1 政策背景與智慧醫(yī)療新機遇
2025年8月，國務院發(fā)布《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（國發(fā)〔2025〕11號），明確提出將人工智能與各行各業(yè)深度融合作為國家戰(zhàn)略。該文件詳細闡述了六大重點行動，特別是在 “人工智能+”民生福祉 部分強調要"有序推動人工智能在輔助診療、健康管理、醫(yī)保服務等場景的應用，大幅提高基層醫(yī)療健康服務能力和效率"。這一政策導向為醫(yī)療健康行業(yè)的數(shù)字化轉型提供了明確指引和強大動力。 “人工智能+”行動 在醫(yī)療領域的實施將推動三個層面的深度融合：技術層面實現(xiàn)大數(shù)據(jù)、人工智能與醫(yī)療核心業(yè)務的融合；流程層面重塑診療、管理和服務模式；生態(tài)層面構建跨機構、跨領域的醫(yī)療健康智能網絡。政策提出到2027年，率先實現(xiàn)人工智能與6大重點領域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%；到2030年，應用普及率超90%；到2035年，我國全面步入智能經濟和智能社會發(fā)展新階段。這一進程將加速醫(yī)療健康行業(yè)向智能化、個性化、普惠化方向發(fā)展。
表：國務院“人工智能+”行動政策與智慧醫(yī)療對接點
| 政策方向 | 智慧醫(yī)療對接領域 | 預期成效 | 時間節(jié)點 |
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| 醫(yī)學研究范式創(chuàng)新、科學大模型建設 | 加速醫(yī)學科學發(fā)現(xiàn)和臨床技術突破 | |
| 智能原生醫(yī)療模式、健康服務新業(yè)態(tài) | 培育智能原生醫(yī)療健康企業(yè)和服務模式 | |
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| 醫(yī)療數(shù)據(jù)治理、智能監(jiān)管 | | |
在醫(yī)療健康領域，政策特別關注人工智能在輔助診療、健康管理和醫(yī)保服務等場景的應用，旨在解決我國醫(yī)療體系長期存在的資源分布不均、服務效率不高、基層能力不足等問題。通過推動人工智能與醫(yī)療健康的深度融合，政策期望實現(xiàn)醫(yī)療服務模式的根本性變革，從以治療為中心向以健康為中心轉變，從規(guī)模標準化服務向個性化精準服務轉變，從機構內服務向全程連續(xù)服務轉變。2 智慧醫(yī)院維度：新一代HIS/EMR平臺與AI多模態(tài)融合
2.1 智能化HIS系統(tǒng)的核心技術特征 新一代醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）和電子病歷（EMR）平臺正朝著智能化、集成化、云原生方向快速發(fā)展。與傳統(tǒng)系統(tǒng)相比，新一代HIS/EMR平臺具有以下核心技術特征：深度融入人工智能技術，實現(xiàn)輔助診斷、治療方案推薦、不良事件預測預警等功能；與其他系統(tǒng)深度集成，實現(xiàn)與電子病歷系統(tǒng)（EMR）、影像歸檔和通信系統(tǒng)（PACS）、實驗室信息系統(tǒng)（LIS）等全面一體化集成。 這些系統(tǒng)采用混合云架構以滿足數(shù)據(jù)安全和業(yè)務擴展的需求——私有云確保核心診療數(shù)據(jù)的安全，公有云承載互聯(lián)網醫(yī)院的高并發(fā)業(yè)務，實現(xiàn)彈性擴展，降低運維成本。同時，移動醫(yī)療應用成為標準組成部分，患者可以通過手機應用程序預約掛號、查詢檢查結果、在線咨詢醫(yī)生等，醫(yī)生也可以利用移動設備隨時隨地查看患者病歷、下達醫(yī)囑，提高工作效率。 數(shù)據(jù)安全與隱私保護：新一代HIS系統(tǒng)更加注重數(shù)據(jù)安全與隱私保護。醫(yī)院采取加密、訪問控制、身份認證等技術手段，確保患者信息的安全，同時遵守相關法律法規(guī)，保護患者隱私。國產化與標準化也是重要趨勢，HIS系統(tǒng)不斷推進國產化適配，支持統(tǒng)信、麒麟操作系統(tǒng)等國產軟件，同時采用開源數(shù)據(jù)庫等技術，降低對國外技術的依賴。 基于DeepSeek、Qwen等開源大模型的智樞中心成為未來醫(yī)院的核心大腦。以北京協(xié)和醫(yī)院研發(fā)的“協(xié)和智樞”綜合智能體為例，該系統(tǒng)裝載了"滿血版DeepSeek-R1+量子安全"的雙技術體系，搭配專業(yè)書籍、核心論文、前沿指南共識等知識庫，以及醫(yī)院百年積淀的高質量病例和醫(yī)學邏輯組織，構建出醫(yī)療、服務、管理"三位一體"的多元場景人工智能應用。 DeepSeek-R1作為千億參數(shù)級別的大模型，具備強大推理能力，使“協(xié)和智樞”能夠高效利用海量醫(yī)療數(shù)據(jù)和診療經驗，為醫(yī)生提供全面系統(tǒng)的復合建議。與此同時，量子安全技術為系統(tǒng)提供安全保障，通過"端到端"的密鑰防護，有效防范暴力破解與監(jiān)聽竊取，確保患者病歷、診療記錄等核心數(shù)據(jù)在傳輸過程的"零泄露"。表：基于大模型的醫(yī)院智樞中心關鍵模塊與功能
| 模塊名稱 | 核心技術 | 主要功能 | 應用效果 |
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| | 醫(yī)院資源優(yōu)化、耗材管理、績效評估 | |
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Nature Cancer發(fā)表醫(yī)學AI多模態(tài)模型，整合臨床、基因、影像以及病理數(shù)據(jù)，探索跨模態(tài)信息融合方法
這篇文章聚焦高級別漿液性卵巢癌（HGSOC）的多模態(tài)數(shù)據(jù)整合與風險分層，針對當前臨床預后模型對患者結局異質性解釋不足的問題，探索了基于機器學習的跨模態(tài)信息融合方法。研究收集444例患者的治療前CT影像、H&E病理切片、基因組測序及臨床數(shù)據(jù)，分別構建放射組學（大網膜紋理特征如GLCM自相關）、組織病理學（腫瘤核平均面積、基質長軸長度）和臨床基因組（HRD狀態(tài)）單模態(tài)模型，并通過晚期融合策略整合為多模態(tài)模型。 其中，基于大網膜CT特征的放射組學模型在測試集的c-index為0.53，組織病理學模型為0.54，而整合基因組、放射組學和組織病理學的GRH模型將測試集c-index提升至0.61，顯著增強了對患者總生存和無進展生存的預測能力。
文章重點驗證了多模態(tài)數(shù)據(jù)在腫瘤風險分層中的互補性，發(fā)現(xiàn)放射組學與組織病理學特征的風險評分 Kendall’s τ 系數(shù)低于0.14，表明兩者從宏觀紋理（如大網膜密度反映的腫瘤異質性）和微觀結構（如細胞核大小關聯(lián)的基因組不穩(wěn)定性）提供獨立預后信息。 通過弱監(jiān)督深度學習對H&E切片進行組織類型分類（脂肪、基質、腫瘤等，分類準確率0.88），結合細胞核形態(tài)定量分析，建立了可解釋的病理特征模型，其核心特征（如核面積）與生存顯著相關，為病理圖像的自動化分析提供了可復用的技術框架。 影像AI和病理AI與大模型的多模態(tài)融合成為智慧醫(yī)院建設的重要方向。在病理診斷領域，商湯醫(yī)療開發(fā)的"醫(yī)療多模態(tài)大模型驅動的Sensecare?智慧病理綜合解決方案"涵蓋了"病理大模型AI應用生產平臺"、"數(shù)字病理切片管理平臺"和"智慧病理AI輔助診斷平臺"三大技術平臺，構建覆蓋"臨床—科研—教學"全鏈路的智慧病理生態(tài)。 該系統(tǒng)核心是國內首個病理垂域大模型PathOrchestra，基于30萬張全視野數(shù)字切片訓練，憑借自監(jiān)督學習機制，實現(xiàn)了對細胞形態(tài)、組織結構、染色特征的跨病種泛化理解。在上海瑞金醫(yī)院病理科的應用實踐中，SenseCare?智慧病理AI輔助診療平臺將消化道活檢診斷耗時從1分鐘縮短至10秒內，年節(jié)省人力工時超萬小時。 2025 年 5 月 20 日，北京師范大學舒妮教授、南京航空航天大學黃偉杰副研究員在 Cell 子刊 Cell Reports Medicine 上發(fā)表了題為：AI-powered integration of multimodal imaging in precision medicine for neuropsychiatric disorders 的綜述論文。 在這篇綜述中，作者概述了多模態(tài)神經影像技術、人工智能方法以及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合策略，強調了基于神經影像數(shù)據(jù)的多模態(tài)人工智能在神經精神疾病精準醫(yī)療中的應用，并探討了其在臨床應用中的挑戰(zhàn)、新興解決方案以及未來的發(fā)展方向。
神經精神疾病，例如阿爾茨海默病、自閉癥、抑郁癥等，如同一幅復雜的拼圖：癥狀多樣、病因隱蔽，傳統(tǒng)診療方法常陷入“看不清全貌”的困境。近年，科學家們找到了一把新鑰匙——通過人工智能（AI）整合多模態(tài)神經影像技術，讓精準醫(yī)療在神經疾病領域邁出革命性一步。
圖片來自于Cell子刊：舒妮/黃偉杰團隊綜述AI賦能多模態(tài)成像，用于神經精神疾病精準醫(yī)療 類似地，在影像診斷領域，AI大模型能夠實現(xiàn)對CT、MRI、X光等醫(yī)學影像的智能分析和解讀，輔助放射科醫(yī)生提高診斷準確性和效率。新一代影像AI系統(tǒng)不僅能夠檢測異常病灶，還能結合臨床數(shù)據(jù)提供診斷建議和預后評估，實現(xiàn)從影像分析到臨床決策的全流程支持。3 智慧衛(wèi)健維度：區(qū)域健康大腦與AI醫(yī)療智算中臺 國家"十四五"全民健康信息化規(guī)劃提出，到2025年建設形成統(tǒng)一權威、互聯(lián)互通的全民健康信息平臺支撐保障體系，基本實現(xiàn)公立醫(yī)院與全民健康信息平臺的聯(lián)通全覆蓋。這為區(qū)域健康大腦建設奠定了堅實基礎。進入"十五五"時期，健康信息化建設正從平臺聯(lián)通向數(shù)據(jù)智能階段演進，基于AI醫(yī)療的區(qū)域"健康大腦+"平臺成為發(fā)展重點。 浙江省湖州市健康云項目是這一趨勢的典型代表。該項目依托中國電子云CECSTACK專屬云軟件，構建覆蓋湖州市全域的健康云平臺體系，為湖州市"健康大腦"、各級醫(yī)療機構及衛(wèi)生健康相關委辦局提供強大的IaaS、PaaS等核心服務能力。項目有力支撐全市醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的匯聚融通與智能應用，提升醫(yī)療衛(wèi)生機構運行效率和服務水平，為全市居民提供更便捷、高效、普惠的健康服務。 健瀾科技提出的"醫(yī)療健康大腦+"平臺采用六大中心架構：云網中心、數(shù)據(jù)中心、交換中心、組建中心、算法中心和標準中心，支撐智慧醫(yī)療、健康管理和智慧公衛(wèi)三大跑道的N多個應用場景。這種架構實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、治理到應用的全流程覆蓋，為區(qū)域健康智能服務提供了完整解決方案。 區(qū)域健康大腦的技術架構采用雙大模型策略——結合通用大模型（如DeepSeek、Qwen）和醫(yī)療垂直領域大模型（如病理大模型、影像大模型），在確保通用能力的同時滿足醫(yī)療專業(yè)需求。Qwen模型作為阿里巴巴開發(fā)的開源大語言模型，具有多語言支持（達119種語言）、強大的推理能力和專門的代碼生成能力，非常適合醫(yī)療健康場景的應用。 健康大腦中的AI醫(yī)療智能體采用模塊化設計，通常包括數(shù)據(jù)智能體、知識智能體、服務智能體和治理智能體等模塊。這些智能體協(xié)同工作，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、治理、分析到應用的全流程智能化。例如，數(shù)據(jù)智能體負責醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集和標準化處理；知識智能體負責醫(yī)學知識圖譜的構建和更新；服務智能體負責面向居民的健康服務提供；治理智能體負責醫(yī)療質量和安全監(jiān)管。 基于DeepSeek和Qwen等大模型的智能體具備工具使用、記憶和自主工作流能力，能夠執(zhí)行復雜的醫(yī)療健康任務3。例如，在慢性病管理場景中，智能體可以連續(xù)監(jiān)測居民健康指標，自動分析健康風險，提供個性化健康建議，甚至在必要時推薦就醫(yī)或調整治療方案。 區(qū)域健康大腦支撐的多場景應用包括：智慧醫(yī)院（名醫(yī)名院零距離、遠程醫(yī)療服務集成）、健康生活（可穿戴設備應用、社區(qū)健身服務）、幸福養(yǎng)老（居家養(yǎng)老、互聯(lián)網+養(yǎng)老服務）和居家護理（互聯(lián)網護理、線上點單線下服務）等。這些應用共同構成了"醫(yī)、康、養(yǎng)、護"一體化的健康服務體系。 健康大腦還加強與民政、教育、公安等部門的數(shù)據(jù)交互和業(yè)務協(xié)同，在社區(qū)養(yǎng)老、學生心理健康、生長發(fā)育、疫情常態(tài)防控、法醫(yī)賦能等領域搭建業(yè)務多跨體系，建立各類多跨協(xié)同應用場景。這種跨部門協(xié)同機制打破了數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)了健康服務的全域整合和資源優(yōu)化配置。 在生態(tài)建設方面，區(qū)域健康大腦通常采用政府主導、企業(yè)參與、機構協(xié)同的模式。例如，湖州健康云項目采用合作運營模式，由中國電子云和第三方共同投資、協(xié)同運營，實現(xiàn)強強合作、互利共贏，共同推動區(qū)域健康云生態(tài)的高質量發(fā)展。這種模式既保證了項目的公益性和安全性，又引入了市場競爭機制和專業(yè)能力，有利于平臺的可持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新活力。4.1 北京協(xié)和醫(yī)院“協(xié)和智樞”綜合智能體 北京協(xié)和醫(yī)院自主研發(fā)的“協(xié)和智樞”綜合智能體是醫(yī)療大模型應用的典范。該系統(tǒng)于2025年3月通過試點測試，進入實際應用階段，裝載了"滿血版DeepSeek-R1+量子安全"的雙技術體系，搭配了專業(yè)書籍、核心論文、前沿指南共識等知識庫，以及北京協(xié)和醫(yī)院百年積淀的高質量病例和醫(yī)學邏輯組織。 “協(xié)和智樞”在三個維度發(fā)揮重要作用：在醫(yī)療方面，具備輔助診斷、電子病歷輔助生成、預后評估等功能；在患者服務方面，可以提供智能分診、體檢報告解讀、用藥指導等服務；在醫(yī)院管理方面，搭載了百事通個性化問答、智能耗材管理等多項功能。其中，MedAgent智能體已成為醫(yī)生的"得力助手"，具備量表計算、病情檢索、患者風險評估預警、診療建議等多"角色"功能，同時還具備參考文獻一鍵追溯和醫(yī)學量表自動更新等功能。 該系統(tǒng)的顯著特點是引入了量子安全技術，通過"端到端"的密鑰防護，有效防范暴力破解與監(jiān)聽竊取，確保患者病歷、診療記錄等核心數(shù)據(jù)在傳輸過程的"零泄露"。同時，系統(tǒng)通過動態(tài)更新指南、整合權威數(shù)據(jù)、可視化的思考過程、增加溯源機制等方式，有效抑制模型"幻覺"，增強輔助臨床決策的可信度。4.2 清華大學人工智能醫(yī)院總體規(guī)劃 清華大學于2025年4月成立人工智能醫(yī)院，體現(xiàn)了學術與臨床深度融合的愿景。該醫(yī)院建設分階段進行，初期將在學校AI全面布局和多學科醫(yī)工交叉的基礎上建設AI醫(yī)院系統(tǒng)，以全科醫(yī)學科和眼科、放射診斷科、呼吸科等?？茷樵圏c。未來將構建"AI+醫(yī)療+教育+科研"生態(tài)閉環(huán)，促進優(yōu)質醫(yī)療資源的高效擴融與均衡布局，讓更多人享有可負擔、可持續(xù)的高質量醫(yī)療服務。 清華大學人工智能醫(yī)院從設計底層融入AI智能體功能，協(xié)助醫(yī)生精準決策，提高醫(yī)療服務效率和患者滿意度，降低醫(yī)院運營成本，推動解決基層全科醫(yī)生短缺問題。這一理念超越了傳統(tǒng)醫(yī)院信息化建設的模式，而是將人工智能作為核心基礎設施融入醫(yī)院的設計和運營全過程。 2024年11月，清華大學團隊研發(fā)的"紫荊AI醫(yī)生"內測系統(tǒng)已經上線，基于"閉環(huán)式"醫(yī)療虛擬世界實現(xiàn)AI醫(yī)生加速進化，為人工智能醫(yī)院建設奠定了智能醫(yī)療領域智能體研究及應用基礎8。這種方法通過虛擬環(huán)境訓練和測試AI系統(tǒng)，加速其成熟和優(yōu)化，然后再應用到實際臨床環(huán)境中，提高了AI應用的安全性和可靠性。表：智慧醫(yī)療典型案例關鍵創(chuàng)新點比較
| 案例名稱 | 核心技術特點 | 應用創(chuàng)新 | 推廣價值 |
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| | AI+醫(yī)療+教育+科研生態(tài)閉環(huán) | |
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未來智慧醫(yī)療的發(fā)展將更加注重技術融合與生態(tài)協(xié)同。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈等技術的綜合應用將推動醫(yī)療健康服務向更高水平發(fā)展。特別是人工智能與生物制造、量子科技、第六代移動通信（6G）等領域的技術協(xié)同創(chuàng)新，將為智慧醫(yī)療帶來新的突破點。 醫(yī)療健康AI生態(tài)建設需要多方參與和開放協(xié)作。政府應制定鼓勵創(chuàng)新政策和完善監(jiān)管框架；科研機構應加強基礎理論研究和核心技術攻關；醫(yī)療機構應積極應用新技術并反饋改進意見；企業(yè)應持續(xù)創(chuàng)新并提供可靠的產品和服務；公眾應參與體驗和反饋，幫助系統(tǒng)不斷優(yōu)化。只有各方協(xié)同努力，才能構建繁榮的智慧醫(yī)療生態(tài)體系。 隨著AI在醫(yī)療領域的深入應用，安全性和倫理問題日益凸顯。必須確保AI系統(tǒng)的安全可靠、公平透明和隱私保護。國務院意見明確提出要"夯實網絡與數(shù)據(jù)安全的保障體系"，全面落實網絡安全和數(shù)據(jù)安全相關的法規(guī)標準，完善網絡安全和數(shù)據(jù)安全的責任體系和管理制度。 標準化工作也是智慧醫(yī)療發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié)。需要加強全民健康信息化標準的應用推廣，真正把這些標準落地落實，深化全民健康信息化標準的服務管理6。通過搭建標準推廣平臺，有利于醫(yī)療衛(wèi)生機構和企業(yè)來落地這些標準，促進不同系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享。 智慧醫(yī)療的發(fā)展離不開專業(yè)人才隊伍建設。需要培養(yǎng)既懂醫(yī)療又懂技術的復合型人才，同時提升現(xiàn)有醫(yī)療人員和技術人員的能力素質。國務院意見中明確提出"大力支持開展人工智能技能培訓，激發(fā)人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和再就業(yè)活力"。 醫(yī)療機構應積極開展人工智能素養(yǎng)與技能培訓，推動各行業(yè)形成更多可復用的專家知識。高校和科研機構應加強醫(yī)學與人工智能的交叉學科建設，培養(yǎng)新一代醫(yī)療AI人才。企業(yè)應提供易于使用和理解的AI工具，降低醫(yī)護人員使用AI技術的門檻。 國務院"人工智能+"行動意見為智慧醫(yī)療發(fā)展指明了方向，新一代HIS/EMR平臺與AI多模態(tài)融合、基于大模型的智樞中心建設、區(qū)域健康大腦平臺等將成為發(fā)展重點。通過北京協(xié)和醫(yī)院、清華大學AI醫(yī)院、健瀾科技等典型案例的分析，我們可以看到智慧醫(yī)療已經取得了實質性進展，正在從概念走向實踐，從單點應用走向系統(tǒng)融合。 未來智慧醫(yī)療的發(fā)展需要把握技術驅動、應用引領、安全可控、生態(tài)協(xié)同四大原則，推動人工智能與醫(yī)療健康的深度融合。通過技術創(chuàng)新、制度創(chuàng)新和模式創(chuàng)新，構建以人為本、智能驅動的新型醫(yī)療健康服務體系，最終實現(xiàn)"讓所有人享有可負擔、可持續(xù)的高質量醫(yī)療服務"的愿景。特別聲明：智慧醫(yī)療網轉載其他網站內容，出于傳遞更多信息而非盈利之目的，同時并不代表贊成其觀點或證實其描述，內容僅供參考。版權歸原作者所有，若有侵權，請聯(lián)系我們刪除。
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