人工智能与医疗健康结晶智慧医疗推行条件

最近，中国发展研究基金会和红杉资本中国联合发布了“人工智能在医疗卫生领域的应用研究”的研究成果。课题组对参与疫情防控的42家医疗卫生人工智能龙头企业进行了问卷调查和访谈。结果表明，人工智能在健康领域有很大的应用前景，但挑战仍然普遍存在。

调查显示，这些企业的反馈主要集中在以下几个方面。首先，政府部门之间缺乏协调，难以实施扶持政策，影响企业真正获得政策红利。二是数据难以获取、连接和共享，阻碍了人工智能与医学健康的深度融合。第三，融资规模低，融资方式单一，企业预计未来融资困难。第四，缺乏对产品定价和支付的支持，难以形成闭环业务。第五，产品风险评级高，审批效率有待提高，产品难以进入市场。

为了加强人工智能的作用，帮助提高卫生服务的质量和效率，抢占人工智能在卫生领域的战略制高点，研究组专家认为，有必要围绕核心问题推进一揽子改革，加快人工智能与卫生服务的深度融合。

一是找出政策脱节点，加强中央部门与中央和地方政府的政策衔接，促进全链政策的形成。

医疗卫生人工智能作为一个重要分支，涉及到发展改革、工业信息、医疗、市场监管、医疗保险等多个部委。课题组建议国家科技领导小组以统筹协调的思路梳理现有政策，找出脱节的政策，考虑通过集中渠道展示政策，促进部门政策协调。关于中央和地方政策的衔接，建议中央各部门在发布政策时发布细则或政策声明，提供政策建议，回答地方政府的问题，定期监测地方政策的进展情况，避免因规避风险而增加进入壁垒，缩小实施范围，造成政策执行大打折扣。

第二，针对联通的共享，完善数据标准，加快区域性和疾病特异性权威数据库建设，加强法规定义和数据安全。

课题组认为，目前需要加快疾病预防控制电子病历采集存储标准建设和医疗机构间数据共享，规范信息系统服务商行为，在信息化建设初期考虑机构间数据互联互通。在北上广深等相对发达的城市，省级三甲医院率先推进数据互联改革。探索建立以学科领导小组为主导的区域权威数据验证平台，战略目标是建设国家权威健康数据检测数据库。推动数据隐私保护工具和方法的发展，通过数据封装的加密、脱敏和分层探索，实现数据共享、应用和安全的多重保障。

第三，探索构建多层次的融资支付体系，帮助行业形成可持续的商业模式，让人工智能发挥更大的作用。

一方面，借鉴上海“人工智能创新发展专项基金”的做法，探索设立国家政府专项投资基金，缓解外部压力在短期内对医疗卫生人工智能行业的冲击，在长期内提高融资多元化，促进市场的长期价值塑造。另一方面，探索多种支付机制，支持医疗卫生人工智能企业形成可持续的商业模式。医疗保险和商业保险探索基于结果和基于价值的支付，并包括在报销方面有效的产品。建议将技术服务费纳入基本公共卫生服务支付范围，加快人工智能技术向基层下沉。

第四，优化支付相关审批规则，探索通过对标审批和特殊渠道提高审批速度的途径。

探索试点发布二级产品，采取只提供辅助决策不直接给出诊断结论作为医疗服务项目的方式，使产品有收取服务费的资格，避免国内产品因支付问题涌入直接给出诊断结论的三级产品渠道，增加审批压力和准入难度。此外，细化审核标准和细则，发挥对标审批功能，加快二类风险产品审批流程。探索建立绿色评审渠道，帮助具有战略意义和重大应用价值的医疗卫生人工智能产品快速上市。完善人工智能产品上市后监管，强调临床应用评价数据的收集，拓展标杆审批的数据库。在数据标准化和中国联通的基础上，加快标准审批数据库建设。

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