在医疗健康领域，“数据—健康—经济”的强关联性，使得医疗数据的准确采集和智能分析显得尤为重要。

文｜刘青青

ID | BMR2004

“在所有行业当中，医疗健康行业的数据一直是最为完整的。”7月28日，在2025世界人工智能大会（WAIC 2025）暨人工智能全球治理高级别会议上，中国老年保健协会数智健康保障分会会长耿俊强直言医疗数据的特殊地位。

拥有最完整数据的医疗健康行业，正凭借其独特的数据积累优势，用AI技术释放医疗数据价值，构建普惠化的数智健康保障体系。

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医疗健康数据的独特价值

医疗健康数据在现代医学体系中占据着不可替代的核心地位，与其他行业数据相比，医疗健康数据具有三个鲜明特点：强专业性（需要医学知识解读）、高敏感性（涉及个人隐私）和长周期性（覆盖全生命周期）。这些特点决定了医疗数据的应用必须建立在严格的质量标准和伦理规范基础上。

耿俊强表示：“通常，指标在正常范围内不一定代表没生病，但指标不正常一定代表出现了问题。”这种以数据为表征的诊疗模式，构成了现代医学的科学方法论基础，也是AI技术能够在医疗领域大展拳脚的前提条件。

与此同时，中国在医疗健康数据积累方面具有独特优势。我国公立医疗体系没有技术秘密制约，任何新的医疗技术都倾向于快速推广而非封闭独占。这种开放性使得中国的医疗数据具有高度的完整性和连续性。

目前，中国已经建立了覆盖31个省份的医疗服务体系，共培养了450万名医生，其中150万人是全科医生，形成了金字塔式的医疗人才结构。这种全国统一的医疗网络为系统性健康数据采集提供了理想条件，使中国成为全球医疗数据最完整的国家之一。

医疗数据的特殊性还体现在其与个人健康的直接关联性上。耿俊强强调：“在医疗健康领域，每个人的数据变化都能直接影响未来的医疗消费。”其中，老年健康数据因其特殊价值而备受关注。

数据显示，中国60岁以上老年人规模已达3.1亿人，其医疗费用占到全国医疗总支出的75%以上。除了医疗健康费用值得关注之外，这一群体产生的健康数据不仅体量大，而且包含丰富的病程演变信息，对于慢性病管理、健康预警等研究具有不可替代的价值。

在医疗健康领域，“数据—健康—经济”的强关联性，使得医疗数据的准确采集和智能分析显得尤为重要。相比之下，其他行业的数据应用往往停留在优化体验层面，而医疗数据的应用则直接关系到生命健康。

目前，中国的医疗体系在数据标准化方面已经取得显著进展，95%的三甲医院建立了独立的规培中心，培养了大量掌握数字技术的医疗人才，为数据质量的持续提升提供了人力资源保障。

“有了AI之后，数据才真正变成了‘电力’。”耿俊强总结道。当AI时代来临，长久沉淀的医疗数据价值将得到释放。

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创新数智健康保障

医疗健康领域完整的行业数据，为数字化、智能化转型打下了坚实的基础。

世界卫生组织与中国合作提出的BIPSIC框架强调，未来医疗需要搭建可持续性、可负担得起、优质的、便捷可及的新医疗服务体，医疗服务的消费者、提供者和支付者三者之间要达到平衡。

而庞大的医疗健康体系要实现服务、价值与价格的平衡，必须以新的生产力作为支撑。耿俊强强调：“只有数据和智能决策、医学决策结合在一起，才能够形成一个真正的精准对应需求、提升医疗服务价值的保障体系。”

早在2005年，中科院和原卫生部就启动了“全民低成本健康海云工程”，调动了25个研究所参与，以数字化低成本健康手段将医疗保障体系覆盖到村卫生室，配备数字化便携式多功能检查设备。这项工程奠定了中国医疗AI发展的基础架构。

2016年，国务院医改办等七部委联合印发《关于印发推进家庭医生签约服务指导意见的通知》，同年召开全国卫生与健康大会，确立了“全生命、全周期、全过程、全方位”的健康服务理念。全科医生是居民的健康和费用“守门人”，家庭医生制度成为数智健康保障落地的重要载体，庞大健全的医疗服务体系与AI技术形成互补：基层医生负责日常健康管理和数据采集，AI系统提供决策支持，疑难病例则通过转诊机制交由上级医院处理。

这种“人力+AI”的服务模式，既发挥了技术的效率优势，又保留了人文关怀的医疗本质，目前已在31个省份的服务中心得到推广应用。

除此之外，还有国家医保局主导的“惠民保”项目，借助AI和大数据技术，实现了普惠健康保障的网格化管理，目前已覆盖全国多个城市；医疗与保险深度结合的“打造职工健康保障新生态（北京模式）”，这一模式通过数智化技术让医疗与保险相结合，目前已在天津滨海新区等地复制推广这些都是在实践中摸索出来的各种创新案例。

医联体建设是另一项重要实践。耿俊强提到：“我们形成了全行业、多角色、全方位的健康服务体系。”这种多元协同机制，整合了百度、腾讯、阿里等科技企业的技术优势，以及公立医疗系统的专业优势，构建了开放共享的健康数据生态。

总之，政府引导与市场机制相结合、技术创新与服务模式创新相促进、普惠目标与精准施策相统一，一个又一个AI与医疗健康相结合的实践案例，共同构成了中国数智健康保障的创新图谱。

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AI技术驱动健康服务变革

AI技术的引入正在深刻重塑健康服务的基本范式。耿俊强指出，AI使医疗保健服务生态变得更“智能、精准、高效和普惠”。这一转变的核心在于，AI技术通过挖掘医疗数据中蕴藏的知识和规律，将传统的经验医学推向精准医学的新阶段。

首先，服务模式正在从“以医院为中心”向“以病人为中心”转变。耿俊强对比了中国和美国的医疗服务模式差异，中国叫PCIC（以病人为中心的整合照护），美国叫PCMH（以病人为中心的医疗之家）。这种转变意味着医疗服务必须打破机构壁垒，围绕患者需求重组资源。

例如，北京“京智”三医联动平台集成了医疗、医保、医药数据，推动22家市属医院全部门诊号源和10家央属医院50%号源下放基层，实现了基于数据的资源优化配置；北京海淀区的区域医学影像中心则通过AI技术形成“社区检查、专科诊断”的高效模式，将疾病预防关口前移。

其次，在决策机制方面也出现了深刻变革。耿俊强表示，AI时代对医疗健康服务体系的创新发展，以及诊疗智能化、个性化、精准化、高效化、前移化等方面，包括整体生态的运转，都有着非常深远的影响。

人工智能正逐步嵌入医疗实践的各个环节，显著影响着医生的工作方式、专业发展以及临床判断，不仅大幅提升效率并减轻负担，同时赋能医生，通过增强其在信息处理、模式识别、决策制定等方面的能力。如由国家卫健委与中国科学院共同指导，苏州中科先进技术研究院、中华医学会全科医学分会等权威机构联合共建的医疗大模型——佳医智脑，以健康保障数智服务云仓为支撑，通过整合700多家三甲医院优质资源及腾讯、百度等优质AI团队技术支持，为全科医生团队提供数智化支持、标准建设及医疗服务方案训练，高效数智化服务于居民。该模型支持AI对话、报告解读、慢病管理、健康宣教、家庭医生签约等多个场景，为医生特别是全科医生团队提供智能诊断辅助、个性化治疗方案及患者健康管理工具，覆盖社区卫生服务中心、乡镇卫生院等基层医疗场景，最终推动基层医疗服务标准化和资源均衡化。

最后，普惠可及性是AI医疗最显著的社会价值，即使是资源有限的基层医院，也能享受到先进的AI医疗服务。例如，阿瓦提县“智慧眼科”工程通过“基层筛查—医院诊疗—远程支持”模式，让村民在家门口就能获得专业眼病诊断，需转诊患者可通过绿色通道无缝衔接县级医院；推想医疗的AI医疗车整合了经过辐射安全处理的移动CT设备，扫描数据通过5G实时传输至工作站，AI系统能快速复制三甲医院医生的诊疗逻辑，把高质量医疗服务送到偏远地区。

“开源模型的出现让AI平权成为可能。”耿俊强强调，在AI的加持下，医疗健康服务将越来越高效普惠，开启AI平权时代。

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未来发展趋势

站在新的历史起点，数智健康保障将迎来更为广阔的发展空间。而在构建智能普惠的健康保障体系的过程中，AI将赋予医疗健康行业更多可能。

耿俊强认为，基于AI与数据的深度融合，未来将构建“可持续、可负担、优质且便捷可及”的健康保障体系。而实现这一愿景需要技术创新、制度创新和模式创新的协同推进，形成政府、市场、社会多方参与的生态系统。

从当前实践和发展趋势看，数智健康保障的未来演进将呈现出以下几个鲜明特征。

一是技术融合将不断深化。单一技术难以应对健康保障的复杂挑战，AI与5G、物联网、区块链等技术的协同创新将成为主流。

二是标准化建设是可持续发展的基础。耿俊强认为，医疗数据的采集与标注需要统一规范。目前中国已制定73项相关标准，但面对快速发展的AI技术，标准体系仍需不断完善。特别是在跨机构数据共享、隐私保护、伦理审查等方面，还需要建立更完善的制度框架。

三是应用场景将持续拓展。老年健康、慢病管理、职场健康等领域的数字化需求尚未充分满足，AI技术在这些领域大有可为。

四是全球合作是必然选择。耿俊强指出，全球医疗创新现在主要由中美两国推动。在PCIC模式、医疗AI伦理、数据安全等领域，国际交流与合作将变得越来越重要。中国丰富的医疗实践经验和数据资源，可以为全球医疗发展贡献独特智慧。

从数据到服务，AI技术正在重新定义健康保障的内涵与外延。未来五到十年，数智健康保障将进入高质量发展阶段。