两会观察 | 信息技术为医疗行业锻造“新质生产力”的四个趋势

来源：HIT专家网      作者：龚晨

2024年“两会”，“新质生产力”无疑是最热的关键词之一。“新质生产力”，是创新起主导作用、以科技创新作为核心要素的先进生产力质态。当前，在数字化、智能化等时代大趋势下，医疗行业正着力朝着高质量发展目标迈进，信息技术无疑将为全行业创造“新质生产力”提供强大的助推器。

趋势一：分级诊疗落地需进一步赋能基层

与往年两会一样，“加强基层医疗卫生服务体系建设”始终是代表委员们最为关注的医疗健康领域议题。

根据2024年《政府工作报告》，在“提高医疗卫生服务能力”这一项政府工作任务中，主要措施是着眼推进分级诊疗，引导优质医疗资源下沉基层，加强县乡村医疗服务协同联动。

全国政协委员，中国医学科学院北京协和医学院党委书记、副院校长姚建红在“推动智慧基层卫生体系建设”的提案中，建议加快完善智慧基层卫生体系技术支撑，具体举措包括：强化基础设施建设，推动电子健康档案、电子病历标准化建设，建立整合式基层卫生信息系统，搭建区域数字家庭医生服务平台，加快搭建一体化基层卫生服务数据中心，实现不同层级医疗卫生机构之间的数据互通共享，构建智慧基层卫生服务知识体系，包括常见病知识库、传染病知识库、双向转诊知识库等。

全国政协委员、上海交通大学医学院附属瑞金医院骨科主任张伟滨建议基层医疗机构调整发展目标：一是强化慢病管理抓手，以主动医防融合服务夯实居民信任；二是走差异化路线，将中医、康复理疗等手段变成社区的拿手、看家本领；三是构建数字化健康路径闭环，不断巩固居民就医黏性。他特别建议要将常见慢病管理的“死档案”变为“活档案”，可采用上门服务与移动医疗、远程视频问诊相结合的方式，与居民保持实时沟通，不断反馈和监管健康管理数据，延伸居民健康管理触角，增加基层医疗机构对辖区居民的健康全覆盖。

新质生产力的基本内涵是劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升。对于医疗行业而言，在医疗资源分布不平衡的背景下，提高医疗资源配置效率，是满足日益复杂化、个性化医疗需求的重要途径。

在引导优质医疗资源下沉的同时，需要基层医疗机构能有效承接资源、利用资源，这需要信息技术对基层医疗机构的进一步赋能。

趋势二：推动医疗数据要素价值释放

2024年《政府工作报告》提出：深入推进数字经济创新发展，健全数据基础制度，大力推动数据开发开放和流通使用。加速数据要素价值释放，已成推动新质生产力发展的当务之急。

2023年，随着国家数据局挂牌成立、数据可视为资产纳入财务报表、《“数据要素×”三年行动计划》发布等一系列重要事件，国内数据要素市场建设已步入“快车道”。

针对“如何加速医疗数据要素价值释放”的问题，多位代表委员积极建言。全国人大代表、浙江大学医学院附属第一医院党委书记梁廷波在《加强医保医疗公共数据互通共享》提案中建议，建立“医保、卫生健康数据共享机制”，在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，制定公共数据共享清单目录，出台数据共享支持政策，搭建“国家医保医疗公共数据互通共享平台”，适度向省、市、县卫生健康部门开放权限，允许在一定范围内查阅、调用、对比、分析数据资源，支撑“三医”协同治理和公立医院高质量发展。

全国政协委员、对外经济贸易大学保险学院副院长孙洁建议：积极利用人工智能、大数据等前沿科技，打通医院、医保、商业健康险的数据共享，推动保险公司积极拓展市场，借助数据进行精算，开发出更符合大众需求的健康保险产品，同时实现精准定价。

不过，要实现医疗数据要素的价值释放，当前的关键任务是推动医疗数据的要素化。从业界实践来看，医疗机构的数据要素化进程正在加速，但在实务性探索过程中仍面临不少挑战。HIT专家网“医疗数据资产专栏”将对此问题保持持续跟进。

趋势三：医疗人工智能面临更复杂的问题与责任

值得注意的是，2024年《政府工作报告》中出现了一个新的关键词：“人工智能+”行动。人工智能已成为驱动新质生产力的重要引擎和来源。

在过去的2023年，生成式人工智能及其背后的大模型技术对各行各业都带来了巨大深远的影响，医疗领域大模型应用已露出“尖尖一角”，带来临床医生和人工智能“协作配合”的全新体验。但其发展的局限性和潜在风险依然不容忽视，大语言模型在严肃医疗领域的真正普及，还面临不可逾越的障碍。

为帮助解决医疗健康大模型落地面临的数据、标准和算力等多方面挑战，全国政协委员、宁夏回族自治区政协副主席马秀珍建议“建设医疗健康人工智能大模型基地”，在国家层面建立统一的医疗数据治理体系，加快数据合法合规开发利用，为医疗健康大模型基地提供多样化、高质量的训练数据；建立医疗健康专业大模型库，在新药研发、疾病预防、诊断治疗、康养护理等领域建设一批创新场景，打造未来的数字医院和数字医生；开展医学人工智能评估标准、质量控制、评估方法和流程规范的研究与应用，组织制定医学人工智能应用行业标准，推动医学人工智能应用的标准化与规范化。

在医学人工智能应用场景方面，广东省政协委员、中山大学肿瘤防治中心超声科副主任林僖建议加强人工智能技术在乳腺癌筛查领域的应用，同时通过建立高质量乳腺癌筛查数据平台、组织专业队伍对现行的乳腺癌筛查人工智能软件进行客观评价及审核等方式，确保诊疗质量与安全。中国医学科学院北京协和医学院党委书记、副院校长姚建红建议利用人工智能等技术深度挖掘基层卫生服务数据内在联系，开发面向基层卫生的辅助决策工具和健康管理模型；基于数据融合模型，自动匹配业务数据，自动生成各类报表，简化基层医务人员填报数据的工作量。

作为生产力侧的技术变革，生成式人工智能已在医疗行业展现出丰富的大模型应用场景和巨大的发展潜力，但仍有非常复杂的问题与责任有待解决。

趋势四：互联网医疗充满挖潜空间

疫情期间，互联网医疗服务出现规模性增长，其作为医院在特殊时期的民生兜底手段和作用全面显现。走出疫情，互联网医疗总体仍面临“建而不用”的难点痛点问题，互联网医疗的价值仍有待进一步发掘。

多位代表委员对互联网医院的建设与运营提出建议。宁波市人大代表、宁波市医疗中心李惠利医院消化中心主任沈建伟提交《关于进一步加强互联网医院建设的建议》，主要内容包括：建议针对不同等级和层次的医疗机构实行分级准入管理，并向社会公示，建立互联网医院的评价和退出机制；加快互联网医院医保支付平台建设，积极推进支付方式改革，实现线上线下医保支付政策同质化，方便群众就医，提高优质医疗资源的有效利用。

全国政协委员，恒银金融科技股份有限公司党委书记、董事长江浩然建议针对互联网医院药品供应品种不全、未能真正贴近需求、购药时效性和药品安全性难以保障、互联网购药医保支付未完全打通等问题，通过加强药品配送管理和智能售药自助终端的布放、加强对互联网购药医保支付模式的监管力度等手段，规范互联网购药。

整体而言，产业各方仍需孜孜探索更多被医患认可的创新互联网医疗服务新模式，才能进一步发挥互联网医疗的价值。

“新质生产力”是生产力的跃迁。在大数据、互联网、人工智能等信息技术的支撑下，“新质生产力”将为医疗行业的诊疗质量、服务效率带来新的跃升，也必将催化出更多新型的医疗服务模式。

（注：文中涉及“两会”提案，均来自公开媒体报道）

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