文｜瞿依贤

近年来，国家卫生健康委等部门密集出台《“十四五”全民健康信息化规划》《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》等政策文件，大力推动AI技术在辅助诊断、医院管理、药物研发、健康管理等领域的创新应用。AI不仅是提升医疗服务效率和质量、优化资源配置的“增效器”，更是应对人口老龄化、慢性病负担加重、优质医疗资源分布不均等挑战，实现医院内涵式、高质量发展的“新引擎”。

10月28日，瞭望智库举办“谋篇‘十五五’，AI助力医院高质量发展”课题研讨会。这是瞭望智库2025年以来连续第六次举办医药行业政策研讨会，来自国家卫生健康委等部门及国内知名医院的管理者、权威学者与产业专家齐聚一堂，系统研讨了AI在医院场景应用的机遇与挑战，为“十五五”规划中智慧医疗的深化落地凝聚共识、探索可行路径。瞭望智库理事长卞卓丹出席研讨会并致辞，瞭望智库行业政策研究工作室总监郑文萍主持研讨会。

来自医疗一线的声音，既展示了AI应用的深度与广度，也揭示了规模化推广面临的共性难题。

南昌大学第一附属医院党委书记廖岚介绍，医院以“豫章1939”通用大模型为底座，微调训练出贴合医院业务的医疗大模型，在此基础上构建专科、患者服务、医院管理“三位一体”智能体的战略布局，在AI影像、病历生成、罕见病病史采集、专科大模型等方面已取得初步成效。

出于实践经验，廖岚也提出了AI在医院应用中的八个挑战：数据孤岛与质量不统一导致模型泛化难；AI系统与原有系统兼容性差，难以形成业务闭环；医护人员的使用习惯与信任度需培养；数据安全与合规管理的压力巨大；跨院区、跨区域协同机制缺失；建设周期长、投入高与医院运营压力形成矛盾；管理机制与责任边界模糊；既懂医学又懂AI的复合型人才短缺。

常州市第一人民医院院长周军用“八大场景、十五个月探索”总结AI深度赋能其医院的实际场景。他详细介绍了如何通过语音识别与大模型技术实现门诊病历、入院记录、手术记录、出院小结等医疗文书的自动生成。他说，这一技术能将医生从繁重的书写工作中解放出来，促进优化流程，回归临床本质，将时间归还给诊疗，让关怀回归临床。他建议，加强自主创新，通过人工智能推动医疗质量管理迈入智能体时代。此外，全程陪诊的“数字人常医万事通”、实现全生命周期管理的健康助手APP、智慧病房、低空物流航线以及AI病理辅助诊断等应用，均已从概念验证走向规模化使用，显著提升了医疗效率与患者体验。

面对如火如荼的医院AI实践，技术专家们认为，当前技术仍有局限性，应用中潜存风险。

清华大学精准医学研究院临床大数据中心主任吴及认为，医学大模型在处理需要复杂逻辑思维的临床场景时表现仍不稳定，其固有的“幻觉”问题在医疗领域可能带来严重后果。

“AI依然存在的幻觉，加上部分重度使用者的AI依赖，人们需要警惕AI陷阱的风险。”吴及表示，过度依赖AI可能导致医生自身思维强度和诊断能力的退化。他建议医院摒弃“为AI而AI”的盲目心态，从临床真实需求出发，清晰定义问题，选择成熟度匹配的技术小切口切入，在真实场景下验证和落实AI的成效和价值。

针对一线提出的挑战与技术专家的警示，政策制定与研究专家给出了顶层设计的思路与破局方向。

国家卫生健康委规划司一级调研员沈剑峰表示，AI是信息化发展到一定阶段的产物，其落地实施离不开坚实的信息化基础。他呼吁医院人工智能应用转向集约化、云化模式。

“单独建立一个100平方米的机房，每年电费就高达数十万元，且设备利用率偏低，”沈剑峰算了一笔经济账，建议将高消耗的大模型训练环节置于国家布局的公共算力平台，医院则部署验证后的垂直大模型。他认为，这样可以大幅降本增效。他重申AI的定位是“赋能而非替代”，必须统筹发展与安全。

北京协和医学院教授刘远立领衔的《AI赋能健康优先发展战略》项目组成员姚涵直指医疗健康数据流通的核心症结——产权制度模糊、激励相容机制缺失、责任风险不对称。她提出了系统性建议：建立分级分类的监管体系，对高敏感数据严格管控；设计收益共享与风险分摊机制，对于高公益性应用给予政策倾斜；并大胆建议借鉴金融领域经验，在医疗数据领域试点“监管沙盒”，推动可信数据空间落地实践，为创新提供安全的试错空间。

中国信通院云计算与大数据研究所副所长闵栋则从产业生态与技术创新融合角度，勾勒出支撑医院AI发展的系统性基础设施图景。他详细列举了中国信通院协同各部委推动的多项具体工作：在医疗器械领域，通过“人工智能医疗器械揭榜挂帅”活动，加速AI辅助诊断、治疗、数字疗法及脑机接口等创新产品从研发到上市的全过程。

对于技术演进趋势，闵栋判断，未来将是“垂类大模型+高质量数据集+具身智能机器人/智能体”融合的、集成化的解决方案，共同作用于数字手术室、智能ICU等核心场景。

国家信息中心综合部副处长赵霄伟提出了按照“数据找场景，场景找数据”的建设思路。他认为，应以“提升服务”与“降本增效”为建设目标，推动“基地化”公共技术服务平台和中试基地建设，谋划打造面向医患、医生、医院等不同主体的AI场景应用，实现以信息化建设为技术架构的“智慧医疗”向以“数据、算力、模型”为技术架构的“AI医疗”迭代跃升。

地方政府的战略布局与支持，是区域医疗AI发展的关键推动力。

会上，常州市副市长潘冬铃全面展示了常州在“人工智能+医疗健康”领域的独特优势：雄厚的制造业基础、作为国家健康医疗大数据东部中心的技术积累、已在全市推广的无胶片化等实践基础。

潘冬铃明确表示，常州将致力于打破医院间壁垒，以“全市一盘棋”的思路进行集约化统筹，避免重复建设与资源浪费，并邀请相关部门将更多试点项目、政策机遇放在常州，承诺“以最高标准完成试点任务，为全国闯出新路子”。

在研讨会总结发言中，瞭望智库理事长卞卓丹表示，人工智能正从局部工具演进为驱动医院系统性变革的关键力量，是培育医疗卫生领域新质生产力的重要支撑。面对数据治理、临床融合、商业模式等现实挑战，他呼吁各方持续协同，将一线真问题转化为“十五五”时期的具体机遇与行动方案。瞭望智库将持续构建此类务实对话平台，凝聚共识，为政策制定与产业落地提供智力支持。