推动人工智能更好赋能卫生健康治理(专题深思)

当前,新一轮科技革命和产业变革深入发展,人工智能加速融入经济社会发展各领域。习近平主席在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上指出:“全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用”“让人工智能赋能千行百业”。这为推动人工智能健康有序发展、使其更好赋能经济社会发展提供了重要遵循。卫生健康领域是人工智能发挥应用价值的重要领域。《国民健康“十五五”规划》对“推进全民健康数智化建设”“深入推进以健康为中心的高效能治理”作出部署。我们要更好发挥人工智能作用,让数据更好成为治理资源,让智能更好服务管理决策,让技术更好增进人民健康福祉,不断提升卫生健康治理水平,为健康中国建设提供有力支撑。

近年来,人工智能在卫生健康领域加快应用,为提升医疗卫生服务能力提供了新的技术支撑。随着医疗卫生服务体系规模扩大、诊疗活动日益复杂,医疗质量安全风险的及早发现、医疗资源的科学配置、运行风险的精准识别防范,都对卫生健康治理能力提出了更高要求。推动人工智能赋能卫生健康治理,不能简单理解为建设智能平台、开发应用场景,而是要坚持系统思维,把握卫生健康治理规律,回答好数据如何贯通、智能能力如何提升、管理流程如何优化、安全底线如何守牢等关键问题,推动卫生健康治理理念、治理方式和治理能力变革。具体而言,可从以下几个维度着力。

夯实数据基础,筑牢智能治理根基。数据是人工智能赋能卫生健康治理的关键要素。卫生健康领域的多维度业务、多类型问题相互交织关联,只有整合多源关联数据,才能实现全面研判、系统治理。通过健全数据标准规范、完善数据资源目录等,提高数据规范化治理水平,推动医疗卫生数据标准统一、加强关联共享,为智能分析、精准管理和科学监管提供可靠支撑。推进医疗、医保、医药数据共享,支持重点地区建设医药行业高质量数据集与可信数据空间,为风险识别、运行监测、科学决策提供可靠支撑。统筹配置算力、模型、知识库、规则库,建强安全防护能力,避免重复建设。特别是在医疗质量、安全、费用等领域,推动法规制度、行业标准、管理规范中的有关内容转化为机器可识别、系统可执行的监管规则,使智能分析有依据、管理应用有标准,为人工智能稳定运行提供支撑。

加强智能分析,增强科学决策能力。运用智能化分析工具,可帮助识别隐蔽复杂的医疗质量安全风险,弥补传统人工抽查、事后评价在风险预警上的不足,为规范药品耗材使用、强化医疗费用管理、有序开展技术项目运行筑牢技术支撑。运用人工智能综合诊疗行为、检验检查、用药记录等信息,辅助识别异常诊疗模式和重点风险环节,推动质量管理由事后发现问题向事前识别风险、事中动态干预转变。运用人工智能联动分析床位使用、手术安排、检查能力、人员配置等数据,识别运行瓶颈和需求变化,为优化资源调度、改善服务流程提供支持。加强医疗服务行为监测,通过关联临床需求和供应情况等信息,辅助发现异常波动和不合理使用线索,促进合理用药、耗材精细管理和成本控制。

优化管理和监管流程,推动治理方式变革。依托人工智能优化管理和监管流程,有助于排查化解内部风险,识别共性、趋势性、系统性风险,推动医院管理实现由经验驱动向数据驱动、由被动处置向主动治理转变。推动智能分析融入医院日常管理。围绕质量、安全、资源、运营等重点领域,将智能分析嵌入日常监测、风险预警、整改反馈等环节,形成闭环管理机制。推动智能技术嵌入行业监管。依托多源数据和智能分析,对医疗资源配置、诊疗服务行为、医疗质量安全、药品耗材使用等开展动态监测,提升风险识别、精准核查和分层监管能力,推动监管资源向重点机构、重点环节、重点问题精准配置。推动院内管理与外部监管协同。推动数据标准统一、监管规则数字化,依托数据共享和智能分析,形成信息互通、风险联动、整改反馈的工作闭环,实现医院自我改进与行业精准监管相互促进、同向发力。

坚持结果导向,提升智能治理质效。推动人工智能更好赋能卫生健康治理,根本目的不在于追求技术之“新”、系统之“多”,而在于更好维护人民群众健康权益,确保医疗质量安全,提升医疗卫生服务体系运行效能。应突出实际治理成效,科学评价应用效果,重点评价是否改进医疗质量、优化资源配置、规范诊疗行为、有效控制运行成本,避免重建设轻应用、重技术轻实效。完善人工复核、责任追溯、异议处置和纠错机制,确保重要管理决策和监管结论经过必要的专业审核和规范程序,避免简单以算法结果替代专业判断。坚持筑牢安全可控底线,把安全要求贯穿数据采集、模型训练、系统部署和应用运行全过程,健全风险监测、安全审计和应急处置等机制,避免数据泄露、算法偏差等风险。

(作者为国家卫生健康委医院管理研究所所长)

《 人民日报 》( 2026年09月21日 09 版)

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