AI 의료 핵심 의제로 양회서 강조
전문가 해설
“정부 업무보고에서 AI 의료건강이 핵심 의제로 부상했다”라는 기사입니다. 올해 양회에서 인공지능, 뇌-기계 인터페이스, 스마트 경제 등 신기술이 주목받았으며, 특히 AI+의료건강이 국민 생활과 직결되는 분야로 집중 논의되었습니다. 현재 중국 의료 서비스 체계는 세계 최대 규모로 성장했지만, 대형 병원 진료 과정의 복잡성, 인터넷 병원의 기능 제한, 온라인·오프라인 정보 불통합 등으로 ‘줄 서기 많음’, ‘여러 기관을 전전’하는 문제가 여전히 존재합니다. 또한 가정의사 서비스 부족, 만성질환 관리 미흡, 데이터 단절로 인한 진료 연속성 부족 등이 현실적 과제로 지적되었습니다. 이에 대해 전문가들은 도시 단위 의료건강 AI 시스템을 구축해 환자 경험을 개선하고, 데이터 통합을 통해 개인 맞춤형 건강 관리가 가능하도록 해야 한다고 제안했습니다. AI 대모델을 활용한 의료 서비스는 이미 일부 지역에서 시범 적용되고 있으며, ‘디지털 가정의사’, ‘AI 건강 어시스턴트’ 같은 서비스가 확대되고 있습니다.
요약
국무원은 AI+医疗健康을 推荐하여, 국민의 건강 서비스를 개선하고자 한다. 또한, 인공지능(AI)가 보건 제한물질을 확인하는 등, AI+医疗健康이 인류의 삶에 큰 영향을 미칠 것으로 기대된다.
今年政府工作报告中，人工智能、脑机接口、智能经济新形态等热点词汇引起广泛关注。全国两会期间，在众多“AI+”赛道中，AI医疗健康成为焦点议题。
围绕群众就医“排队多”“多头跑”等痛点，多位委员建议，推广城市级医疗健康智能体，推动本地医疗卫生服务系统从信息化到智能化的升级改造，为群众带来AI医疗健康服务新体验。
回顾“十四五”时期，我国建成了世界上规模最大的医疗服务体系、疾病预防控制体系、医疗保障体系，卫生健康事业取得长足发展。但随着人口老龄化加剧、居民健康需求多元化升级，以及医疗资源分布不均衡等问题凸显，医疗卫生服务过程中的堵点难点仍然存在。
结合市场调研来看，当前我国医疗卫生服务体系面临三大现实痛点。首先是群众就医体验还有较大提升空间。特别是大医院的就医流程复杂，导致“排队多”与“多头跑”现象常见；互联网医院的服务功能比较单一，入口分散，用户很难找到病情需要的医生和服务；线上线下的信息不贯通，用户线上只能挂号缴费，而线下门诊、检验检查、住院等流程进度无法直接推送给用户，导致就医过程缺乏清晰的指引。
此外，院外健康服务能力还比较薄弱，难以与院内诊疗衔接互补；家庭医生数量、质量与服务能力还有提升空间，居民在慢性病管理、妇幼服务等领域还缺乏高质量的服务供给，日常健康管理也缺乏好用管用的工具等。
更为重要的是，数据和服务尚未互通，导致医疗健康服务缺乏连续性。多数地区居民的诊疗记录、检查检验报告、体检报告、购药记录、医保、商保、可穿戴设备等全周期健康数据，分散在不同的部门和机构中，跨机构互联互通与业务协同困难，无法形成精细化个人健康画像，制约了诊断和健康管理的精准性。
“就医时这类情况太常见了，有时候刚刚在上一家医院检查完的项目，转院后检查结果却不被新的医院认可，重复检查既耽误时间，又加重了就医成本。”有用户向北京商报记者表示。
全国政协常委、国家统计局原副局长贾楠与全国政协委员、中日友好医院原副院长姚树坤认为，发展城市医疗健康智能体，有助于解决上述三大现实痛点问题。
谈及发展AI+医疗健康的必要性，全国政协委员、北京大学第一医院心内科首席专家霍勇表示，“AI+医疗健康”是抢占国际竞争制高点的关键领域，以AI应用为抓手，可以完善院外健康服务供给体系，提升居民健康水平。
霍勇认为，我国医疗资源存在总量不足、分布不均等难题，近年来我国AI技术在医疗健康领域的应用已有长足进步，但还需从模型部署、数据打通、院外健康服务衔接与支付能力保障等多方面进行协同，加速应用，让更多老百姓用得上、放心用。
2026年全国两会期间，人工智能再度被写入政府工作报告，要求深化拓展“人工智能+”，同时“十五五”规划纲要草案明确提出，加快建设健康中国、建设优质高效医疗服务体系，抢占人工智能产业应用制高点。
从市场表现来看，目前国内涌现出了以蚂蚁阿福为代表的一系列医疗专业大模型和健康AI应用，蚂蚁阿福还成为全球第一大健康AI App，反映出居民对专业、便捷的健康服务有着庞大的需求。与此同时，美国OpenAI、谷歌等科技巨头也纷纷跟进上线AI+医疗健康产品。
作为国际AI竞争的关键领域，我国AI+医疗健康虽已取得长足进步，但仍面临技术、政策、场景三大层面的短板。霍勇进一步解释称，在技术层面，“数据孤岛”制约模型迭代，居民健康数据散落在医疗机构、药店等不同主体中，难以贯通形成多维健康图谱；多数医疗机构倾向于私有化部署大模型，模型“单打独斗”，无法借助行业积累提升服务水平。
在政策层面，霍勇表示，“不敢用、不会用”的顾虑仍存在，大模型应用价值、评测标准、管理机制尚未达成共识。比如，AI能多大程度促进分级诊疗？节省多少医保资金？这些定量研究尚处空白。
此外，场景方面，霍勇也提到了院外健康。霍勇指出，院外健康服务覆盖不足，尤其是预防、康复、护理、随访等环节。一名家庭医生往往要服务700至1000名居民，很难做到及时用药指导和定期随访，这正是AI可以发挥作用的领域。
对于如何突破上述三大短板，霍勇提出三项建议：一是打破模型和“数据孤岛”。探索“混合云”部署模式，低敏感度数据部署在“行业云”、高敏感度数据部署在“私有云”，率先推动低敏感度医疗健康数据的互联互通；借鉴美国“前沿部署工程师”（FDE）模式，以“数据不动知识动”的方式，带动医疗大模型性能持续提升；试点“个人医保云”等，深化国家级数据互联互通。
二是探索医疗大模型分类分级治理体系，建立权威标准。根据不同场景应用价值、风险等级，明确各场景下模型的能力边界和权责；推动医疗机构、模型厂商、第三方机构协同，加快建立行业公认的评测标准，开展价值量化测算和伦理审查机制，让行业有规可依。
三是强化院外健康服务衔接。霍勇建议聚焦居民健康咨询、报告解读、健康管理计划等高频需求，通过“数字家庭医生”“名医智能体”等已被市场验证的模式，释放AI的应用价值。
同时，霍勇提出，扩大政府购买健康服务范围，探索将可穿戴智能设备、居家健康管理硬件纳入财政支持等。霍勇认为，通过技术、政策和场景协同发力，AI+医疗健康有望真正实现高质量发展，变成老百姓日常生活触手可及的专业服务，为“健康中国”的新十年建设注入强劲动力。
突破应用难点之后，AI在医疗健康领域如何进一步提质增效？贾楠、姚树坤两位委员指出，要在全国范围推广城市级医疗健康智能体。
北京商报记者注意到，近年来，部分省市已经在城市级医疗健康智能体上做率先探索。目前，浙江“安诊儿”接入2000多家医疗机构，覆盖1800万用户；重庆“渝小健”、广州“穗小伊”等也在加快推进。贾楠、姚树坤两位委员认为，这些地区的部分实践经验对全国各地均有借鉴意义。
在全国范围推广城市级医疗健康智能体之外，贾楠、姚树坤两位委员进一步表示，可以从三个方向推动医疗卫生服务持续提质增效：一是加快推进“智能云陪诊”方案，将门诊、住院等环节拆解为标准化节点，打通节点之间的数据流和服务流，让患者用一部手机就能及时接受清晰准确的就诊引导，提升就医便利度。另一方面，以AI作为交互的渠道，打通互联网医院的入口和认证体系，整合线上线下医疗药品资源，按需精准推送在线问诊、处方流转、线上购药、医保商保结算等“一站式服务”，实现“问得准症、看得上病、买得到药、支付方便、保障得好、管理得严”的医疗服务。
二是推动院内诊疗和院外健康管理的高效衔接。推广“数字家庭医生”模式，推动各地家庭医生工作站数智化升级，集成线上签约、智能随访等能力，提升家庭医生的签约率和履约服务能力。将居民侧的AI健康助手、可穿戴设备与家庭医生智能工作站打通，围绕慢病管理、妇幼服务等重点领域，构建随访、用药管理、指标异常预警、及时有效干预等全周期健康服务体系。
三是加强省内外医疗健康数据互联互通，助力构建全周期覆盖的健康管理服务体系。加快构建统一的数据互联互通标准规范和技术底座，在个人授权的基础上，打通居民电子健康档案、电子病历、检验检查报告、智能可穿戴设备、家庭监测设备数据，形成全周期覆盖的个人健康画像。基于AI助手为居民提供个性化的健康咨询、饮食与运动建议、心理健康等服务，构建主动式健康管理闭环，实现从“治病”到“防病”的转变，全面提升健康管理的可及性、连续性与可衡量效果。
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围绕群众就医“排队多”“多头跑”等痛点，多位委员建议，推广城市级医疗健康智能体，推动本地医疗卫生服务系统从信息化到智能化的升级改造，为群众带来AI医疗健康服务新体验。
回顾“十四五”时期，我国建成了世界上规模最大的医疗服务体系、疾病预防控制体系、医疗保障体系，卫生健康事业取得长足发展。但随着人口老龄化加剧、居民健康需求多元化升级，以及医疗资源分布不均衡等问题凸显，医疗卫生服务过程中的堵点难点仍然存在。
结合市场调研来看，当前我国医疗卫生服务体系面临三大现实痛点。首先是群众就医体验还有较大提升空间。特别是大医院的就医流程复杂，导致“排队多”与“多头跑”现象常见；互联网医院的服务功能比较单一，入口分散，用户很难找到病情需要的医生和服务；线上线下的信息不贯通，用户线上只能挂号缴费，而线下门诊、检验检查、住院等流程进度无法直接推送给用户，导致就医过程缺乏清晰的指引。
此外，院外健康服务能力还比较薄弱，难以与院内诊疗衔接互补；家庭医生数量、质量与服务能力还有提升空间，居民在慢性病管理、妇幼服务等领域还缺乏高质量的服务供给，日常健康管理也缺乏好用管用的工具等。
更为重要的是，数据和服务尚未互通，导致医疗健康服务缺乏连续性。多数地区居民的诊疗记录、检查检验报告、体检报告、购药记录、医保、商保、可穿戴设备等全周期健康数据，分散在不同的部门和机构中，跨机构互联互通与业务协同困难，无法形成精细化个人健康画像，制约了诊断和健康管理的精准性。
“就医时这类情况太常见了，有时候刚刚在上一家医院检查完的项目，转院后检查结果却不被新的医院认可，重复检查既耽误时间，又加重了就医成本。”有用户向北京商报记者表示。
全国政协常委、国家统计局原副局长贾楠与全国政协委员、中日友好医院原副院长姚树坤认为，发展城市医疗健康智能体，有助于解决上述三大现实痛点问题。
谈及发展AI+医疗健康的必要性，全国政协委员、北京大学第一医院心内科首席专家霍勇表示，“AI+医疗健康”是抢占国际竞争制高点的关键领域，以AI应用为抓手，可以完善院外健康服务供给体系，提升居民健康水平。
霍勇认为，我国医疗资源存在总量不足、分布不均等难题，近年来我国AI技术在医疗健康领域的应用已有长足进步，但还需从模型部署、数据打通、院外健康服务衔接与支付能力保障等多方面进行协同，加速应用，让更多老百姓用得上、放心用。
2026年全国两会期间，人工智能再度被写入政府工作报告，要求深化拓展“人工智能+”，同时“十五五”规划纲要草案明确提出，加快建设健康中国、建设优质高效医疗服务体系，抢占人工智能产业应用制高点。
从市场表现来看，目前国内涌现出了以蚂蚁阿福为代表的一系列医疗专业大模型和健康AI应用，蚂蚁阿福还成为全球第一大健康AI App，反映出居民对专业、便捷的健康服务有着庞大的需求。与此同时，美国OpenAI、谷歌等科技巨头也纷纷跟进上线AI+医疗健康产品。
作为国际AI竞争的关键领域，我国AI+医疗健康虽已取得长足进步，但仍面临技术、政策、场景三大层面的短板。霍勇进一步解释称，在技术层面，“数据孤岛”制约模型迭代，居民健康数据散落在医疗机构、药店等不同主体中，难以贯通形成多维健康图谱；多数医疗机构倾向于私有化部署大模型，模型“单打独斗”，无法借助行业积累提升服务水平。
在政策层面，霍勇表示，“不敢用、不会用”的顾虑仍存在，大模型应用价值、评测标准、管理机制尚未达成共识。比如，AI能多大程度促进分级诊疗？节省多少医保资金？这些定量研究尚处空白。
此外，场景方面，霍勇也提到了院外健康。霍勇指出，院外健康服务覆盖不足，尤其是预防、康复、护理、随访等环节。一名家庭医生往往要服务700至1000名居民，很难做到及时用药指导和定期随访，这正是AI可以发挥作用的领域。
对于如何突破上述三大短板，霍勇提出三项建议：一是打破模型和“数据孤岛”。探索“混合云”部署模式，低敏感度数据部署在“行业云”、高敏感度数据部署在“私有云”，率先推动低敏感度医疗健康数据的互联互通；借鉴美国“前沿部署工程师”（FDE）模式，以“数据不动知识动”的方式，带动医疗大模型性能持续提升；试点“个人医保云”等，深化国家级数据互联互通。
二是探索医疗大模型分类分级治理体系，建立权威标准。根据不同场景应用价值、风险等级，明确各场景下模型的能力边界和权责；推动医疗机构、模型厂商、第三方机构协同，加快建立行业公认的评测标准，开展价值量化测算和伦理审查机制，让行业有规可依。
三是强化院外健康服务衔接。霍勇建议聚焦居民健康咨询、报告解读、健康管理计划等高频需求，通过“数字家庭医生”“名医智能体”等已被市场验证的模式，释放AI的应用价值。
同时，霍勇提出，扩大政府购买健康服务范围，探索将可穿戴智能设备、居家健康管理硬件纳入财政支持等。霍勇认为，通过技术、政策和场景协同发力，AI+医疗健康有望真正实现高质量发展，变成老百姓日常生活触手可及的专业服务，为“健康中国”的新十年建设注入强劲动力。
突破应用难点之后，AI在医疗健康领域如何进一步提质增效？贾楠、姚树坤两位委员指出，要在全国范围推广城市级医疗健康智能体。
北京商报记者注意到，近年来，部分省市已经在城市级医疗健康智能体上做率先探索。目前，浙江“安诊儿”接入2000多家医疗机构，覆盖1800万用户；重庆“渝小健”、广州“穗小伊”等也在加快推进。贾楠、姚树坤两位委员认为，这些地区的部分实践经验对全国各地均有借鉴意义。
在全国范围推广城市级医疗健康智能体之外，贾楠、姚树坤两位委员进一步表示，可以从三个方向推动医疗卫生服务持续提质增效：一是加快推进“智能云陪诊”方案，将门诊、住院等环节拆解为标准化节点，打通节点之间的数据流和服务流，让患者用一部手机就能及时接受清晰准确的就诊引导，提升就医便利度。另一方面，以AI作为交互的渠道，打通互联网医院的入口和认证体系，整合线上线下医疗药品资源，按需精准推送在线问诊、处方流转、线上购药、医保商保结算等“一站式服务”，实现“问得准症、看得上病、买得到药、支付方便、保障得好、管理得严”的医疗服务。
二是推动院内诊疗和院外健康管理的高效衔接。推广“数字家庭医生”模式，推动各地家庭医生工作站数智化升级，集成线上签约、智能随访等能力，提升家庭医生的签约率和履约服务能力。将居民侧的AI健康助手、可穿戴设备与家庭医生智能工作站打通，围绕慢病管理、妇幼服务等重点领域，构建随访、用药管理、指标异常预警、及时有效干预等全周期健康服务体系。
三是加强省内外医疗健康数据互联互通，助力构建全周期覆盖的健康管理服务体系。加快构建统一的数据互联互通标准规范和技术底座，在个人授权的基础上，打通居民电子健康档案、电子病历、检验检查报告、智能可穿戴设备、家庭监测设备数据，形成全周期覆盖的个人健康画像。基于AI助手为居民提供个性化的健康咨询、饮食与运动建议、心理健康等服务，构建主动式健康管理闭环，实现从“治病”到“防病”的转变，全面提升健康管理的可及性、连续性与可衡量效果。
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