{"id":"509248","toptitle":"","toptitle_color":"","title":"AI赋能医疗卫生强基应瞄准五个方向","title_color":"","subtitle":"","subtitle_color":"","crtime":"2026-03-04 08:45:58","condition":"来源：健康报","thumb": ""}

□刘辉 2026年全国卫生健康工作会议强调，大力发展卫生健康新质生产力。《医疗卫生强基工程实施方案》提出，提高县区医疗卫生数智化服务水平。作为引领未来的战略性技术，人工智能与基层医疗卫生服务深度融合，将为基层医疗卫生数智化发展注入活力，成为发展基层卫生健康新质生产力的重要引...

□刘辉

  2026年全国卫生健康工作会议强调，大力发展卫生健康新质生产力。《医疗卫生强基工程实施方案》提出，提高县区医疗卫生数智化服务水平。作为引领未来的战略性技术，人工智能与基层医疗卫生服务深度融合，将为基层医疗卫生数智化发展注入活力，成为发展基层卫生健康新质生产力的重要引擎和发力点。

技术赋能下的基层医疗卫生服务新机遇与挑战

  近年来，我国基层医疗卫生信息化、数字化建设取得显著成效，为医疗卫生强基工程实施奠定了基础，更为人工智能技术的规模化落地提供了新机遇。

  一是基层医疗卫生信息系统快速覆盖。各地基层医疗卫生信息化基础设施建设快速推进，实现从零星建设到全面覆盖的重大突破。目前，31个省（区、市）和新疆生产建设兵团普遍建立基层医疗卫生机构管理信息系统。

  二是基层应用系统条块融合加快推进。22个省份基于省统筹区域全民健康信息平台，实现重点公共卫生业务系统与电子健康档案的条块融合和信息共享。

  三是多元化智慧基层医疗卫生服务模式大量涌现。各地积极应用人工智能等新技术赋能基层医疗卫生机构发展，为居民提供规范、便捷、高效的健康管理服务。27个省份向居民提供电子健康档案实时授权查询服务，2268个县域开展电子健康档案向居民本人开放服务。

  我国基层医疗卫生数智化发展也面临诸多挑战。一是基层基础设施配置不足，医疗卫生服务仍然存在短板，且医疗资源分布不均衡，影响了基层医疗卫生服务的效率与质量。二是基层信息系统种类繁多，信息孤岛现象较为普遍，尚未形成以患者为中心的全生命周期健康管理。三是基层医疗卫生服务同质化水平不高，分布式检查与集中式诊断衔接不畅。四是人工智能技术应用受到模型泛化能力、算力成本、数据质量与场景融合等因素制约，未能充分发挥智能化优势。

基层医疗卫生数智化发展的关键方向与战略选择

  促进基层医疗卫生数智化发展，需紧密围绕医疗卫生强基工程的政策主线，探索建立低成本、可解释、协同联动与均衡普惠的基层医疗卫生人工智能服务体系，使其规模化应用与发展成为提升基层医疗卫生服务质量、促进医疗服务公平可及、增进群众健康福祉的关键驱动力。

  一是探索轻量化部署、低成本可及的人工智能基层医疗新模式，推动融合应用规模化落地。基层医疗卫生机构是我国覆盖范围最广、服务量最大的卫生健康服务主体，具有普惠性和保基本的特点，人工智能融合应用普及与规模化落地可有效解决基层医疗卫生机构人力资源不足、诊疗能力薄弱、数据资源有限等现实问题。因此，需要以轻量化部署、低成本可及为核心理念，探索建立任务导向、成本可控、辅助决策的“人工智能﹢基层医疗卫生服务”新模式。

  对于已具备一定信息化与数据基础的基层医疗卫生机构，应推动其现有业务系统深度融合人工智能技术，构建模块化、微服务化的平台架构，实现与核心诊疗流程、运营环节的全面融合。

  对于尚不具备基础条件的基层医疗卫生机构，可采用云服务与国产开源工具提供轻量化人工智能平台组件，结合区域级算力中心按需分发资源，支持其快速构建最小可行产品，实现人工智能功能的低门槛接入。

  二是部署模型稳定、决策推理可追溯的人工智能技术，赋能基层临床诊疗。当前，大模型技术已由语言理解向逻辑推理与多模态感知演进，应加强泛化能力强、知识可解释的医学大模型专项攻关，推动人工智能系统从辅助工具向“准医生”角色演进，促进医疗专家的宝贵经验、规范诊疗与最新疗法直达基层医生。三级医院建立临床专病高质量语料库和数据集，推行智能临床辅助决策应用。医学人工智能通过深度学习三甲医院的优质病例数据，提供预问诊、疾病筛查、辅助诊断、知识查询、智能随访、报告解读等功能，为基层医生提供决策支持。在诊断环节，提高准确性，避免漏诊、误诊；在治疗环节，动态更新循证医学建议；在转诊环节，为评估病情、分级诊疗提供科学依据。

  三是构建可信基层卫生健康数据资源底座，促进医疗资源集约化利用与基层诊疗质量同质化提升。人工智能的高质量发展需以建立高质量数据共享机制为前提，打破医疗数据孤岛，打通跨机构数据协同通道，构建可信基层卫生健康数据资源底座，为模型训练与临床决策支持提供可靠的数据和知识。依托紧密型县域医共体建设，强化县级医院与基层医疗卫生机构的智能化协同；完善区域医学影像诊断、心电诊断、医学检验、病理诊断等资源共享中心云平台，以诊断算法库和智能质控系统为支撑，按照统一的操作规范和质量标准，在基层医疗卫生机构推广使用人工智能辅助阅片、诊断等，实现“云报告、云存储”；借助人工智能构建智慧诊疗网络，推广“分布式检查、集中式诊断”的人工智能赋能模式，实现基层检查、上级诊断、结果共享互认，推进分级诊疗体系的智能化协同。

  四是面向重大慢性病患者和重点人群，实现基于全生命过程健康图谱的精准管理和智能预警，打造全程、个性化、动态可视的主动健康新模式。推动从以治病为中心向以人民健康为中心转变，是医疗卫生强基工程的重要着力点。可探索研发适配基层健康管理需求的智能穿戴设备、康复设备、诊疗系统等，收集和整合居民健康信息，通过可穿戴设备和健康应用实时监测健康状态，建立完整的数字健康档案，形成居民全生命过程健康图谱。面向重大慢性病患者和“一老一小”等重点人群，推行基于健康风险分级的精准健康管理和高风险人群健康状态预警及异常指标提醒。同时，加强重点人群共病管理，推动基层医疗卫生服务从被动治疗向主动健康管理模式转型。

  五是筑牢人工智能安全应用与监管的制度框架，推动其实现从技术突破迈向广泛落地。人工智能在基层医疗卫生场景中的大规模应用，必须以健全的法律法规和清晰的管理政策为保障，切实降低应用风险，保障技术安全可控运行。当前，人工智能辅助医疗决策的责任主体认定与权责边界尚未明晰，一旦系统产生“幻觉”输出不可靠的决策建议，可能引发医疗安全与伦理层面的双重风险。因此，应加快构建覆盖“数据采集、算法设计、系统部署”全链条的安全防护与治理体系，推动隐私计算、联邦学习等可信技术规模化落地，实现人工智能在基层医疗中的负责任创新与可持续发展。