以智能協同提升健康服務整體效能

人民健康既是中國式現代化的重要基礎，也是人的全面發展的內在要求。在2026年10月召開的全國衛生與健康大會上，習近平總書記強調，“我們要建成的健康中國，是均衡普惠、優質高效的健康中國”。人工智能可以輔助醫學知識應用、健康風險識別和醫療資源配置，為擴大優質健康服務供給、提高服務質量和效率提供新的技術路徑。而要讓這些技術進步真正增進人民健康，還需要完善服務銜接，調整專業分工，協調各方利益。為此，應以健康優先為統領，圍繞數據共享與服務貫通、人機協作與機構聯動、“三醫”協同與利益協調、創新應用與治理協同，推動技術應用與體制機制改革相互促進。

堅持健康優先，明確技術應用的價值尺度

習近平總書記指出，“必須堅定實施健康優先發展戰略。要把保障人民健康融入各項政策，體現到各方面工作之中，規劃制定、政策設計、項目論証、工程建設等都優先考慮對人民健康的影響”。健康優先，既明確了衛生健康事業的發展目標，也為資源配置和治理方式的選擇提供了重要遵循。

技術應用的成效，要放到完整的醫療服務過程中考察。以人工智能輔助影像篩查為例，系統提示疑似病灶后，需要及時開展專業復核、確診檢查和后續診療。如果這些環節銜接不暢，篩查提速帶來的效益就難以充分體現。因此，評價一項應用，既要看技術性能，也要看患者能否及時獲得適宜的服務、醫務人員的總體工作負擔能否合理減輕。隻有將質量安全、健康改善、公平可及和費用可持續性結合起來，才能判斷技術進步對衛生健康體系的實際貢獻。

人工智能拓展了醫學知識的利用方式，增強了處理復雜信息、輔助專業決策的能力，也對勞動分工、組織邊界和利益安排提出了新的要求。醫療衛生服務涉及多個主體，各環節緊密相連。專業能力的跨機構共享，需要明確的信息使用權限、服務承接責任和利益分配規則。為此，應以系統觀念完善組織方式和協作關系，以制度創新保障技術應用，為持續增進人民健康提供支撐。

激活數據要素，貫通預防為主的服務鏈條

連續的健康服務，需要可靠信息的持續支持。中共中央、國務院印發的《數字中國建設整體布局規劃》將“發展數字健康”納入“構建普惠便捷的數字社會”進行部署。國家衛生健康委辦公廳等五部門印發的《關於促進和規范“人工智能+醫療衛生”應用發展的實施意見》進一步提出推動“三醫”協同和跨部門數據共享。落實這些部署，需要在合法合規的基礎上，將分散在預防、診療、康復和保障支付等環節的信息關聯起來，實現優化協作。

首先，統一必要的業務標准、明確使用規則。臨床記錄、機構運營記錄和醫保結算記錄各有用途，記錄口徑和形成時點也不盡相同。跨機構使用這些信息，應保留其來源和核驗狀態，區分患者自述、專業判斷與系統生成內容。人工智能可以輔助理解病歷中的非結構化信息，識別同一醫學概念的不同表達，發現記錄中的遺漏和矛盾。但涉及關鍵醫學含義和業務口徑的內容，仍需由專業人員結合業務規則校驗。在此基礎上，應進一步明確數據提供、授權調用和糾錯責任，使各方對共享信息形成一致、准確的理解。

其次，信息共享要與服務責任緊密銜接。圍繞重點人群的風險篩查、定期隨訪和康復照護，貫通風險提示、專業復核、服務轉接與結果反饋，明確誰來識別風險、誰來承接服務、如何持續跟進。人工智能可輔助綜合分析健康檔案、診療記錄和隨訪信息，隨時發現風險變化或服務中斷，並將需要繼續跟進的事項反饋給相應機構。把這些功能融入家庭醫生簽約、雙向轉診和醫防融合等制度安排，有助於將風險提示轉化為具體的服務任務，促進醫療服務與公共衛生服務有效配合。

最后，數據質量要在實際使用中不斷改進。對影響風險判斷和服務承接的關鍵記錄，應及時核驗、糾錯和更新，減少因信息缺失或理解偏差造成的重復檢查、反復詢問和服務中斷。評價數據共享的效果，要看信息能否可靠使用、能否支持后續服務。這樣，數據聯通才能帶動服務貫通，使預防關口前移真正落實到群眾持續可獲得的健康服務中。

深化人機協作和區域聯動，夯實基層健康服務基礎

習近平總書記指出，“要深入實施醫療衛生強基工程，優化醫療衛生機構功能定位和結構布局，促進分級診療，讓群眾能就近看得上病、看得好病”。落實這一重要要求，就要把專業支持送到基層，促進基層識別、上級診療與后續管理有序銜接。應圍繞居民全周期健康需求，明確醫院、基層醫療機構和互聯網健康平台各自承擔的功能及轉接責任，使機構提供的服務與居家健康管理相互銜接。

區域聯動的關鍵，是讓專業支持與服務承接同步到位。基層開展影像檢查，需要上級醫院提供診斷支持和必要的轉診保障﹔對需要康復、護理或健康管理的出院患者，應及時安排后續服務。人工智能可以輔助分析區域內的服務需求、專業力量和可用資源，為跨機構預約、轉診安排及隨訪提供支持。依托醫聯體、醫共體完善共同質量標准，明確轉接規則，讓機構各盡其責，推動優質醫療資源向基層延伸、在區域內合理布局。

在具體任務中，人機分工要與風險程度和人員能力相適應。對流程相對規范、風險可控的資料整理任務，可以增加智能輔助﹔面對復雜病情和重要治療選擇，則應由醫務人員作出專業判斷，並與患者有效溝通。工具開發應貼近醫患的表達習慣和實際工作流程，醫務人員應了解工具的適用條件，保持獨立判斷。在明確醫務人員專業職責的同時，還要保障其能夠獲得必要依據、提出異議並接管處置，落實醫療機構和開發者的相應責任，使人工復核發揮實質作用。

局部環節的提速，還要與整個服務過程的資源配置相適應。可以開展智能排程，由一線醫護人員核實實際服務條件並完善調度方案。對於模型停用或使用范圍收縮后可能增加的人工工作量，要預留必要的接管能力和應急資源。還應結合患者等待時間、轉診銜接和醫務人員總體工作負擔的變化，持續評估應用效果、調整服務安排，把局部效率的提升轉化為穩定、適宜的服務供給。

強化“三醫”協同，提升健康投入的治理效能

習近平總書記提出，“要堅持把推進醫療、醫保、醫藥協同發展和治理作為醫藥衛生體制改革的主攻方向”，“實現基金安全運行、醫院良性運轉、群眾負擔合理”。這要求我們統籌協調服務供給、保障支付和醫藥供應之間的權責與利益，發揮人工智能在輔助整合跨系統信息、分析不同政策相互影響等方面的作用，為部門共同研判和政策調整提供支持。

協調服務供給。支持基層加強預防和延續照護，需要醫療機構和醫務人員持續投入。投入發生在當期，避免疾病進展的收益卻可能在多年后顯現，並由不同主體分享。應根據任務特點確定評價期限，在明確財政公共衛生投入和醫保支付各自職責、支出范圍的基礎上，做好政策銜接，並完善醫療機構內部激勵。對專業支持和健康管理勞動給予合理補償，建立與服務責任、實際貢獻相適應的收益分享和風險分擔安排。

強化資金保障。發揮醫保基金戰略購買作用，統籌考慮醫療服務能力和醫藥供應條件，將購買范圍、支付方式、預算約束與質量評價相結合，引導醫療機構提供適宜、連續的服務。人工智能可以輔助分析診療需求、用藥變化與基金支出的聯系，識別政策銜接中的堵點，為調整服務安排和保障藥品供應提供依據。

完善規則制度。完善政策會商和爭議處理機制，明確協作事項、責任主體及辦理時限，共享必要信息。對於不同政策組合的可能影響，可以借助經過校驗的模型開展模擬，分析可能出現的成本轉移和風險傳導。在此基礎上，結合實際對模擬結果進行檢驗評估，說明適用條件和不確定性，為有序開展試點提供參考。

注重評估檢驗。借助人工智能持續跟蹤服務流向、資源使用、基金支出和患者負擔的變化，關注不同地區和人群的受益差異。作出具體評價時，需充分考慮病例差異、服務條件和長期效果，避免簡單以費用降低代替健康改善。及時將評價結果用於購買、支付和採購政策的調整，協商糾正執行中的偏差，以增強政策之間的協調性，提高健康投入的整體效益。

促進創新與治理協同，推動數字健康成果普惠共享

面向未來，應將治理規則貫穿技術研發、驗証、應用和持續改進的全過程，以清晰的規則引導創新，為新技術進入健康服務提供可靠保障。

明確各方主體在人工智能輔助診療、健康管理、醫保服務等場景應用中的責任。開發者應說明技術的能力邊界，提供驗証依據，承擔產品質量和更新維護責任。醫療機構應做好使用授權、人員培訓和異常處置，明確必要時由誰接管、如何接管﹔醫務人員應結合患者實際作出專業判斷。管理部門則應推動標准、評價和監管要求有效銜接，使各方承擔的責任與其掌握的信息、能力和資源相匹配。

深化醫教協同。大學、附屬醫院和科研機構應圍繞真實健康需求，加強跨學科合作，將臨床判斷、算法原理、服務運營和治理要求融入課程與實踐。通過聯合培養、跨學科導師團隊等方式，培養能夠跨專業合作的人才，打造優勢互補的團隊。加強基層醫務人員在崗培訓，提供便捷的技術咨詢和運維支持，幫助一線人員理解工具邊界、識別異常並妥善處置，使人才培養與服務能力建設相互促進。

推動普惠共享。資源不足地區的數據較少，未必說明健康需要較低﹔就醫費用較少，也不能直接解釋為人群更健康。應結合公共衛生調查和一線反饋，檢驗模型對不同人群的適用性，並為基層提供可負擔的公共技術服務，避免資源差距在技術應用中進一步擴大。對老年人、殘疾人和數字能力較弱者，應保留便利的人工服務，提供適宜的交互方式。同時，把可及性和公平性貫穿服務設計、資源配置與效果評價全過程，讓人們共享技術進步帶來的收益。

（作者：王帆，系中山大學黨委副書記、教授）