2026年全国两会期间，全国政协委员、北京大学第一医院心内科首席专家霍勇在谈及医疗健康领域数智化发展时表示，“AI+医疗健康”是抢占国际竞争制高点的关键领域，以人工智能（AI）应用为抓手，可以完善院外健康服务供给体系，提升居民健康水平。
今年政府工作报告明确，“深化拓展‘人工智能+’”“推动重点行业人工智能商业化规模化应用”，并将生物医药纳入新兴支柱产业。“十五五”规划纲要草案也提出，要抢占人工智能产业应用制高点。多重政策利好加持下，AI与医疗健康深度融合，成为两会热议的民生与产业议题。近年来，AI技术在我国医疗健康领域的应用已迈出坚实步伐，以蚂蚁阿福为代表的医疗专业大模型与健康AI应用快速普及，反映出居民对专业、便捷健康服务的旺盛需求。与此同时，美国OpenAI、谷歌等科技企业加速布局“AI+医疗健康”，国际竞争日趋激烈。
作为长期深耕临床一线的医学专家，霍勇在调研中发现，尽管国内“AI+医疗健康”发展势头良好，但在技术、政策、场景三个层面仍存在短板。一是“数据孤岛”制约模型迭代。居民健康数据分散在医疗机构、药店等主体，难以形成多维健康图谱；医疗机构多私有化部署大模型，模型“单打独斗”，难以协同迭代。二是行业存在“不敢用、不会用”的顾虑，大模型应用价值、评测标准、管理机制尚未达成共识，AI对分级诊疗的推动作用、医保资金节约等定量研究仍为空白。三是院外健康服务覆盖不足，尤其是预防、康复、护理、随访等环节。家庭医生人均服务700至1000名居民，用药指导与定期随访难以及时触达，而这正是AI的重要发力场景。
结合行业痛点与政策导向，霍勇提出多项建议，推动“AI+医疗健康”高质量发展，让技术真正服务于民。
首先，打破模型和“数据孤岛”。探索“混合云”部署模式，将低敏感度数据部署在“行业云”、高敏感度数据部署在“私有云”，率先推动低敏感度医疗健康数据的互联互通；借鉴美国“前沿部署工程师”（FDE）模式，以“数据不动知识动”的方式持续提升医疗大模型性能；试点“个人医保云”等，深化国家级数据互联互通建设。
其次，探索医疗大模型分类分级治理体系，建立权威行业标准。根据不同场景的应用价值、风险等级，明确模型的能力边界和权责边界；推动医疗机构、模型厂商、第三方机构协同发力，加快建立行业公认的评测标准，开展价值量化测算和伦理审查机制，让行业发展有规可依。
第三，强化院外健康服务衔接，聚焦居民健康咨询、报告解读、健康管理计划等高频需求，推广“数字家庭医生”“名医智能体”等经市场验证的模式，充分释放AI的应用价值。
此外，霍勇还建议，扩大政府购买健康服务范围，探索将可穿戴设备、居家健康管理硬件纳入财政支持范围等。“通过技术、政策和场景协同发力，‘AI+医疗健康’有望真正实现高质量发展，变成老百姓日常生活触手可及的专业服务。”他说。
（统战部摘自经济参考报3月9日）
