“智算+医疗”｜国家卫健委有关人员就医疗数智化及本土化AI大模型建设关键问题讨论

首先由主持人抛出问题，在中国，信息技术的自主可控一直是国家战略的重中之重，尤其在党政、金融和教育等领域，已经取得了初步的替代成效。然而，医疗数智化领域的“信创”仍面临着不少机遇与挑战，如何看待这些机遇和难点？国家卫生健康委医疗管理服务指导中心王强处长针对这一问题详细阐述了他的思考和观点。

王强处长先从标准化的角度剖析了中国医疗行业的发展。他提到，中国的医疗标准不仅仅局限于“白皮黑字”的文件规范，实际上它渗透在医院和医疗机构的日常运作中。“例如，外科医生如何进行手术，内科医生如何开展诊疗工作，甚至病案书写，都有严格的标准。”王强处长特别强调，当前的标准化工作应当超越传统的局限视野，不仅要关注国内的需求，更应放眼全球，考虑“跨机构、跨地域、跨行业，甚至跨国界”的标准。他说：“标准不能仅仅关注我们眼前的、身边的事情，要放眼世界、放眼不同领域。”他进一步提到，工业和信息化部及相关部门在推动人工智能等前沿技术应用时，所做的标准化工作是要为这些技术的落地提供坚实保障。

随后，王强处长分享了关于数据治理的深刻洞见。随着科技革命的推进，数据在支撑变革的过程中发挥着越来越重要的作用。中共中央、国务院明确指出，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。王处长强调，数据在未来的科技发展中将扮演更加重要的角色。他引用统计数据加以说明——2022年,中国数据产量同比增长22.7%，占全球数据总产量10.5%。他认为，中国庞大的数据资源为人工智能技术的应用提供了强有力的支撑，数字技术与实体经济的深度融合正推动着中国在全球人工智能领域占据领先地位。医疗数据的治理，更是要贯彻习近平总书记所提出的“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，推动数字技术与实体经济深度融合”的战略思想。

医疗数据具有“海量、多元、异构”的特性，王强处长认为，对其治理和应用要从多个层次建设与突破。从基础设施层到治理层、流通层、交易层、数据应用层、数据要素监管和保障层，每一个环节都离不开信息技术的支撑。“未来，数据治理要能够引用AI的流程，自动化的RPA等手段大幅释放人力资源，实现人工治理走向智能治理转变，把医疗数据有效转化为资源。” 

王强处长还特别提到，在公共卫生事件中，数据治理的重要性愈加凸显。例如，在甲流期间，阿里健康等平台加速了药品信息交易，极大提升了信息流通的效率。通过实时监控，疫情信息的传递比传统方式快了3到5天，为公共卫生应急响应提供了更为高效的支持。

王强处长还指出，数据的“交易”的挑战与机遇同样不可忽视，虽然上海等地已开始构建数据交易平台，但目前这些平台尚未成熟，仍需进一步探索与发展。他表示：“数据产生后，如何有效交易，需要政府出台更具前瞻性和可操作性的政策，才能真正实现数据的价值。”

在总结时，王强处长表示，跨专业的学习与交流对自己十分重要，希望能继续从不同领域汲取智慧和力量。

王强处长代表行业主管单位给出的建议对于医疗智能化、数据资源化发展具有十分重要指导意义。

接着，主持人提出了另一个问题：“随着信息技术进入大模型阶段，人工智能和大数据的应用将进一步推动医疗数智化的纵深发展，请提供行业部门意见参考”。对此，国家卫生健康委卫生发展研究中心的黄二丹主任提供了深刻的见解。

黄二丹主任表示，作为政策研究部门的负责人，他更关注医疗数智化在未来发展的宏观层面。“在我们这里，医疗数智化进入新的阶段已经是肉眼可见的趋势”，他进一步分析，随着人口老龄化的加剧，慢性病患者的数量不断增加，而住院治疗的时间则在缩短。在这种情况下，患者出院后，缺乏一个完善的、持续的医疗信息体系，使得治疗延续和健康管理面临着巨大的挑战。

黄主任提到，卫生健康委正大力推动“整合型服务体系”的建设，包括构建紧密型医联体、国家层面人群健康大模型等全生命周期数字治理系统。医疗健康数据不能再以机构为单位收集数据，而是要以人为单位收集数据，目的是打破医疗机构之间的壁垒，实现跨机构的协作与数据互通。“我们正在与相关临床专家合作，开展居家透析患者数据的治理系统。我们发现，真正的有效数据往往来自患者的日常生活，而非医院的传统医疗数据。”黄主任举例：腹膜透析患者的日常数据——如喝水量、步数、心情、睡眠等，这些数据的比例超过80%。这些看似简单的生活数据，才是患者健康管理的核心。

在此基础上，医院的数据往往无法有效脱离医院，造成了数据的孤岛，数据的确权问题是当前医疗数智化面临的最大挑战之一。“医疗数据的碎片化和混乱，最根本的问题在于确权。数据到底是谁的？患者的还是医院的？”黄主任指出，数据的确权问题直接影响到数据的流通与使用。如果数据的所有权没有明确界定，那么数据的利用和共享就无法顺利推进。

黄主任进一步阐述了数据确权如何成为突破当前医疗数据治理困境的关键，解决数据确权问题的突破点应集中在地市级，特别是在副省级城市和有需求的地区。“我觉得未来的突破点，应该集中在地市级的整合型数据模型上。”黄主任提到，目前中心也在配合体改司正在推进整合型服务体系，将在一些医改试点城市等地开展试点，专病领域如乳腺癌、肺癌的数据治理，逐步解决数据确权和整合的问题，为全国范围内的数据治理与数据效益提供可借鉴的经验。

黄主任特别强调了数据治理与医疗支付之间的紧密联系。他提到，医保的数据质量要远高于卫生健康委的数据，这是因为医保的数据不仅与支付挂钩，而且也在评价体系中得到了实际应用。而卫生系统的数据，虽然已经有了很大的积累，却因为缺乏应用而而质量低下，难以发挥实际作用。因此，只有通过实际的支付和评价，才能真正激发数据的价值。

最后，黄主任指出，确权是解决数据流通和安全的基础，未来的医疗数据模型和整合服务体系，都需要在确保数据所有权明确的前提下才能顺利推进。“这不仅仅是技术的问题，更多的是治理和政策的问题。”黄主任总结道，确权解决了，数据打通了，才能为医疗数智化的未来铺平道路。

主持人对黄主任的深入分析表示感谢，并提醒与会者，标准的制定必须与实际应用场景紧密结合，只有在实际应用中，标准才能真正发挥作用。我们可以看到，医疗数智化在迈向下一个发展阶段时，面临的不仅仅是技术上的挑战，更是数据治理、确权以及跨机构协作等多方面的复杂问题。而这一切的解决，都离不开强有力的政策支持和全社会的共同努力。

本次峰会汇聚了来自全国各地的专家学者、医疗机构负责人以及相关企业代表，共同探讨智能化与绿色化技术在医疗领域的应用与发展。在本次峰会的“智算+医疗”青年论坛环节，内蒙医学科学院、无锡市人民医院、北京大学人民医院、首都医科大学附属复兴医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、成都市第三人民医院等专家围绕医疗数智化技术、海量数据与应用、医疗人工智能等议题展开了深入讨论。

随着医疗技术的不断进步与智能化程度的提高，医疗数据的量呈指数级增长，如何有效管理与应用这些海量数据成为亟待解决的关键问题。会议伊始，主持人提出了“人工智能与大数据等数智技术的应用将如何影响医疗领域？”这一问题，引发了与会嘉宾的热烈讨论。

陈书记在发言中指出，信息时代尤其是智能时代的到来，迫切需要各行业跨界合作，特别是在医疗数智领域。他表示：“此前的数据库是从国外来的，是因为当时国产还没跟上，一旦国产跟上了，应按照国家提出的信创2+8+n的要求来做。” 陈书记进一步强调，医疗数智化不仅需要信息技术专家的参与，更离不开医学专家与管理专家的协同合作。他表示：“在推动信创建设时，不要忘了我们的医学专家和管理专家，要组织多学科的联合团队。” 只有通过跨学科的合作，才能实现从需求端到技术应用端的精准传导，推动医疗数智化的集成创新。

马主任从基层医疗机构的角度出发，指出：“医疗系统中的信息采集，尤其是针对社区基层、出院患者等群体，完全依赖人工是无法解决的。”他进一步指出：“医疗领域太垂直，许多技术在工业领域已有广泛应用，但在医疗领域的潜力尚未得到充分挖掘。”马主任建议：“通过居家监测及合理开发单片机产品，结合医疗专家的理念，可以打造一系列低成本且对老年人健康极具价值的设备，从而有效促进老龄化问题的解决。”他强调，直接从患者处获取数据并将其作为下一步信息来源，将有助于确保业务需求的落实，推动产业发展，进而深入实现大健康战略。

在听取陈书记和马主任的发言后，孙超主任强调：“卫生是一个行业问题，医疗是治病的手段，而卫生则需要综合健康、防治、预防与康复。健康是最终目标，但医疗和卫生之间仍有明确的边界。” 孙主任指出，医疗（Health Care）不仅包括健康知识体系（Health），还强调对患者与家属的关怀（Care）。从国家卫健委近年来的工作来看，尖端医疗技术正在不断进步，但基层医疗仍需提升质量。孙超强调：“我们要从国产化和信创的角度出发，更好地发挥跨行业、跨学科的新技术，这是中国特色和中国人民经验的体现。”

曾主任结合自身作为临床管理层的经验指出，医疗数智化建设应注重基础数据的准确性与完整性，同时要关注临床需求的满足。“首先要夯实基础，通过各个单位与企业的共同努力，不断优化信息系统，才能真正实现医疗智能化的目标。”

姚主任则从年轻医生的视角探讨了大数据在医疗科研中的应用，她认为：“目前大部分数据来自国外研究，而国内的情况与国外不同。如果我们能拥有自己的数据，便能更积极地推进针对亚洲人群的疾病研究。” 她还指出，医学研究需要提取的不仅是数字数据，还包括影像与生理化学结果，这些数据往往难以用文字描述，需要借助图像、图形等方式呈现。姚主任提到，未来的难点将是如何将如心电图、磁共振等医学影像转化为有效数据，并使其更易于理解与应用。 

主持人随后提出，一些医疗机构在引进先进技术时没有充分考虑自身的实际需求导致医疗资源浪费，特别是在制定医疗数智化顶层设计时困难较大，与会专家们对这个现状，纷纷发表看法。

陈书记开门见山地指出，过去我们常常强调顶层设计，但如今，随着国家各层级的共同关注和努力，问题的焦点已从宏观层面转向如何解决具体实施中的难题。他提到：“为什么以前我们谈论这些问题时较为频繁，而现在却没有再深入探讨？原因很简单，这实际上是一个设计问题。”在他看来，顶层设计的核心在于开放和引导，但现阶段，尽管各层级的重视程度逐渐增强，依旧难以实现预期的效果。陈书记接着回顾了2011年起，他在全市公立医院实施的一个项目——将心电图波形数据转化为数字并进行存储的工作。他坦言：“这个项目当时有一个课题，最终未能完成，原因之一就是我们的心电图诊断标准并不适合中国人，而是基于欧美人的标准，不接地气。”他进一步指出：“现在许多医疗软件产生的模型仍然借鉴欧美的数据和标准，但这些模型未能真正结合中国的实际情况。如果我们能够结合本国的数据，打造属于我们自己的AI模型，这将是未来亟待解决的一个关键问题。”

陈书记还提到了另一个值得深思的问题：在医疗数智化过程中，我们如何全面收集社会活动中的生理健康数据？他解释道：“在医疗卫生机构中，很多数据是来源于社会活动。通过某种方式收集这些数据后，它们的价值往往可能会超越医疗机构本身产生的数据。”他直言：“如果我们能够将这些生理健康指标收集起来，这将是我们未来的重要目标。”

马主任从基层医疗机构的角度出发，指出当前医疗数智化建设中存在衔接问题的根源在于，许多医疗产品的设计者并未深入了解医疗领域的实际需求，“有时当厂商提出产品时，他们往往只是简单地关注业务的聚焦点，更多的是按部就班地执行，而不是从实际需求出发进行优化。” 在这一过程中，厂商与医院之间的沟通存在差距，导致产品无法真正满足医疗机构的需要。尤其是在基层医疗机构，缺乏有效的医疗信息，往往使得这些系统的落地变得更加困难。从另一个层面来看，管理层的需求和购买的系统之间的脱节同样影响了医疗数智化建设的成效。马主任说道：“有时候买回来的系统，很多时候并没有解决医疗机构实际应用侧的问题，而是为了看到某种结果。”这一现象源于系统设计往往缺乏与业务数据来源的紧密联系，最终导致许多系统变成了“数据填充包”，只展示表面数据，缺乏深入的业务支撑。而在业务端，尽管有完整的管理流程和数据产出，但系统缺乏延续性，无法确保长期有效的运作。因此，如何将国家发布的质量监测指标有效贯彻到业务层，并且使其真正落实在业务系统中，这是当务之急。马主任指出，过去由于缺乏有效的控制点，很多医院在落实这些指标时感到困难和压力。“我们需要从上到下，通过建立标准和示范模式，帮助医院在管理层和业务层之间找到有效的衔接点。”他建议国家出台更多标准并推行示范模式，帮助医疗机构更好地将管理层与业务层的需求结合起来，形成专家智慧的协同效应。

孙超主任在发言中深入探讨了医疗数智化领域面临的挑战与机遇，强调了顶层设计的重要性。他指出，尽管各部门在数智化建设中肩负着不同的期望，但这一过程并非一蹴而就，而是一个循序渐进的探索过程。“大家一开始都是摸石头过河，我们的目标是找到一条既符合医院发展的道路，又能与整个医疗环境契合的顶尖设计。” 孙超主任强调，需求与设计之间互为因果、不断滚动发展的动态关系——顶层设计并非一成不变，而是需要随着需求的变化而动态调整。“正因为我们有顶层设计，所以需求也在不断上升，医疗本身就是探索性的，有多维度的思考，这种螺旋式的进步相辅相成，有可能互为因果。” 

曾主任分享了他在医疗数智化建设中的经验与体会，他提到，尽管国家的要求和医疗发展形势不断变化，但总体目标始终未变。在当前的背景下，许多三级医院的评价标准仍难以量化，现有的系统也未能完全实现数据的全面收集和有效管理。他坦言：“尽管我们尚未看到一个完全符合需求的系统，但我们在不断奋进的过程中，各种信息人员正在积极开发。”他强调，医疗数智化的推进不仅仅依赖于技术的进步，更需要建立一个长期有效的工作机制。“这是一个动态过程，必须有团队的共同参与，才能够逐步实现真正的管理需求。”通过建立长期的工作机制，不断优化信息系统，才能真正实现医疗数智化的目标。

医疗数智化作为新兴领域，面临着高期待与实际发展水平之间的差距，姚主任补充道：“电子数智化在医学界尚处于起步阶段，要求达到这一目标需要一定时间。”医疗行业的专业性强，不同领域之间的沟通存在障碍，解决这一问题需要大家教学相长、互相发展。“只有慢慢的相互发展，可能才能既满足医生的需求，又满足了专业要求的需求，才会让产业越来越好。”

主持人在总结时指出，今天的讨论不仅涵盖了医疗数智化领域的技术创新和挑战，还揭示了信息科主任在医院管理中的多重责任。随着大健康产业的蓬勃发展，越来越多的企业开始探索如何整合和利用个人健康数据。以蚂蚁集团为代表的一些行业巨头，已经在尝试构建个人大健康数据平台，这一探索为医疗数智化的发展提供了重要的实践经验和前瞻性的思路。在海量数据爆发的背景下，医疗数智化技术与大数据的融合无疑具有广阔的前景，未来的医疗健康大数据将为行业带来无限的可能。这场讨论不仅为医疗数智化领域的未来发展指明了方向，也为各方提供了宝贵的经验与启示。与会专家的精彩发言和深入讨论，展示了医疗数智化领域的最新成果，为未来的发展指明了道路。在技术飞速发展的今天，医疗数智化的前景充满了希望，期待在各方共同努力下，医疗健康数据的整合与应用能够真正惠及每一位患者，推动医疗行业迈向更加智能、精准的新时代。