等专家共同编写的《生成医学人工智能临床伦理治理专家共识（GMAI）（2025）》明确提出对人工智能系统实施强制置信评分和动态阈值控制。这体现了《实施意见》“做好应用监测评估”、“建立大规模模型应用评估验证”的要求。
针对公共利益的数据安全和隐私保护问题，《实施意见》还明确要求建立和完善数据安全和隐私保护制度。建立智能应用数据安全保护体系，促进数据流通交换标准化。龚孟春表示，联邦学习不仅能够实现“合作共赢”。他说这是一种“保护隐私”的技术。通过这项技术，数据仍然被锁定在不同医院的“金库”中而无需移动，只有AI模型的“学生”在医院之间穿梭学习。基于这种“数据不动，模型不动”的模式，多家医院可以联合训练强大的AI模型，整个过程无需共享原始数据，保证了数据安全和隐私保护。
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