本文選自中國工程院院刊《中國工程科學(xué)》2025年第6期
作者：丁帥，郝聰穎，王浩，劉金戈，汪悅，楊善林
來源：我國數(shù)字醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)與對策研究. 中國工程科學(xué). 2025, 27(6): 1-8.
編者按
信息技術(shù)與醫(yī)療健康深度融合成為趨勢，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模式正在發(fā)生深刻變革。面對人口老齡化加速、慢病負(fù)擔(dān)加重、突發(fā)公共衛(wèi)生事件頻發(fā)的現(xiàn)狀，數(shù)字醫(yī)療在優(yōu)化醫(yī)療資源供需匹配、提升健康服務(wù)可及性方面具有突出優(yōu)勢，成為醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系變革的核心驅(qū)動力。
《中國工程科學(xué)》2025年第6期發(fā)表中國工程院楊善林院士研究團(tuán)隊(duì)的研究成果《我國數(shù)字醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)與對策研究》。文章系統(tǒng)梳理了我國數(shù)字醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢，涵蓋智慧醫(yī)院、主動健康、公共衛(wèi)生等方向；凝練了數(shù)據(jù)治理流程規(guī)范化方面的數(shù)據(jù)獲取的質(zhì)量保證與隱私安全、數(shù)據(jù)利用的基礎(chǔ)算力與分析能力等難題，數(shù)智服務(wù)應(yīng)用均等化方面的公平可及與按需供給、可靠決策與過程可信、動態(tài)響應(yīng)與迭代演化等難題，醫(yī)療衛(wèi)生資源配置協(xié)同化方面的院內(nèi)／院際協(xié)作的協(xié)同配置與共享機(jī)制、線上／線下聯(lián)動的資源互通與流程關(guān)聯(lián)等難題?？稍诮⑨t(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)的統(tǒng)一治理體系、整合醫(yī)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的跨域醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)，采取醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的均等保障策略、發(fā)展安全可信的數(shù)智醫(yī)療基礎(chǔ)模型，構(gòu)建醫(yī)療衛(wèi)生資源的協(xié)同配置機(jī)制、聯(lián)通醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)全流程的多主體資源等方面采取行動，推動醫(yī)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)合規(guī)高效開發(fā)利用、智慧醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)智服務(wù)公平可及、優(yōu)質(zhì)醫(yī)療衛(wèi)生資源均衡布局。
一、前言
信息技術(shù)與醫(yī)療健康深度融合成為趨勢，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模式正在發(fā)生深刻變革。面對人口老齡化加速、慢病負(fù)擔(dān)加重、突發(fā)公共衛(wèi)生事件頻發(fā)的現(xiàn)狀，數(shù)字醫(yī)療在優(yōu)化醫(yī)療資源供需匹配、提升健康服務(wù)可及性方面具有突出優(yōu)勢，成為醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系變革的核心驅(qū)動力。
當(dāng)前，數(shù)字醫(yī)療市場快速擴(kuò)大，數(shù)字醫(yī)療服務(wù)和產(chǎn)品加速涌現(xiàn)，各國積極部署數(shù)字醫(yī)療發(fā)展。美國發(fā)布了《衛(wèi)生、人類服務(wù)和公共衛(wèi)生中人工智能的戰(zhàn)略計(jì)劃》（2025年），通過人工智能（AI）推動醫(yī)療研究、醫(yī)藥產(chǎn)品開發(fā)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理、患者服務(wù)體系優(yōu)化、公共衛(wèi)生體系變革。英國公布了《人工智能對醫(yī)療產(chǎn)品監(jiān)管的影響》（2024年），以確保AI在醫(yī)藥診斷、疾病治療、健康管理中的應(yīng)用安全性與有效性。新加坡設(shè)立了“人工智能醫(yī)學(xué)中心”，重點(diǎn)針對精神健康、老齡疾病、醫(yī)學(xué)影像、慢病篩查開創(chuàng)新研究。我國《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》（2016年）提出，完善醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系，創(chuàng)新醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給模式，推進(jìn)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用；隨后制定了《關(guān)于進(jìn)一步完善醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的意見》（2023年）等政策，加快推動信息技術(shù)與醫(yī)療健康的融合，著力構(gòu)建數(shù)字化醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模式。
信息技術(shù)賦能醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)智化服務(wù)創(chuàng)新和提質(zhì)增效，由此形成的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模式即為基于醫(yī)聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字醫(yī)療。相關(guān)研究集中在利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)以及電子健康記錄等數(shù)據(jù)，開展智慧醫(yī)院、主動健康、公共衛(wèi)生等方面的模式及服務(wù)創(chuàng)新，改善了針對慢病和流行病的臨床診療、急診醫(yī)學(xué)、移動健康、自我管理的服務(wù)質(zhì)量與風(fēng)險(xiǎn)控制能力。在我國，數(shù)字醫(yī)療的發(fā)展重點(diǎn)是運(yùn)用信息技術(shù)手段賦能醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)創(chuàng)新和提質(zhì)增效，助力實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉和服務(wù)均等可及。當(dāng)前研究主要通過數(shù)據(jù)科學(xué)、AI技術(shù)來創(chuàng)新醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模式，集中在智慧醫(yī)院、主動健康、公共衛(wèi)生三方面，而較少探討數(shù)字醫(yī)療發(fā)展的方向性、基礎(chǔ)性議題。
本文在把握我國數(shù)字醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢的基礎(chǔ)上，凝練數(shù)據(jù)治理流程規(guī)范化、數(shù)智服務(wù)應(yīng)用均等化、醫(yī)療資源配置協(xié)同化等數(shù)字醫(yī)療發(fā)展的重點(diǎn)問題，進(jìn)一步提出醫(yī)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下智慧醫(yī)院、主動健康、公共衛(wèi)生方面的重點(diǎn)任務(wù)與對策建議，以為我國數(shù)字醫(yī)療發(fā)展提供理論依據(jù)，賦能醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系提質(zhì)增效。
二、我國數(shù)字醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢
新一代信息技術(shù)與醫(yī)療場景的融合創(chuàng)新逐步深化，在智慧醫(yī)院、主動健康、公共衛(wèi)生三方面形成了發(fā)展特色。目前，我國數(shù)字醫(yī)療發(fā)展取得長足進(jìn)步，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平顯著提升。在此背景下，基于醫(yī)聯(lián)網(wǎng)這一學(xué)術(shù)概念發(fā)展了基于醫(yī)聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字醫(yī)療發(fā)展模式（見圖1），將加速醫(yī)療衛(wèi)生各場景中數(shù)字醫(yī)療技術(shù)和服務(wù)應(yīng)用，進(jìn)一步提升醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量。
圖1 基于醫(yī)聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字醫(yī)療發(fā)展模式
（一）智慧醫(yī)院方向的數(shù)字醫(yī)療發(fā)展
面向醫(yī)務(wù)人員的智慧醫(yī)療、面向患者的智慧服務(wù)、面向醫(yī)院管理者的智慧管理是智慧醫(yī)院建設(shè)的主要構(gòu)成。國家衛(wèi)生健康委員會發(fā)布了醫(yī)院智慧服務(wù)分級評估標(biāo)準(zhǔn)體系、醫(yī)院智慧管理分級評估標(biāo)準(zhǔn)體系，引導(dǎo)了智慧醫(yī)院建設(shè)的快速發(fā)展，在提升臨床診療精準(zhǔn)性、優(yōu)化患者就醫(yī)體驗(yàn)、提高醫(yī)院運(yùn)營效率方面取得良好成效。
智慧醫(yī)療作為智慧醫(yī)院的核心環(huán)節(jié)，聚焦構(gòu)建安全高效、精準(zhǔn)智能的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，輔助醫(yī)務(wù)人員開展診療活動。在前期，醫(yī)院主要運(yùn)用基于規(guī)則的臨床決策支持系統(tǒng)，改善門／急診就診、慢病管理、用藥推薦等。隨著多源、多模態(tài)醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的持續(xù)匯聚以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，各級醫(yī)院相繼部署了基于深度學(xué)習(xí)模型的智能輔助診斷系統(tǒng)，提高智能閱片、病歷質(zhì)控、診療方案推薦等臨床決策支持能力，優(yōu)化治療效果并增強(qiáng)基層衛(wèi)生服務(wù)能力。近年來，以大語言模型、視覺語言模型為代表的生成式AI開始在智慧醫(yī)療場景中進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用，尤其是在智能輔助診斷、病歷摘要生成等方面展現(xiàn)出良好的應(yīng)用前景。
智慧服務(wù)是以患者服務(wù)為中心，通過數(shù)智化手段為患者提供覆蓋診前、診中、診后的全流程個(gè)性化服務(wù)。在診前，醫(yī)院在多階段醫(yī)療服務(wù)中部署患者到診時(shí)間模型，為每位患者制定個(gè)性化的就診行程安排，以精細(xì)化預(yù)約管理提升服務(wù)體驗(yàn)。在診中，醫(yī)院關(guān)注醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)過程中的人文關(guān)懷，采用導(dǎo)診機(jī)器人等提高醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)過程的情感交流效率。在診后，醫(yī)院利用AI模型分析多時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)，動態(tài)追蹤患者愈后的疾病演化情況，兼顧提升個(gè)體隨訪過程質(zhì)量、對特定疾病的監(jiān)測能力。
智慧管理涉及診室、醫(yī)技、藥品等資源的全流程調(diào)配協(xié)同，利用信息化技術(shù)提升醫(yī)院的運(yùn)營效率和管理效能，為管理者提供客觀的決策依據(jù)以提高醫(yī)院現(xiàn)代化管理水平。建立醫(yī)院的資源流通監(jiān)測模型，實(shí)時(shí)分析并預(yù)測資源流通情況，輔助開展資源調(diào)配決策，以最大化醫(yī)療資源的利用效率。探索應(yīng)用資源線上／線下聯(lián)動模式，構(gòu)建動態(tài)響應(yīng)的流程優(yōu)化機(jī)制，輔助醫(yī)療服務(wù)流程創(chuàng)新，支持緊缺醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)資源的動態(tài)管理。
（二）主動健康方向的數(shù)字醫(yī)療發(fā)展
主動健康重在發(fā)展數(shù)字生物標(biāo)志物、數(shù)字療法等數(shù)字醫(yī)療技術(shù)，提升面向青少年、老年人群體的疾病預(yù)防和健康保障能力，改善面向各類患者的健康康復(fù)、健康促進(jìn)能力。
在穿戴式設(shè)備、非接觸式監(jiān)測等智能化技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，發(fā)展了數(shù)字生物標(biāo)志物、數(shù)字療法等技術(shù)手段，支持實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的主動健康。穿戴式設(shè)備通過高精度接觸式傳感器，以非侵入的方式采集個(gè)體的運(yùn)動狀態(tài)、睡眠質(zhì)量、生理特征等數(shù)據(jù)并開展動態(tài)分析。為了規(guī)避穿戴式設(shè)備的意識干擾和環(huán)境限制等效應(yīng)，非接觸式監(jiān)測技術(shù)得到了初步應(yīng)用，如通過攝像頭捕獲面部皮膚顏色和胸腹部運(yùn)動變化進(jìn)行心率、呼吸率等生理信號的連續(xù)采集，及時(shí)提供健康狀況評估結(jié)果。數(shù)字醫(yī)療軟件程序集成患者宣教、用藥提醒等功能，在提升患者護(hù)理質(zhì)量、促進(jìn)患者恢復(fù)健康方面發(fā)揮了積極作用。
主動健康側(cè)重通過數(shù)字醫(yī)療技術(shù)提升健康保障與促進(jìn)的能力。在青少年、老年人群體的健康管理中，數(shù)字智能設(shè)備提供實(shí)時(shí)監(jiān)測、個(gè)性化反饋、激勵(lì)策略等功能，推動主動健康創(chuàng)新。結(jié)合AI模型分析傳感器監(jiān)測的多源、多模態(tài)數(shù)據(jù)，挖掘與慢病相關(guān)的健康因素，為評估個(gè)體健康風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)施精準(zhǔn)干預(yù)提供支持。面向各類患者的健康促進(jìn)，通過軟件程序提供個(gè)性化的康復(fù)方案，設(shè)計(jì)智能提醒機(jī)制來推動患者按時(shí)完成訓(xùn)練任務(wù)，從而增強(qiáng)患者居家康復(fù)的依從性。
廣泛應(yīng)用數(shù)字生物標(biāo)志物、數(shù)字療法等數(shù)字醫(yī)療技術(shù)，有效提升面向健康人群和患者群體的數(shù)據(jù)采集、分析、反饋能力，為疾病預(yù)防、早期診斷、個(gè)性化健康管理提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。AI分析、智能化感知等關(guān)鍵技術(shù)獲得更廣泛應(yīng)用，將進(jìn)一步提升個(gè)體和群體健康的精準(zhǔn)化、智能化水平。
（三）公共衛(wèi)生方向的數(shù)字醫(yī)療發(fā)展
《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》要求，創(chuàng)新醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給模式，完善人口健康信息服務(wù)體系建設(shè)。受此推動，以慢病健康管理、重大傳染性疾病防治、心理健康與精神衛(wèi)生服務(wù)等為代表，公共衛(wèi)生領(lǐng)域加速應(yīng)用數(shù)字醫(yī)療技術(shù)。
慢病健康管理是國家基本公共衛(wèi)生服務(wù)系統(tǒng)的重要組成。醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立數(shù)字化決策框架，融合效果預(yù)測與過程優(yōu)化能力，可輔助分析不同治療方案的效果，據(jù)此優(yōu)化診療方案并降低藥物副作用。利用AI技術(shù)無創(chuàng)地獲取慢病特征，基于慢病篩查模型實(shí)現(xiàn)規(guī)模化且快速的無創(chuàng)篩查。探索將大語言模型應(yīng)用于慢病預(yù)防、篩查、監(jiān)測和管理，向慢病患者提供心理干預(yù)，提升公共衛(wèi)生體系的智能化水平。
重大傳染性疾病防治事關(guān)全民健康水平與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展。在傳染病監(jiān)測和防控中引入數(shù)字化平臺和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，構(gòu)建傳染病監(jiān)測系統(tǒng)，融合傳染病監(jiān)測、實(shí)驗(yàn)室監(jiān)測、綜合死亡率監(jiān)測、社交媒體分析等渠道數(shù)據(jù)，獲取更全面的傳染病信息，實(shí)現(xiàn)對傳染病暴發(fā)的快速響應(yīng)。鑒于患者為了尋求更好的醫(yī)療條件而進(jìn)行跨區(qū)域遷移的可能性，國家積極推進(jìn)區(qū)域之間醫(yī)療數(shù)據(jù)的整合與共享，為患者提供更便捷的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，提升公共衛(wèi)生體系的整體效能。
心理健康與精神衛(wèi)生服務(wù)同樣是公共衛(wèi)生的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，人群心理健康與精神衛(wèi)生問題引發(fā)的醫(yī)療負(fù)擔(dān)明顯加重。醫(yī)療機(jī)構(gòu)整合社交媒體、電子健康記錄等數(shù)據(jù)，捕捉居民個(gè)體的日常情感、社會互動、生理信號，進(jìn)而挖掘個(gè)體狀態(tài)、支持診斷決策，提升心理健康與精神衛(wèi)生問題的早期篩查能力。探索構(gòu)建以移動應(yīng)用程序?yàn)檩d體的狀態(tài)監(jiān)測模型，分析受訪者的語音、視頻、文本等模態(tài)特征，結(jié)合問題的語義信息提升對個(gè)體心理健康與精神衛(wèi)生的監(jiān)測效果。
開展醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)的跨域利用、優(yōu)化配置，有效提升公共衛(wèi)生服務(wù)的覆蓋范圍，成為促進(jìn)區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)均等化的重要途徑之一。得益于醫(yī)聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、數(shù)字醫(yī)療應(yīng)用，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)資源協(xié)同能力、業(yè)務(wù)協(xié)同架構(gòu)等逐步完善。未來，還需強(qiáng)化醫(yī)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下多主體資源的統(tǒng)籌配置力度，更好推動公共衛(wèi)生服務(wù)體系朝著全方位智能化方向發(fā)展。
三、我國數(shù)字醫(yī)療發(fā)展面臨的主要挑戰(zhàn)
（一）數(shù)據(jù)治理流程規(guī)范化
1. 數(shù)據(jù)獲取的質(zhì)量保證與隱私安全難題
數(shù)據(jù)獲取是數(shù)字醫(yī)療數(shù)據(jù)治理的首要環(huán)節(jié)，也是確保后續(xù)數(shù)據(jù)處理與利用得以順利開展的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)質(zhì)量保證與隱私安全則是數(shù)字醫(yī)療數(shù)據(jù)治理面臨的首位難題。在數(shù)字醫(yī)療實(shí)踐應(yīng)用中，醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)多依賴醫(yī)務(wù)人員現(xiàn)場采集與輸入，受到多廠商、多系統(tǒng)、多類型以及缺標(biāo)準(zhǔn)、缺表格、缺邏輯、缺字段、缺專家等因素的影響，往往導(dǎo)致數(shù)據(jù)錄入出現(xiàn)遺漏、重復(fù)、格式混亂、語義沖突等質(zhì)量問題，進(jìn)而引發(fā)數(shù)字醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量參差不齊。醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)通常包括病歷記錄、檢查結(jié)果、治療方案等，因帶有個(gè)人信息而較為敏感；盡管可以采用去標(biāo)識化、匿名化技術(shù)以降低隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)，但攻擊者仍可利用年齡、性別、郵政編碼等間接標(biāo)識符并通過重識別技術(shù)來還原個(gè)體身份。數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的訪問控制機(jī)制尚不健全，可能引發(fā)未授權(quán)訪問、數(shù)據(jù)泄露等安全事件。
2. 數(shù)據(jù)利用的基礎(chǔ)算力與分析能力瓶頸
數(shù)據(jù)利用是實(shí)現(xiàn)數(shù)字醫(yī)療價(jià)值的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是推動醫(yī)療行業(yè)朝著智能化、精準(zhǔn)化方向發(fā)展的基礎(chǔ)支撐。當(dāng)前，數(shù)字醫(yī)療在數(shù)據(jù)利用階段面臨基礎(chǔ)算力與分析能力的瓶頸，制約了醫(yī)療數(shù)據(jù)的高效轉(zhuǎn)化與價(jià)值實(shí)現(xiàn)。醫(yī)療數(shù)據(jù)的高效處理對底層算力、存儲能力提出了極高要求，而基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)往往難以承載高負(fù)荷的數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)，制約了數(shù)據(jù)科學(xué)與AI技術(shù)的下沉應(yīng)用。個(gè)體日常監(jiān)測數(shù)據(jù)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)診療數(shù)據(jù)的聯(lián)通成本較高，數(shù)據(jù)價(jià)值未被充分發(fā)揮。醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)普遍具有高維度、強(qiáng)異構(gòu)、復(fù)雜相關(guān)性的特點(diǎn)，既要規(guī)避維度災(zāi)難以實(shí)現(xiàn)特征降維，又需解析復(fù)雜關(guān)系構(gòu)建方面的高效模型，對數(shù)據(jù)處理與建模能力提出了極高要求。特別是在跨模態(tài)融合方面，開展結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化文本、圖像數(shù)據(jù)之間的語義對齊與特征耦合成為瓶頸。
（二）數(shù)智服務(wù)應(yīng)用均等化
1. 智能服務(wù)的公平可及與按需供給難題
智能服務(wù)的公平可及、按需供給是實(shí)現(xiàn)數(shù)字醫(yī)療智能服務(wù)應(yīng)用均等化的前提，目前面臨著智能服務(wù)分布不均、供需匹配機(jī)制不完善等難題。一方面，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)集中于三甲醫(yī)院，而基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的技術(shù)設(shè)施、系統(tǒng)部署等相對滯后，這種結(jié)構(gòu)性差距限制了智能服務(wù)的地域可及性；盡管遠(yuǎn)程醫(yī)療在打破時(shí)間和空間壁壘方面具有潛力，但受限于本地網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、文化認(rèn)知差異、患者接受度等尚未實(shí)現(xiàn)深度覆蓋與高效利用。另一方面，智慧醫(yī)院可以提供在線問診、慢病隨訪、健康管理等類型的數(shù)字醫(yī)療服務(wù)，但服務(wù)供給模式未能充分響應(yīng)日常健康管理和康復(fù)管理的需求；尤其是對于青少年、老年人群體，在界面要素、交互邏輯、內(nèi)容推送方面缺乏針對性設(shè)計(jì)，制約了智能服務(wù)的整體應(yīng)用水平。
2. 智能服務(wù)的可靠決策與過程可信瓶頸
智能服務(wù)的可靠決策、過程可信是實(shí)現(xiàn)數(shù)字醫(yī)療智能服務(wù)應(yīng)用均等化的核心因素，而算法透明性、過程可信度依然存在問題，成為當(dāng)前智能服務(wù)面臨的主要瓶頸。數(shù)字醫(yī)療智能服務(wù)生成的輔助決策方案事關(guān)患者的生命健康，臨床醫(yī)生在采納輔助決策方案時(shí)需要明確決策依據(jù)以及對患者個(gè)體情況的適用性。然而，數(shù)字醫(yī)療中常用的深度學(xué)習(xí)模型，難以清晰表征輸入與輸出之間的循證路徑。例如，在智能導(dǎo)診系統(tǒng)推薦就診科室時(shí)，若無法闡明各項(xiàng)癥狀指標(biāo)的權(quán)重或判斷依據(jù)，將削弱患者對推薦結(jié)果的信任；智能分診系統(tǒng)若不公開病情評估標(biāo)準(zhǔn)或優(yōu)先級設(shè)定，所提決策的合理性將難以驗(yàn)證。這類缺乏清晰推理路徑的決策過程，不利于臨床場景中的推廣應(yīng)用。
3. 智能服務(wù)的動態(tài)響應(yīng)與迭代演化難題
智能服務(wù)的動態(tài)響應(yīng)與迭代演化是實(shí)現(xiàn)數(shù)字醫(yī)療智能服務(wù)應(yīng)用均等化的必要條件，當(dāng)前面臨著應(yīng)用場景復(fù)雜、患者需求個(gè)性化、醫(yī)療環(huán)境動態(tài)變化等難題。醫(yī)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)涵蓋急診、住院、診療、康復(fù)管理等環(huán)節(jié)，智能系統(tǒng)應(yīng)具備跨場景泛化能力，但現(xiàn)有技術(shù)能力明顯受制于應(yīng)用環(huán)境。醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)需要響應(yīng)患者的個(gè)性化需求，即不同患者的病情特征、背景信息、健康需求都存在顯著的差異性，導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)化模型難以有效應(yīng)對。隨著疾病演變、新發(fā)傳染病出現(xiàn)、醫(yī)療政策調(diào)整，醫(yī)療新需求涌現(xiàn)，對智能系統(tǒng)提出了快速迭代的能力要求；而以定期維護(hù)的方式構(gòu)建的智能服務(wù)系統(tǒng)，更新周期較長，難以適應(yīng)數(shù)字醫(yī)療環(huán)境的動態(tài)變化。
（三）醫(yī)療衛(wèi)生資源配置協(xié)同化
1. 院內(nèi)／院際協(xié)作的協(xié)同配置與共享機(jī)制瓶頸
隨著數(shù)字醫(yī)療的發(fā)展，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)已從單一院內(nèi)場景延伸至院外，顯著拓寬了資源協(xié)同的范圍與層次，而院內(nèi)／院際資源聯(lián)動面臨著協(xié)同配置、共享機(jī)制方面的瓶頸。一方面，院際之間尚未從醫(yī)聯(lián)網(wǎng)泛在互聯(lián)視角出發(fā)建立系統(tǒng)性的協(xié)作機(jī)制，導(dǎo)致不同層級機(jī)構(gòu)在職責(zé)認(rèn)定、利益分配方面缺乏共識，進(jìn)而引發(fā)協(xié)同意愿不足、響應(yīng)機(jī)制遲滯，使患者在轉(zhuǎn)診、隨訪、康復(fù)等環(huán)節(jié)面臨流程繁雜、信息中斷甚至重復(fù)就診的情況，既浪費(fèi)醫(yī)療資源，又影響患者的就醫(yī)體驗(yàn)。另一方面，信息系統(tǒng)之間缺乏互聯(lián)互通能力，無法支持醫(yī)聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)全流程進(jìn)行跨域資源整合，導(dǎo)致不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)的資源流轉(zhuǎn)成本較高，既影響信息共享和資源配置的效率，又制約院內(nèi)／院際醫(yī)療衛(wèi)生資源的協(xié)同。
2. 線上／線下聯(lián)動的資源互通與流程關(guān)聯(lián)難題
以線下為核心的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)逐步發(fā)展為線上／線下聯(lián)動的智慧醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，而線上／線下資源聯(lián)動面臨資源互通、流程關(guān)聯(lián)方面的難題。一方面，線上診療平臺、線下醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的多模態(tài)資源整合與協(xié)同調(diào)度依賴復(fù)雜的轉(zhuǎn)換規(guī)則，而遠(yuǎn)程監(jiān)測設(shè)備上傳的健康數(shù)據(jù)資源尚未融入線下醫(yī)院的診療流程，不利于醫(yī)生直觀獲取患者的健康信息、制定個(gè)性化的治療方案。另一方面，線上／線下診療流程銜接不暢，進(jìn)一步加劇資源協(xié)同配置的困境，特別是患者通過線上平臺完成初步問診后，通常需要額外預(yù)約才能完成后續(xù)的診療流程。
四、我國數(shù)字醫(yī)療發(fā)展策略
（一）建立醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)的統(tǒng)一治理體系，整合醫(yī)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的跨域醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)
為確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的完整性、規(guī)范性、安全性，醫(yī)療機(jī)構(gòu)可從以下方面優(yōu)化數(shù)據(jù)獲取。① 制定標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)獲取流程，應(yīng)用信息技術(shù)提高數(shù)據(jù)采集效率，降低人為誤差風(fēng)險(xiǎn)；采用國際通用的數(shù)據(jù)互操作性標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)跨機(jī)構(gòu)、跨領(lǐng)域的互通性。② 采集覆蓋全生命周期的健康數(shù)據(jù)，如人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、既往診療信息、治療記錄等；針對青少年、老年人群體進(jìn)行個(gè)性化采集。③ 整合動態(tài)生理數(shù)據(jù)，將可穿戴設(shè)備、非接觸式監(jiān)測獲得的實(shí)時(shí)生理數(shù)據(jù)納入電子健康記錄系統(tǒng)，支持?jǐn)?shù)據(jù)的持續(xù)更新并確保完整度，提高健康保障和健康促進(jìn)效果。④ 強(qiáng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，利用生成式AI等技術(shù)識別異常數(shù)據(jù)；在標(biāo)準(zhǔn)化過程中嵌入互操作性校驗(yàn)機(jī)制，構(gòu)建多類型智能體協(xié)作的工作流，提高數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化水平。⑤ 嚴(yán)守法律規(guī)章和倫理規(guī)范，采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私保護(hù)等技術(shù)防止數(shù)據(jù)泄露，加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私與安全處理；在數(shù)據(jù)共享環(huán)節(jié)應(yīng)用互操作性標(biāo)準(zhǔn)以保障合規(guī)性，定期開展數(shù)據(jù)備份，保障數(shù)據(jù)的安全性和可恢復(fù)性。
在數(shù)據(jù)利用環(huán)節(jié)，醫(yī)療機(jī)構(gòu)可從以下方面提升數(shù)據(jù)價(jià)值。① 改善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，引導(dǎo)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)按需配置計(jì)算與存儲設(shè)備；推廣應(yīng)用醫(yī)療云服務(wù)平臺，將高性能計(jì)算需求任務(wù)遷移至云端，降低對本地硬件的依賴。② 構(gòu)建分布式計(jì)算架構(gòu)，增強(qiáng)醫(yī)療數(shù)據(jù)傳輸能力，優(yōu)化大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)分析效率，適應(yīng)傳染病預(yù)測、多中心臨床研究等高性能計(jì)算需求。③ 加強(qiáng)聯(lián)合分析能力，引入多模態(tài)醫(yī)療大模型，提升臨床診斷的精度及治療效果，推動精準(zhǔn)醫(yī)療快速發(fā)展。④ 強(qiáng)化多源數(shù)據(jù)共享，利用去中心化存儲、智能合約的方式，構(gòu)建安全合規(guī)的跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享環(huán)境，確保隱私保護(hù)與合規(guī)利用，促進(jìn)跨域醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)的整合和流通。
（二）采取醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的均等保障策略，發(fā)展安全可信的數(shù)智醫(yī)療基礎(chǔ)模型
在推動智能服務(wù)公平可及和按需供給方面，可從以下方面開展工作。① 持續(xù)完善分級診療體系，引入微調(diào)分診大模型，提高疾病的精準(zhǔn)診斷能力；整合多源數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜，動態(tài)呈現(xiàn)醫(yī)生專長、醫(yī)院資源等信息，聯(lián)通區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)。② 搭建遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺，提升醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的可及性、多語言支持與文化適應(yīng)性，確保偏遠(yuǎn)地區(qū)和不同文化背景的患者均可獲取高質(zhì)量的診療服務(wù)。③ 推進(jìn)三甲醫(yī)院與基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立長期幫扶機(jī)制，共享優(yōu)質(zhì)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，提升醫(yī)療服務(wù)的均衡性。④ 開展數(shù)字醫(yī)療教育，提升全民數(shù)字素養(yǎng)，開發(fā)無障礙交互接口，提升智能服務(wù)的普及性和公平性；改革醫(yī)學(xué)院校課程，開展跨學(xué)科培訓(xùn)，培養(yǎng)掌握臨床知識與技術(shù)能力的復(fù)合型數(shù)字健康人才，保障智能服務(wù)的可持續(xù)發(fā)展。
在保障智能服務(wù)可靠決策與過程可信方面，可從以下方面開展工作。① 引入可解釋AI，采用特征重要性分析方法，量化關(guān)鍵特征對決策的貢獻(xiàn)度，提高醫(yī)學(xué)應(yīng)用的可信度、醫(yī)療決策的透明性及合理性。② 利用生成式AI技術(shù)構(gòu)建垂直領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型，輔助醫(yī)生開展過程可信的臨床診斷。③ 采用概率圖、熱力圖、夏普里值等可視化方法，便于醫(yī)生掌握各項(xiàng)臨床指標(biāo)對決策結(jié)果的貢獻(xiàn)度，確保決策的合理性與可靠性；構(gòu)建融入自動推理、工具調(diào)用的智能體，提供可回溯的決策路徑，呈現(xiàn)決策過程邏輯，增強(qiáng)決策可視化及可解釋性。④ 以提供交互式解釋的形式給出推理路徑，基于系統(tǒng)問答的形式支持醫(yī)生理解模型決策過程，增強(qiáng)醫(yī)生及患者對數(shù)字醫(yī)療服務(wù)的接受度。⑤ 明確數(shù)字健康產(chǎn)品的監(jiān)管路徑并開展價(jià)值評估，建立針對AI醫(yī)療產(chǎn)品的審批標(biāo)準(zhǔn)和動態(tài)評估體系，確保醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)智服務(wù)的合規(guī)安全。
在促進(jìn)智能服務(wù)動態(tài)響應(yīng)與迭代演化方面，可從以下方面開展工作。① 構(gòu)建多智能體協(xié)同的醫(yī)療智能體工作流，基于思維鏈設(shè)計(jì)可響應(yīng)復(fù)雜醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)請求的任務(wù)分解策略，動態(tài)調(diào)用影像診斷、用藥推薦等垂直領(lǐng)域的智能化工具，增強(qiáng)系統(tǒng)自適應(yīng)擴(kuò)展能力。② 提高個(gè)性化醫(yī)療能力，應(yīng)用大模型技術(shù)整合電子病歷、基因組、醫(yī)學(xué)影像、個(gè)體日常監(jiān)測等信息，精準(zhǔn)判斷患者當(dāng)前的疾病狀態(tài)；結(jié)合醫(yī)學(xué)知識圖譜，將臨床指南、循證醫(yī)學(xué)證據(jù)與患者健康信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，構(gòu)建知識驅(qū)動的推理機(jī)制，支持醫(yī)療服務(wù)的精準(zhǔn)化與個(gè)性化。③ 運(yùn)用生成式AI的知識學(xué)習(xí)能力，鏈接公開病例、科研文獻(xiàn)、公共衛(wèi)生政策等，主動生成防控建議和治療方案，提升智能服務(wù)的動態(tài)響應(yīng)能力。
（三）構(gòu)建醫(yī)療衛(wèi)生資源的協(xié)同配置機(jī)制，聯(lián)通醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)全流程的多主體資源
實(shí)施院內(nèi)／院際的協(xié)同配置與資源共享，可從以下方面開展工作。① 鑒于醫(yī)聯(lián)網(wǎng)具有資源泛連接性、跨時(shí)空性，統(tǒng)籌推進(jìn)醫(yī)療信息系統(tǒng)的互聯(lián)互通，為院內(nèi)／院際資源聯(lián)動的數(shù)字醫(yī)療服務(wù)提供技術(shù)支撐。② 建立院內(nèi)／院際診療流程一體化設(shè)計(jì)與銜接機(jī)制，確保轉(zhuǎn)診、隨訪、康復(fù)等跨機(jī)構(gòu)流程的邏輯閉環(huán)；開發(fā)流程協(xié)同智能體，支持開展院內(nèi)床位、設(shè)備負(fù)載、社區(qū)康復(fù)資源狀態(tài)等的實(shí)時(shí)監(jiān)控，動態(tài)優(yōu)化轉(zhuǎn)診路徑，提升資源調(diào)配的精準(zhǔn)性。③ 構(gòu)建多級協(xié)同治理體系，應(yīng)用醫(yī)療多主體博弈模型，識別各類醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)參與方在資源配置、信息共享方面的利益訴求與行為策略；優(yōu)化激勵(lì)和約束機(jī)制，確保醫(yī)療資源契合區(qū)域需求進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，提升醫(yī)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下醫(yī)療資源的可及性。④ 構(gòu)建覆蓋患者診療全過程的價(jià)值導(dǎo)向支付機(jī)制，引導(dǎo)各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)從單點(diǎn)資源調(diào)配轉(zhuǎn)向協(xié)同價(jià)值共創(chuàng)，整體性提升醫(yī)療衛(wèi)生資源的利用效率。
推動線上／線下聯(lián)動的資源互通與流程關(guān)聯(lián)，可從以下方面開展工作。① 實(shí)施線上／線下信息系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化對接，構(gòu)建基于統(tǒng)一規(guī)范接口的資源交互機(jī)制，支持線上問診記錄、可穿戴設(shè)備監(jiān)測、非接觸式監(jiān)測與線下檢驗(yàn)、影像等醫(yī)療衛(wèi)生資源的雙向?qū)崟r(shí)同步；保障醫(yī)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下相關(guān)資源的強(qiáng)連續(xù)性，形成覆蓋患者從預(yù)防、診療到康復(fù)全流程的資源管理體系。② 推動診療一體化建設(shè)，基于大模型構(gòu)建涉及醫(yī)生、護(hù)士、患者的多智能體工作流，貫通線上初診、線下診療及康復(fù)隨訪的全流程；針對動態(tài)積累的病例數(shù)據(jù)與診療經(jīng)驗(yàn)，利用智能體工作流持續(xù)優(yōu)化決策路徑，輔助醫(yī)生作出科學(xué)判斷，顯著提升診療效率與診斷準(zhǔn)確率。
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