北京市医疗领域国家人工智能应用中试基地，建得如何了？

来源：HIT专家网 作者：孙婧 整理

中试基地在医疗人工智能创新产品从“实验室原型”到“临床可用产品”的转化过程中，扮演着不可或缺的“桥梁”和“加速器”作用。

9月10日，在2025年中国国际服务贸易交易会上，北京市正式启动医疗领域国家人工智能应用中试基地（以下简称：基地）建设。

基地主管单位为北京市发展和改革委员会，主责单位为北京市卫生健康委员会，建设和运营工作由中国联通成立的北京医疗健康大模型有限公司承接。

国家将基地定位为依托北京医疗资源高地，建设具有全球影响力的医疗健康人工智能创新策源地、应用高地和产业生态集群，聚焦精准医疗、药物研发两大方向。基地建设规模17.16亿元，其中国家发展改革委补贴40%，中国联通配套60%。目前建设已取得如下进展：

打造四大核心能力

据公开消息，基地已构建了四方面的核心能力，分别为：

1.医疗可信数据空间。基地建设中面临的最大挑战是数据方面的问题。数据难题涉及多个方面：权属模糊、交易机制不成熟、安全合规要求高等。构建医疗健康行业可信数据空间，重点就是破解“数据既要安全守护又要价值释放”的难题。

基地构建了端到端的医疗健康可信数据空间，依据医疗属性按临床科目和诊疗病种进行标准数据分类，支持跨模态计算。目前，该空间已接入首都医科大学附属北京友谊医院、首都医科大学附属北京胸科医院、清华大学附属北京清华长庚医院等多家医疗机构。

目前该可信数据空间已具备“多模态医疗数据处理”和“全病种医学知识挖掘”两大数据治理能力。如携手北京友谊医院，基于医疗可信数据空间探索了5000例耳部CT数据确权、登记与转化的全新路径。

2.医疗数据标注平台。如果说数据是AI的“燃料”，那么数据标注就是对这些燃料进行精炼和提纯的过程，直接决定了AI模型的性能和可靠性。

基地集成20多种专业标注工具，全面覆盖CT、MRI、X光、DR、CR、乳腺铒靶、病理切片、超声影像及医学文本、图像、视频等多模态数据的在线标注需求。内置50余种影像算法、15种病理算法，以及各类基础算法，实际标注效率提升90%以上。

基地已联合首都医科大学附属北京胸科医院，建立了17种征象、2万例肺结核CT高质量数据集。

3.医疗模型评测平台。评测是医疗人工智能产品的试金石和优化导向。基地构建了“1套平台+2大服务+N类专病+N组专家资源”评测体系，其中1套平台，即医疗大模型评测平台；2大服务，即模型评测服务和应用评测服务。

基地依托权威医学专家资源，构建专业、权威、可靠的多模态评测数据集、评分标准及打分依据。已与北京大学人民医院联合打造了胸外科AI评测体系，与北京友谊医院打造放射影像AI评测体系。

这套评测体系能衡量模型在疾病知识普及、合规治理等方面的能力。在基地平台上架智能体应用或遴选企业合作项目时，将依据评测结果，如仅允许评分达到一定分数以上的应用进入孵化流程，保障产品质量。

4.医疗智能体应用平台。基地的一大创新是构建医疗健康AI应用超市，汇聚整合15个生态厂家、100余个AI应用，覆盖精准诊疗、医药服务、科研教学、中医服务、就医支持、药物研发等30个医疗强相关场景，面向医疗机构、科研院所和产业公司提供一键上架、运营推广、灵活部署等全流程AI应用运营推广服务。

医疗智能体应用平台实行开放生态合作模式，目前已与北京大学第一医院、清华大学附属北京清华长庚医院、北京安贞医院等10家头部医院，以及15家医疗行业厂商建立了合作。

构建供需对接平台，已促成多个合作项目

基地将针对各方共性需求，打造供需对接平台。相关服务包括但不限于：

算力方面：在训练侧实行“算力券”激励，在推理侧推行卫生专网、医生工作站共享插件。

数据方面：提供可视化目录查询、打造行业示范项目、启动数据需求招募等服务。

工具链方面：提供工具链能力清单、动态评估与持续优化、定制化支撑能力等服务。

应用开发方面：建立优秀模型供应库、提供模型供需匹配推荐服务。

人才培养方面：提供人才服务平台、推进“十百千”人才培养行动计划（北京市“十百千”社区卫生人才培养项目是北京市卫生健康委员会主导的基层医疗人才培养计划，包括培养‌社区卫生首席专家10人、‌社区健康管理专家100人、‌社区卫生业务骨干1000人）。

融资服务方面：建立产业融资服务平台，提供投融资专家指导与分阶段项目推荐。

据悉，该平台已促成心脏超声人工智能软硬件一体结合、临床试验患者招募加速等多个合作项目。

【责任编辑：晓青】