《北京市支持医疗健康领域人工智能应用发展行动计划（2026-2027年）》发布

来源：北京市卫生健康委

【编者按】

12月30日，北京市卫健委印发《北京市支持医疗健康领域人工智能应用发展行动计划（2026-2027年）》（以下简称《行动计划》），部署医疗健康领域人工智能应用发展的重点任务。

《行动计划》指出，辅助临床诊疗方面，将聚焦儿科、精神和罕见病等学科，应用推广成熟的人工智能产品；辅助基层医疗方面，将试点人工智能辅助慢病管理工作；辅助健康管理方面，开展健康体检与健康管理人工智能模型训练；深度融合药械研发方面，启动药物研发高质量数据集构建，搭建全市统一的CTMS（临床研究管理系统)，提高供需对接效率；基础设施保障方面，将建设医疗健康行业多智能体平台，建设300P以上医疗专有的千卡算力集群，搭建算力调度平台。

以下为《行动计划》全文。

北京市卫生健康委员会关于印发《北京市支持医疗健康领域人工智能应用发展行动计划（2026-2027年）》的通知

各区卫生健康委、北京经济技术开发区社会事业局，市疾控局、市中医药局、市医管中心，各有关医疗机构，北京市体检中心：

现将《北京市支持医疗健康领域人工智能应用发展行动计划（2026-2027年）》印发给你们，请认真贯彻落实。

北京市卫生健康委员会

2025年12月30日

北京市支持医疗健康领域人工智能应用发展行动计划（2026-2027年）

为推进人工智能技术与医疗健康行业深度融合，通过推动人工智能技术在全行业发展应用，提升医疗健康服务高品质、均等化、普惠化、便捷化水平，赋能行业高质量发展，制定本行动计划。

一、总体要求及工作目标

（一）总体要求。全面落实党中央、国务院关于深入实施“人工智能＋”行动的战略决策部署，坚持自立自强，突出应用导向，以行业应用需求为牵引，聚焦医疗健康领域主要矛盾和优先重点，充分释放人工智能与医疗健康融合发展的创新潜能,推动医疗领域人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。

（二）工作目标。加大医疗健康领域的数字化、智能化建设，到2027年，数字化、智能化意识在医疗健康领域深入人心，人工智能技术在疾病防、筛、管、救、治、康全流程得到广泛应用，全市医疗卫生机构普遍开展人工智能产品落地应用，增加有效供给，确保安全可控，促进公平可及，使人民群众广泛享有更加优质、便捷、高效的医疗卫生服务。

二、工作原则

（一）顶层设计，分步实施。加强统筹谋划，滚动实施行动计划，明确不同阶段的发展目标、重点任务、实施步骤和保障措施，确保各项工作有序进行。

（二）需求导向，赋能行业。聚焦医疗健康领域的突出矛盾和实际需求，优先支持儿科、精神和罕见病等学科领域人工智能技术发展，鼓励医疗机构积极参与人工智能产品研发，以基层为重点推广人工智能技术落地应用，服务于人民健康。

（三）示范引领，逐步推广。开展医疗健康领域人工智能应用试点示范工作，建立健全评估机制。在评估基础上，逐步拓展应用场景，鼓励多方参与人工智能应用的开发和推广。

（四）包容审慎，遵循伦理。坚持包容审慎的态度，充分开放应用场景、积极支持发展应用，同时高度重视数据安全和隐私保护，遵循伦理规范，保障患者的信息安全和生命健康安全。

三、主要任务

（一）聚焦核心场景应用

1.辅助临床诊疗。聚焦儿科、精神和罕见病等学科，将成熟的人工智能产品在全市范围内进行应用推广。面向先心病、肾脏病等专病领域，进一步开放人工智能+辅助诊断场景，鼓励专病优势学科医疗机构与优质人工智能企业开展应用研发合作，培育并遴选成熟产品，推广至全市相关医疗机构开展应用。

2.辅助基层医疗。利用人工智能技术赋能强基工程，在人工智能辅助诊断、健康档案数据质控、健康指引、重点人群管理等方面，积极探索适宜基层医疗卫生机构的人工智能应用场景，提高基层医疗健康服务能力和效率。在海淀、通州、顺义区试点人工智能辅助慢病管理工作，聚焦高血压、糖尿病、脑卒中、冠心病和慢性阻塞性肺病等重点慢病，提升慢病防治工作的智能化和精细化水平。在西城、门头沟、怀柔区试点智能辅助诊断、电子病历质控、健康风险评估等人工智能服务，辅助基层医务人员为居民生成“健康画像”和个性化健康计划。在试点基础上进一步推广慢病智能监测、用药提醒、病情预警、智能随访等应用，全面提升基层智能化水平。

3.辅助健康管理。基于健康人群生物特征数据，开展健康体检与健康管理人工智能模型训练。摸底健康体检行业人工智能技术和服务应用现状，鼓励应用和推广基于人工智能大模型的质量控制、健康筛查、辅助诊断和健康管理工具，推动新服务、新产品在检前咨询、检中服务、检后管理、医体融合等方面的应用和推广。

4.深度融合药械研发。构建人工智能技术驱动的药械研发新范式。在新药研发方面，重点在蛋白质结构预测、重大疾病相关的潜在靶点发现、药物分子虚拟筛选、临床试验智能设计等关键环节实现核心技术攻关。启动药物研发高质量数据集构建，实现OpenComplex Plus开源，鼓励行业相关机构开放试用，初步验证OpenComplex Plus在药物研发管线中涉及分子虚拟筛选、靶点发现等关键任务的能力。依托大数据和人工智能应用赋能药企，优化临床试验方案设计，提升临床试验受试者招募准确率及入组效率，改进药物不良反应监测方式。搭建全市统一的CTMS（临床研究管理系统)，提高供需对接效率。鼓励支持相关机构将人工智能技术应用于科研随访工作，为科研随访提质增效。

（二）进一步拓宽应用场景

5.赋能公共卫生管理。基于人工智能技术，开展慢性疾病演变趋势、风险因素及区域差异识别分析，为优化医疗卫生资源配置、制定精准干预策略提供依据。基于传染病智慧化多点触发监测预警平台进行传染病智慧监测，实现多渠道汇聚数据，为传染病预警及科学研判提供数据支撑，提高传染病的发现、预警和应急处置能力。探索提升智慧化公共卫生应急事件感知能力，建立应急演练、应急处置知识库，增强应急决策的科学性。探索疫苗接种个性化建议、预约、接种信息查询、智能问答等全流程智慧服务。

6.提升医疗机构智能管理。利用人工智能技术减少医护人员信息录入等重复性劳动负担。在医疗机构新建和改扩建工作中推广智能药房建设。探索建立市属医院集团化智慧管理运行平台，逐步构建统一的智慧财经系统。鼓励医疗机构研发使用电子病历质控、影像数据质控等人工智能产品，支持稳定、成熟、安全的相关产品扩大应用范围。

7.加强行业智能监管。通过人工智能技术，实现医疗卫生资源、服务、财务、审计等领域的智能监测和分析预警。利用人工智能算法，对诊疗流程、临床路径等进行动态监测，加强电子病历质控，提升医疗质量。智能监管医疗机构财务活动，识别异常支出或资金风险，加强成本效益分析与绩效评估。对财务、业务数据进行审计交叉分析，提供审计线索和重点关注方向。

8.面向公众提供智能服务。鼓励医疗机构开展诊前、诊中、诊后全流程智能化服务，满足患者对高效、精准、个性化医疗服务的需求。遴选优秀模型产品，在全市预约挂号统一平台推广智能导诊和报告咨询服务。在基层医疗卫生机构为患者提供智能转诊服务。为公众提供智能心理测评、心理调适、心理问答等服务。

（三）加大支撑保障力度

9.加强基础设施保障。推动北京市健康云建设应用，实现应用集约化部署、数据集中化存储。建设医疗健康行业多智能体平台，为全行业各应用场景搭建智能化能力底座。提供全市统一的医疗大模型推理服务，建设300P以上医疗专有的千卡算力集群，搭建算力调度平台，实现GPU服务的精细化管理。

10.拓宽需求对接和应用推广渠道。在市卫生健康委官网开设专题栏目，提供需求发布、能力展示、技术交流、项目合作板块，实时发布医疗机构的需求清单和企业能力清单，实现供需双方的精准对接。打造医疗人工智能产品测评、推广、监测、评价机制，通过线上线下多种形式予以推广。

11.打造示范医疗机构。在影像、超声、病理等重点领域和儿科、精神等重点专科，基于医疗机构的专业学科优势以及在模型研发、模型应用、高质量数据生产、人才培养等维度，遴选一批医疗机构作为应用示范主体，在产品研发、数据治理、应用推广、人才培养等方面给予支持。

12.巩固人才队伍。倡导医疗机构为人工智能领域专业人才预留专项名额，支持其培养引进人工智能高层次人才，培育跨学科创新团队。开发医疗人工智能继续教育培训课程体系，给予继续医学教育学分支持。定期组织市、区卫生健康委和医疗机构进行人工智能相关培训。倡导医疗机构开展人工智能领域专项大赛，鼓励各方人才参与并提供创新解决方案。

13.加强学术支撑。在北京医学会成立人工智能相关分支机构，依托权威学术团体加强人工智能在医疗健康领域的人才支撑、需求发现、应用推广、标准建设和生态构建，促进学科交叉融合，整合临床医学、人工智能、社会伦理等多学科力量，形成协同创新机制。

14.强化政策支持。鼓励医疗行业积极推动人工智能技术的创新与实践，对应用场景开放多、推广范围覆盖大、示范引领作用强、人才培育效果好的医疗机构给予绩效考核监测加分奖励，优先推荐参与智慧医院建设评选。

15.支持人工智能产品入院应用。鼓励医疗机构加大在提升运营效益方面的人工智能产品投入。积极探索患者直接受益的医疗人工智能产品的商业化落地模式，推进将人工智能健康产品服务纳入个人付费型家医签约服务包，明确收费定价机制，鼓励居民按需购买。

16.深化交流合作。在服贸会、博鳌亚洲论坛全球健康论坛等重大会议活动中开展医疗健康人工智能专题活动。加强国际合作交流，积极与“一带一路”共建国家开展创新合作，支持人工智能技术在对口支援和援外医疗工作中的应用。

四、有关要求

（一）强化医疗行业统筹。将人工智能技术融入医疗健康研发、生产、应用等全链条，推动全行业人工智能生态体系建设。推动高质量医疗健康行业数据资源建设，实现数据的高效汇集与共享应用。

（二）提升安全能力水平。推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设。加强对算法偏见、模型漏洞等潜在风险的监管，确保技术应用的安全性和可靠性。积极推动数据分类分级管理，建立数据访问控制、加密传输、脱敏处理等安全机制。医疗机构发展人工智能应注重数据安全与隐私保护，建立健全人工智能技术监测、风险预警、应急响应体系，防范技术滥用、数据泄露等风险。

（三）完善伦理道德体系。医疗机构应建立健全人工智能医疗应用的伦理审查制度，确保技术应用符合人类价值观和社会伦理规范。防范医疗人工智能模型的黑箱、幻觉、算法歧视等带来的风险，禁止将人工智能完全替代医务人员的专业判断，保障医疗决策的合理性和人文关怀。

【责任编辑：晓青】