免陪照护服务体系建设 - 2026年上海市政府工作报告将“加快建设免陪护照护服务体系”列为主要任务 [1][3] - 复旦大学附属中山医院作为首批试点，平均每天为1300至1400位病人提供免陪照护服务，但面临专业护理人员缺乏、受教育程度不高、劳动关系分散等问题 [1] - 建议加强陪护人员专业培训与教育，并建立清晰的职业上升通道和与职业资格等级、工作绩效挂钩的薪酬体系，例如中级陪护员薪酬比初级高20%以上，高级比中级高30%以上 [5][6] - 建议将服务划分为基础、中端、高端3个层次并制定相应收费标准，并将收费覆盖范围从“特级护理”、“Ⅰ级护理”扩展至“Ⅱ级护理”及病人情况稳定后的全过程 [5][6] - 探索建立医保支付、商业保险报销、个人自费相结合的付费机制，以提高服务可及性 [6] 创新药与医疗器械推广应用 - 2026年上海市政府工作报告将“加强创新药和医疗器械推广应用”列为主要任务 [1][3] - 生物医药创新需要“产学研用”全链条足够顺畅，是上海“十五五”规划中促进生物医药高端高效发展的核心任务 [1] - 当前生物医药领域的原创性技术平台和学术思想平台尚不完善，需科学家和临床专家掌握AI for Science新技术以精准产出先进技术，并协同国际组织制定全球性临床研究方案以加速产品转化 [8] - 建议在上海建立全球药械“零时差”准入通道，允许符合条件的医疗机构进口使用已在香港上市但尚未在内地获批的“临床急需”药品和医疗器械 [9][10] - 建议探索数据跨境流动在医疗领域的应用，试点开展真实世界研究、国际远程会诊等业务，支持数字疗法产品与国际接轨 [10][11] 人工智能在医疗领域的应用 - AI在临床上的应用越来越广泛，但部分仍处于“野蛮生长”阶段，建议医疗机构在有组织牵头下进行AI与垂类大模型的应用，避免重复开发 [7] - 建议由行政部门对专病领域的AI垂类大模型给予有序引导，包括研究方向和资金引导，以推动模型开发从社区场景转向更高层级和维度 [7] - AI垂类大模型的权威性和市场性需进一步验证，这非常考验数据背后的专业程度以及市场对模型的认可 [7] - AI for Science正推动生物医药研发进入新范式，但高质量、标准化、规模化生物医学数据的缺失是制约AI驱动研发的瓶颈 [8] - 建议由政府主导，联合龙头企业、科研机构建设生物医药科学智能“数据工厂”公共平台，以破解数据壁垒并赋能药物研发全链条，并制定数据使用补贴政策以降低企业门槛 [8][9]