樊嘉院士：深刻把握行业需求 发展负责任的医疗人工智能

“人工智能+医疗卫生”应用发展·专家解读

近日，国家卫生健康委、国家发展改革委、工业和信息化部、国家中医药局、国家疾控局印发，在基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药、公共卫生、科研教学、行业治理、健康产业等8个方面明确24项重点应用，以新一代人工智能深度赋能卫生健康行业高质量发展。健康报推出“‘人工智能+医疗卫生’应用发展·专家解读”系列文章，对文件进行深入解读。

本期专家

中国科学院院士、复旦大学附属中山医院肝胆肿瘤与肝移植外科专家

樊嘉

近年来，以大语言模型为代表的新一代人工智能技术加速发展，应用成本持续下降，工程化和开发能力显著提升，为卫生健康行业带来新的发展机遇。国家卫生健康委等5部门印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，既是对新一代人工智能技术赋能医疗健康的战略回应，更是破解优质医疗资源分布不均、突破复杂疾病诊疗能力提升瓶颈的关键举措，其出台时机把握准确，导向意义尤为深远。

深刻理解技术发展趋势，高质量发展医疗人工智能

目前，人工智能在医疗卫生领域应用快速发展，治理共识和标准逐步建立，但仍存在资源分散、监管碎片化、长期发展战略衔接不足等问题，需要从顶层设计上明确行业人工智能应用的“临床价值导向”，引导资源向疑难重症、基层医疗集中；也需要深刻把握技术发展趋势，推动人工智能从“辅助工具”变为“合作伙伴”，引导医护技一线人员主动参与人工智能应用的“生产”，将高质量的医疗知识和经验向智能系统迁移，汇聚行业发展的强大动力；更需要为行业人工智能应用定下审慎发展的框架，推动产业端高质量供给、行业中规范应用和合理评价人工智能产品和服务。

《实施意见》提出了促进“人工智能+医疗卫生”发展的5个方面举措，覆盖基础设施建设、数据供给、算力算法优化、中试基地建设、标准和人才支撑，措施全面，针对性强，是行业实践集中、系统性的总结，具有很强的指导意义。

全面把握行业需求，有重点地建设和应用人工智能

近期，大模型应用受到广泛关注，并迅速成为医院信息化建设的重点方向。特别是DeepSeek在全国医院快速落地和广泛推广，其速度与覆盖范围已超越以往任何人工智能应用。在科研领域，肿瘤多模态诊疗、多组学数据融合、全自动手术机器人和大规模药物筛选等方向成为热点，成果不断涌现。在临床一线，围绕患者服务、医生赋能和管理提效的探索日益丰富，甚至呈现出“几乎所有人工智能应用都在被大模型重塑”的趋势。

然而，大模型的应用高度依赖高质量语料和强大算力，资金与人力投入巨大，效益评估也存在难度。因此，技术发展必须回归行业需求，坚持以满足人民群众日益增长的健康需求为出发点，确保服务安全，优化资源配置，并依托可及的数据、算力和场景条件，聚焦优势领域，稳步推进。

《实施意见》明确了8个重点领域、24类具体应用，涵盖基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药、公共卫生、科研教学、行业治理、健康产业。这些均是医疗卫生改革发展的关键环节，也是人工智能应用探索的重点方向。这些领域已有一定积累，成效可预期。同时，《实施意见》对每一方向均提出了具体关注问题和典型场景，目标清晰、任务明确、可操作性强。

深入理解行业管理的要求，发展负责任的医疗人工智能

医疗关乎人的生命健康，在伦理、安全、质量等方面要求很高，卫生健康行业倡导价值、责任、公平等导向，人工智能应用也需要遵循。《实施意见》提出要规范安全监管人工智能行业应用，从优化行业管理和审核体系、创新监管方式和预警机制、强化数据安全和个人隐私保护3个方面进行落实，通过风险分类分级管理、大模型备案、测评验证、实施穿透式监管和动态预警等具体举措实现综合治理。《实施意见》提出的要求和措施具有很强的时代技术特征，凸显了治理数智化的顶层设计，推动行业高质量发展。

编辑：秦明睿

校对：马杨

审核：李诗尧 徐秉楠