规划解读|邱英鹏 李秋 田雪晴 ：全民健康数智化建设：开启卫生健康高质量发展新阶段

全民健康数智化建设：开启卫生健康高质量发展新阶段

文|邱英鹏 李秋 田雪晴

引言

党的二十届三中全会提出实施健康优先发展战略，《国民健康“十五五”规划》（以下简称《规划》）进一步明确“以数智化转型、中西医协同为牵引”推动卫生健康高质量发展，并首次将“推进全民健康数智化建设”作为培育卫生健康高质量发展新动能的重要任务进行系统部署。这一部署不仅回应了人工智能、大数据等新一代数字技术快速发展的时代趋势，也体现了我国卫生健康事业由信息化建设向数智化发展的战略升级。

经过“十四五”时期持续建设，我国卫生健康信息化基础不断夯实，国家全民健康信息平台、电子健康档案、电子病历、互联网医院等建设取得积极进展，为数字技术深度融入医疗卫生服务奠定了基础。与此同时，人口老龄化持续加深、慢性病负担不断增加、群众健康需求日益多元，传统依靠信息系统支撑业务运行的发展模式已难以满足卫生健康高质量发展的要求。充分发挥数据要素价值，推动人工智能赋能医疗卫生服务和行业治理，成为“十五五”时期的重要任务。

值得关注的是，《规划》提出的“全民健康数智化建设”，已超越传统医疗信息化建设范畴，更加强调以数据要素为基础、以人工智能为引擎、以全生命周期健康管理为目标，推动数字技术与医疗服务、健康管理、科技创新和行业治理深度融合，加快构建覆盖全民、贯穿全生命周期的数智健康发展体系。围绕健康数据共享、高质量数据集建设、可信数据空间、医疗人工智能应用中试基地、智能辅助诊疗等重点领域，《规划》进行了系统部署，为“十五五”时期卫生健康数智化发展明确了总体方向。准确把握全民健康数智化建设的战略定位、建设重点和实施路径，对于推动健康中国建设和卫生健康事业高质量发展具有重要意义。

一、从信息化到数智化：卫生健康发展的新阶段

《规划》首次提出“全民健康数智化建设”，标志着我国卫生健康数字化发展进入新的阶段。与“十四五”时期以信息基础设施建设和业务数字化为重点不同，“十五五”时期将更加突出数字技术对健康服务模式、资源配置方式和行业治理体系的全面赋能，推动卫生健康发展由“数字化支撑”迈向“数智化驱动”。

一是发展理念实现由医疗信息化向全民健康的拓展。过去，卫生健康信息化建设主要围绕医疗机构业务运行展开，重点提升医疗服务效率和管理水平。随着健康中国战略的深入实施，卫生健康工作的重点逐步由“以治病为中心”转向“以人民健康为中心”，数字技术的应用范围也不断向疾病预防、健康促进、慢性病管理、养老助残等领域延伸。《规划》提出“全民健康数智化建设”，体现了数智技术服务对象由医疗机构拓展到全民健康，应用场景由医疗服务扩展到全生命周期健康管理，更加突出人民健康这一根本目标。

二是发展动力实现由资源投入向数据要素驱动的转变。数据已经成为数字经济时代的重要生产要素，也是医疗人工智能的基础资源。《规划》围绕推进医疗、医保、医药数据共享，建设高质量数据集和可信数据空间等作出部署，表明未来卫生健康发展将更加注重释放健康数据价值，通过数据共享促进资源协同配置，通过数据流通支撑科技创新，通过数据赋能提升医疗服务和行业治理能力。

三是治理模式实现由数字化管理向数智化治理升级。 信息化更多解决的是业务流程数字化问题，而数智化更加注重运用人工智能等新技术提升治理能力。《规划》提出推进医疗领域国家人工智能应用中试基地建设，推进智能辅助诊疗、高水平居民健康助手和智能监管等应用，体现了技术创新与制度创新协同推进的发展思路。未来，人工智能不仅将成为增强医疗服务能力的重要工具，也将成为优化资源配置、加强行业监管、提升公共卫生治理能力的重要支撑。

总体来看，“全民健康数智化建设”不是传统信息化建设的简单延续，而是以数据要素和人工智能为核心驱动力，推动健康服务模式、科技创新体系和行业治理方式协同变革，为建设优质高效整合型医疗卫生服务体系提供新的发展动能。

二、构建全民健康数智化建设的新体系

《规划》围绕数据基础设施、智能医疗服务、医疗人工智能创新和数智治理体系等方面进行系统部署，初步构建了全民健康数智化建设的总体框架。其核心不仅在于推动数字技术广泛应用，更在于形成数据、技术、服务和治理相互支撑、协同发展的数智健康新体系。

（一）夯实健康数据基础设施，激活数据要素价值

健康数据是数智化建设的重要基础，也是人工智能创新和卫生健康治理的重要支撑。长期以来，医疗、医保、医药等领域积累了大量数据资源，但由于标准体系、共享机制和流通规则尚不完善，数据价值尚未得到充分释放。

针对这一问题，《规划》提出推进医疗、医保、医药数据共享，建设国家智慧健康检验检查结果跨省共享平台，推进医学影像实时调阅、检验检查结果共享互认和电子健康档案开放应用，同时支持重点地区建设医药行业高质量数据集和可信数据空间。

这些部署表明，未来健康数据建设将由“信息互联”进一步迈向“数据赋能”。一方面，通过跨部门、跨区域数据共享，促进医疗资源优化配置和医疗服务连续协同；另一方面，通过建设高质量数据集和可信数据空间，为人工智能模型训练、临床科研、公共卫生监测和卫生健康决策提供更加可靠的数据支撑，使健康数据真正成为推动医疗创新和健康治理的重要生产要素。

（二）打造智能医疗服务体系，促进健康服务模式转型

数智化建设的落脚点是提升医疗卫生服务能力和群众健康获得感。《规划》提出推进紧密型县域医共体智能应用体系建设，推动人工智能在辅助诊疗、精准医疗、健康管理、医保服务、养老助残等场景规范应用，推广居民健康助手，扩大基层智能辅助诊疗覆盖范围。

这些部署体现了卫生健康服务模式正在发生三个重要转变：一是优质医疗资源借助数字技术向基层延伸，推动医学影像、检验检查、病理诊断等资源共享，进一步提升基层医疗服务能力；二是健康服务由单纯疾病诊疗向全生命周期健康管理拓展，促进疾病预防、健康促进和慢性病管理协同发展；三是医疗服务逐步由“人机分工”向“人机协同”演进，人工智能更多承担辅助分析、风险预警和流程优化等工作，帮助医务人员提高诊疗效率和服务质量。

可以预见，数智技术将进一步推动医疗服务从“以医院为中心”向“以居民健康为中心”转变，为构建整合型医疗卫生服务体系提供新的支撑。

（三）构建医疗人工智能创新体系，加快创新成果转化

医疗人工智能是全民健康数智化建设的重要引擎。《规划》在强调人工智能应用的同时，更加注重创新体系建设，围绕数据资源、创新平台和应用场景进行了系统布局。其中，提出建设国家医疗人工智能应用中试基地，是本轮规划最具前瞻性的部署之一。

不同于传统创新平台，中试基地不仅承担技术测试和产品验证功能，更重要的是为医疗人工智能建立连接科研创新、临床应用、产业转化和政策支持的协同平台。由于人工智能产品具有持续学习、快速迭代和应用场景复杂等特点，仅依靠实验室测试难以全面评价其临床价值和应用风险，更需要依托真实医疗环境开展持续验证，积累真实世界证据，不断优化算法性能和应用效果。

从创新治理角度看，中试基地既是技术创新的平台，也是制度创新的载体。未来，可依托中试基地探索真实世界评价、卫生技术评估、标准验证、监管科学研究等机制，推动形成“研发-验证-评价-应用-持续优化”的创新闭环，实现技术创新与风险治理协同推进，加快医疗人工智能安全、有序、可持续发展。

（四）完善数智治理体系，提升卫生健康现代化治理能力

数智化建设不仅改变医疗服务方式，也推动卫生健康治理体系深刻变革。《规划》在推进数据共享和人工智能应用的同时，将信息安全、隐私保护、可信身份管理和智能监管作为重要制度保障，体现了发展与安全并重的总体思路。

随着健康数据跨部门、跨区域流通规模不断扩大，治理重点将由信息系统安全逐步拓展到数据全生命周期治理。未来，应依托统一的数据标准、可信身份认证和安全管理体系，在保障个人信息安全和数据合规利用的基础上，促进健康数据有序共享。同时，充分运用电子病历、人工智能和大数据分析等技术，推进医疗质量监管、医保基金监管和公共卫生监管智能化，实现监管方式由事后管理向全过程、实时化、精准化转变，不断提升卫生健康治理效能。

总体来看，《规划》部署的全民健康数智化建设，形成了以健康数据为基础、智能服务为核心、人工智能创新为引擎、数智治理为保障的发展框架，为推动卫生健康高质量发展提供了系统支撑。

三、把握全民健康数智化建设的实施重点

全民健康数智化建设是一项长期性、系统性工程。推动《规划》各项部署落地见效，还需围绕制度建设、创新应用、标准规范和人才支撑等关键环节持续发力。

（一）健全数据治理制度，夯实数智健康发展基础

健康数据是数智化建设的核心资源。未来，应进一步完善健康数据分类分级管理、授权使用、安全审计和共享开放等制度，加快统一数据标准和接口规范，建立覆盖数据采集、存储、共享、应用全过程的数据治理体系，在保障安全的基础上持续释放健康数据要素价值，为医疗创新、科学研究和行业治理提供高质量数据支撑。

（二）加快医疗人工智能创新应用，完善中试验证机制

医疗人工智能具有持续学习、快速迭代等特点，其创新应用需要建立更加符合技术特点的评价体系。《规划》提出建设国家医疗人工智能应用中试基地，为创新成果转化提供了重要平台。

下一步，应充分发挥中试基地连接科研、临床和产业的桥梁作用，依托真实医疗场景开展持续验证，探索真实世界证据、卫生技术评估、标准验证和监管科学等评价方法，逐步建立覆盖研发、中试、应用和持续优化的全生命周期评价机制，促进医疗人工智能安全、有效、规范发展。

（三）完善标准规范体系，促进规模化推广应用

标准规范是数智健康建设的重要基础。面对人工智能、大模型、可信数据空间等新技术快速发展，应进一步完善健康数据、人工智能应用、数据安全以及医疗机构数智化建设等标准体系，加强算法透明性、安全性和伦理治理研究，促进不同地区、不同机构之间标准统一和互联互通，为数智健康规模化推广提供制度保障。

（四）加强复合型人才培养，提升基层应用能力

数智化建设最终要落实到医疗服务能力的提升上。应加强医学、人工智能、数据科学、公共卫生等多学科交叉人才培养，建设既懂医疗又懂数字技术的复合型人才队伍。同时，以基层医疗卫生机构为重点，加强智能辅助诊疗、居民健康管理等应用培训，推动数智技术真正向基层延伸，不断提升基层医疗卫生服务能力和群众健康获得感。

（作者邱英鹏为国家卫生健康委卫生发展研究中心数字健康研究室副主任（主持工作），副研究员；李秋为北京中医药大学管理学院研究生；田雪晴为国家卫生健康委卫生发展研究中心数字健康研究室副研究员）

来源 |《健康中国观察》2026年9月刊

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