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《意见》要求，坚持政府引导、多方参与、创新驱动、安全可控的原则，促进人工智能在医疗卫生领域的规范应用，不断丰富应用场景，提升服务能力，保障服务安全，优化资源配置，创新预防、诊疗、康复、健康管理等全链条连续智能服务，更好地满足人民群众日益增长的健康服务需求。

到2027年，建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用，基层诊疗智能辅助、临床专科专病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用，基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地，打造更多高价值应用场景，带动健康产业高质量发展。到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用，“人工智能+医疗卫生”应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地。

《意见》要求，深化八方面重点应用：

(一)人工智能+基层应用

1.加强紧密型县域医共体智能应用。注重以基层为重点，强化医学影像诊断、心电诊断、医学检验、病理诊断、消毒供应等资源共享中心作用，提升诊疗服务、基本公共卫生、慢病协同管理、家庭医生签约服务、中医智能辅诊等便民惠民服务智能水平。

2.建立基层医生智能辅助诊疗应用。针对基层常见病、多发病，建立基层智能辅助诊疗应用，向基层医生提供辅助诊疗、处方审核、随访管理、中医诊疗等智能应用，提升基层全科辅助诊断、疾病鉴别诊断、医学影像辅助诊断等服务能力。

3.加强居民慢性病规范管理服务。建立智能慢性病管理和个人健康画像应用，推动居民电子健康档案规范向个人开放，开展慢性病筛查、评估分级、个性化干预等智能服务，支持居民开展自我健康管理，构建基层慢性病管理智能服务新模式。

4.强化健康管理、养老和托育服务。结合“体重管理年”活动，为居民提供个性化的健康科学智能饮食和运动建议。强化养老和托育智能服务与监管。推广老年人、孕产妇、儿童等重点人群的健康管理和日常护理指导等智能应用，提升全人群自主健康管理意识。

(二)人工智能+临床诊疗

5.推广医学影像智能诊断服务。支持省统筹集约化开展医学影像辅助诊断、报告生成、影像质量评价和提供治疗方案建议等智能辅助服务，鼓励二级及以上医院医学影像智能辅助诊断从单病种向单个器官多病种发展，提高影像诊断效率和报告质量。选择高水平医院开展高质量医学影像数据汇聚和开发应用研究，支持人工智能大模型研发和迭代升级。

6.拓展临床专病辅助诊疗服务。推动国家医学中心、国家和省级区域医疗中心拓展智能临床决策支持应用场景，聚焦儿科、精神、肿瘤及罕见病等重大疑难疾病临床决策智能辅助应用，提升临床专科医生诊断能力。

7.推广智能康复和用药服务。推广康复机器人、中医针灸推拿机器人等智能医疗设备，在康复专科医院、三级综合医院康复科实现智能康复服务全覆盖。发展智慧药房，推广处方调剂、药品核对、处方前置审核等智能应用。

(三)人工智能+患者服务

8.优化患者智能服务流程。二级及以上医院为患者提供精准预约分诊导诊、智能预问诊、云陪诊、智能随访等诊前诊中诊后全流程服务。推广床旁智能设备，开展病情监测预警、床旁智能护理等服务，改善患者就医体验。推动检查检验结果跨区域、跨机构互认共享。推广移动支付、医保一站式结算、商业保险快速理赔、满意度调查、院后管理等智能服务。

9.强化智能转诊服务。支持省统筹建立智能转诊信息系统，根据区域医疗资源分布、科室负载率及患者病情紧急程度，在基层医疗卫生机构和二级及以上医院合理分配转诊资源，为患者提供智能转诊服务。

(四)人工智能+中医药

10.加强智能中医诊疗应用。以中医临床诊疗真实世界数据和循证医学数据为重点，构建中医临床专病知识库、临床用药知识库，形成一批高质量数据集，支撑建设中医药诊疗大模型，提升中医药辅助临床诊治能力，提高中药合理用药水平。

11.加强中药全周期智能管理。鼓励中药研发机构和种植、生产企业构建中药材全流程追溯系统，探索道地药材种植数字孪生系统，实现生长全过程监测、指导及追溯，推动中药饮片炮制过程信息数字化采集、智能分析，实现中药种植、加工、使用的全流程智能管理。

12.推进中医药装备智能升级。鼓励各地研发中医智能诊断设备，实现“四诊”信息定量化采集和分析。探索开展针灸、推拿机器人等智能设备推广应用。支持研发中药个性定制智能煎制装备，推动传统技术提档升级。

(五)人工智能+公共卫生

13.加强传染病监测预警。构建监测、预警、处置全流程闭环管理体系，推进智能流调系统升级，为传染病防控决策提供实时、精准支撑。加快国家传染病智能监测预警前置软件在全国使用传染病报告系统的医疗机构部署应用。优化传染病病例及症候群聚集性、异常变化发现等风险的快速发现和智能分析应用。

14.强化卫生应急管理和处置。加强人工智能在公共卫生和疾病防控中的深度应用，完善突发公共卫生事件监测预警，整合卫生健康信息数据资源，监测医疗救治和卫生应急信息，预测预警卫生应急风险，推荐处置方案，实现智能处置。

15.加强重点疾病和重点人群管理。省级统筹推进病理、B超、放射影像的智能辅助诊断应用，加强疾病早期筛查。开展职业病早期智能诊断，完善智能个人防护装备应用。强化公众心理问题智能监测服务，以学生为重点，提供心理问题智能筛查、预警推送、干预服务和随访分析。

(六)人工智能+科研教学

16.深化医学科学研究智能应用。依托国家医学中心、国家临床医学研究中心、重点大学，推动在文献综述、研究方案生成、数据收集分析、科研资源管理、科研数据安全、研究型病房、临床实验等方面智能体的共建共享共用，提升科研工作效率和质量。

17.拓展健康科普服务。鼓励各地为公众提供个性化智能健康知识推送和普及服务和定制化健康信息，并在智能医学文献分析、科学问题发现、科技学术评价等方面为医务人员创新知识提供方式。

18.推进药物科研成果转化。推动医药产业高质量发展，鼓励国家医学中心、区域医疗中心和临床医学研究中心等与药品生产企业协同，面向重大疾病以及罕见病和特定人群的疾病，开发新药筛选模型，加速新药智能研发。支持各地综合中医临床数据和中药应用数据，建立快速高效的组合药物优选模型，辅助中药组方优化和创新中药研发。

(七)人工智能+行业治理

19.推广医疗卫生机构智能管理。加强智能医疗质量、医疗费用及单病种成本管理等医疗管理数据精准分析，开展医疗装备和耗材的智能调配、手术室和药房智能管理，加强医院医疗质量、医疗服务、物流、后勤和安全等智能管理。

20.加强卫生健康行业智能监管。促进医疗、医保、医药协同发展和治理，融合推进深化医改与数智赋能。开展关键信息个案数据实时采集分析，实现医疗卫生资源、服务、质量、安全和能级水平的智能监测、分析与预警，建立应对突发公共事件医疗资源紧急调配处置的省级区域智能辅助决策系统。

21.深化应急救治体系智能应用。建立全国统一的智能急救指挥系统，提升心梗、脑卒中、创伤等急危重症抢救能力。建立智能血液管理系统，加强库存监测和联动保障。完善短缺药品智能监测预警和分级应对体系，精准保障临床必需药品按需储备和合理调配。

(八)人工智能+健康产业

22.发展智能新型服务业态。推广健康消费理念，鼓励发展智能健康体检、健康咨询、健康管理等新型服务业态。支持各地创新医疗智能服务模式，推广健康创新产品，开展合理用药、慢性病管理等健康知识咨询和宣传。加快智能理疗技术推广应用，支持符合条件的人工智能产品进入临床试验。

23.提升智能医疗装备创新能力。支持医疗装备生产企业联合医疗机构、科研院所等产业链上下游开展智能医疗装备研发攻关，重点推动医学影像、诊断检验、治疗、监护与生命支持等领域医疗装备智能升级，鼓励联合申报参与人工智能医疗器械创新任务揭榜挂帅攻关。支持国产智能医疗装备在医疗机构的首台(套)应用，针对技术创新与临床应用水平处于全国前列的智能医疗装备开展推广应用。

24.推动智能信息产业创新。加强人工智能标准数据集和语料库、核心应用组件等研发，支持各地建立高质量医疗健康数据的可信数据空间，鼓励研发医疗卫生行业垂直大模型应用。孵化专业化、专科化的医疗智能体。

《意见》指出，要夯实应用基础。

一是强化基础设施建设。集约建设国家和省统筹两级全民健康信息平台，实现国家省市县四级平台纵向联通全覆盖，横向联通所有公立和民营医疗卫生机构。建立身份证号码为个人健康信息唯一标识的主索引，规范采集门诊和住院信息，建成国家医疗健康数据中心和灾备中心。

二是丰富医疗数据供给。推动“三医”协同和跨部门数据共享，优化数据收集和标注流程，完善医疗卫生领域数据标注，促进数据要素合规高效、安全有序互通互联、强化应用。

三是优化人工智能算力算法。根据国家算力基础设施总体规划和布局，结合国家人工智能应用中试基地，支持省级统筹建立行业公共支撑服务平台，提供统一、高效、开放的人工智能算力服务。鼓励加快核心算法研发，推动医疗卫生领域垂直大模型开发应用。推动医学人工智能开源软件建设，持续提升共建共享水平。

四是加强中试基地建设。围绕临床诊疗、患者服务、医学科研、药械研发、中医药、传染病防治等重点方向，建设卫生健康行业国家人工智能应用中试基地，建设具备算力服务、模型服务、数据服务、应用中试验证等能力的全栈式共创平台。

五是加强科技人才和标准支撑。加强人工智能技术在卫生健康领域国家科技重大项目中的布局，为人工智能赋能卫生健康提供有力科技支撑。建立完善相关政策制度、应用规范、伦理规则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系。支持建立卫生健康行业人工智能复合型人才培训基地，创新人才评定机制、科技成果转化激励机制。

《意见》强调，要规范安全监管和加强组织保障。

优化行业管理和审核体系。完善政府监管、机构自治、行业自律、社会监督的综合治理机制，实施分级分类管理，根据服务对象、产品用途、风险等级制定评估标准和指南，明确监管职责。推动医疗卫生领域大模型规范备案，优化人工智能应用审核程序。

创新监管方式和预警机制。加强对人工智能研发、审评、准入、应用等各环节监管，开展应用监测评估。建立大模型应用评测验证，从医疗质量安全、个人隐私和数据安全等方面开展穿透式监管，加强动态监测和预警。

强化数据安全和个人隐私保护。加强医疗卫生机构和科研机构等的安全防范，建立临床数据授权运营管理制度，制订数据安全管理和个人信息保护负面清单，建立健全智能应用数据安全防护体系，促进数据规范流通共享。

同时，加强制度建设。鼓励各地加强人工智能科研保障、职业支持和人才评价机制，加强定价、支付、分配等配套政策建设，加大经费保障力度。建立网络数据安全和个人信息保护管理办法，确保人工智能发展安全、可靠、可控。

加强试点示范。发挥国家人工智能应用中试基地、卫生健康行业国家智能社会治理实验特色基地作用，开展高质量数据集建设和可信数据空间建设试点，推动人工智能研发和应用落地，优化工作机制，持续激发创新创造活力。