两会声音 | 推动医疗AI走向普惠，筑牢医疗AI安全底座

来源：澎湃、 中国经营报等     

【编者按】

2026年“两会”期间，众多代表委员们围绕医疗健康领域积极建言献策，其中与医疗健康信息化相关的提案备受关注。以下为您梳理部分具有代表性的提案内容。

加快构建全域协同的智能医疗体系

全国政协常委、中国科学院院士、浙江大学医学院附属邵逸夫医院院长蔡秀军呼吁，构建覆盖省、市、县、乡四级的“AI辅助诊疗平台”，为基层医生提供症状分析、鉴别诊断、治疗方案推荐等全流程智能辅助；同时，发展融合5G与物联网技术的高性能远程智能诊疗系统，实现上级医院对基层的“超远程、低延时”支援，并在部分省份先行试点，形成可复制推广的经验模式。

在健康管理领域，蔡秀军建议构建健康医疗大数据中心，整合医疗机构、可穿戴设备、社区服务等多源数据，形成个人全生命周期健康档案；在此基础上开发人工智能健康管家系统，实现动态风险评估和个性化干预，并将相关服务纳入医保支付范围，激励医疗机构从“以治病为中心”向“以健康为中心”转变。

“AI医疗的终极价值，是让优质医疗资源惠及更多人。”蔡秀军表示，希望各方加快构建全域协同的智能医疗体系，推动AI从“可用”真正走向“普惠”，为加快实现健康中国愿景贡献智慧与力量。

要“以患者为中心”筑牢医疗AI安全底座

全国政协委员，中国科学院院士、浙江大学医学院附属第二医院院长王建安认为，与传统医疗器械不同，AI系统具有算法迭代性、数据依赖性、模型漂移性和“黑箱”特征，这也使得其安全风险呈现隐蔽化、动态化、复杂化趋势。

安全是AI医疗的生命线，针对上述问题，王建安建议，建立医疗AI安全可追溯性强制标准，将“可解释性、可追溯性、可审核性”作为高风险医疗AI产品准入的核心要求，强制引入“人在回路”安全机制，特别是对高风险决策场景，要确保临床医生始终掌握最终决策权。

同时，要强化医疗数据全链条安全治理，他建议完善数据分类分级管理制度，明确用于算法训练与验证的数据脱敏标准和最小必要原则，严格界定科研、教学与商业应用的边界，建立数据使用负面清单管理制度，让数据在安全的轨道上有序流动。

王建安强调，要构建医疗AI全生命周期安全监管体系，建立准入前安全压力测试机制，强化运行阶段持续监测，推动医疗机构建立AI系统运行监测平台，构建“国家—省—医疗机构”三级联动监测网络，实现重大安全事件的快速上报和协同处置。可以建立强制复评与熔断机制，一旦监测到已上线模型在关键安全指标上出现显著下降或发生严重安全事件，自动触发熔断机制暂停应用。

他指出，要从根本上加强网络安全与系统防护能力建设，并建议将医疗AI系统纳入基础设施重点保护范围，探索医疗AI系统安全隔离机制，独立部署高风险AI模块，通过建立国家级医疗AI安全应急响应中心，实现在国家层面从被动应对向主动防御的转变。

加强基层医疗卫生机构癌症全周期医疗卫生服务能力

针对当前我国基层癌症防治能力薄弱、居民防癌健康素养不足、癌症早筛早诊工作推进受阻等突出问题，全国政协委员、中国工程院院士季加孚立足癌症全周期防控需求，聚焦基层服务提质与居民意识提升两大核心环节，提出以下针对性对策建议：提升基层医疗机构癌症高危人群识别与管理能力；充分运用数智化辅助筛查技术，实现癌症与高血压、糖尿病、慢阻肺等常见慢性病的社区多病共管；依托国家区域医疗中心和国家肿瘤质控中心专科委员会的技术优势，推进基于价值导向的基层癌症防治能力建设，使基层真正成为群众信赖的“健康守门人”。

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