AI医疗行业的发展潜力与价值 - 以大模型为代表的新一代人工智能技术正深度赋能医疗健康领域，在医学影像判读、疾病风险预警、辅助诊疗决策等领域展现出巨大潜力和应用价值 [1] - 该技术有力助推临床诊疗模式优化升级，为解决医疗资源分布不均难题、推动优质医疗资源扩容下沉注入新动能 [1] - 深化人工智能在医疗健康领域的融合应用，打通AI医疗落地应用的“最后一公里”，是让技术创新红利真正惠及亿万民众健康福祉的关键所在 [1] 当前面临的核心挑战 - 数据要素流通壁垒亟待破除，高质量、标注规范的医学数据是AI模型训练与迭代的基石，但当前医疗数据“孤岛”现象突出，高质量、多中心、标准化临床数据集建设明显滞后 [2] - 算法临床应用的评价体系亟待健全，针对AI辅助诊断与决策工具的权威临床评价标准、规范审评路径及全链条动态监管框架尚未系统构建 [2] - 伦理治理框架亟须前瞻性构建，人工智能深度介入临床决策衍生出权责界定不清、算法可解释性与公平性缺失、医患信任重构等新型伦理挑战 [2] - 临床应用转化与价值实现机制有待贯通，现实中技术与临床需求脱节，“为技术而技术”的倾向尚未根除 [2] 构建数据治理与临床评价新体系 - 需构建国家主导的健康医疗数据治理新体系，由国家层面统筹制定并强制实施统一、开放、可互操作的医疗数据标准体系与严格的数据脱敏及安全技术规范 [3] - 需优先建设服务于国家AI医疗战略的高质量、多中心、分病种权威医学数据库 [3] - 需建立健全覆盖全周期、适配多场景的临床评价与监管新机制，加速完善覆盖AI医疗产品研发、测试、审批、应用、监测全生命周期的技术指南与监管机制 [3] - 需构建国家主导、权威公信的第三方验证评估平台体系，强化在真实世界复杂医疗环境下对算法有效性、稳定性和透明可溯性的多中心、大样本循证医学评价 [3] 构建伦理治理与推动临床落地 - 需前瞻性构建具有中国特色的AI医疗伦理治理新范式，率先制定国家医疗人工智能专项伦理审查指南与算法治理国家规范 [4] - 需清晰界定算法辅助决策的合理边界、临床医生的主体责任边界及患者知情选择权的保障机制，并强制要求高风险AI医疗系统具备透明可溯能力 [4] - 需推动AI深度融入临床实践与基层健康服务体系，聚焦“最后一公里”攻坚，将AI技术部署深度嵌入国家“千县工程”和紧密型县域医共体建设全局 [4] - 需一体化协同推进基础设施适配升级、高发慢性病防治适宜技术遴选、医护人员智能技能实训、覆盖全流程的诊疗服务模式重塑以及医保财政协同支付机制创新 [4] 智慧医疗平台的建设与作用 - 加速构建的紧密型县域医共体智慧云平台，是打通AI医疗落地“最后一公里”的核心枢纽 [1] - 这条以省县联动、多级协同为支撑的智慧“高速路”，高效贯通上级医院的专家、技术与数据资源，助力AI影像诊断、远程会诊等智能服务精准下沉基层 [1] - 该模式使优质医疗服务便捷可及、“家门口”可享，显著提升了健康服务的公平性与可及性 [1]

文章核心观点 - 美国国立卫生研究院（NIH）禁止中国等国家研究人员访问其核心生物数据库（如SEER数据库）的事件，凸显了高质量数据作为核心战略资源的重要性，打造自主可控的高质量数据库已成为必然选择 [1] - 中国正通过国家政策支持（如成立国家数据局、推动“数据要素X”行动）和地方实践（如上海的可信数据空间建设），积极推动医疗数据从“被动存储”到“主动创造价值”的转变，以赋能生物医药行业创新 [2][3] 数据要素的国家战略地位 - 2019年数据首次被列为生产要素，2020年与土地、劳动力等传统要素并列为五大生产要素之一 [2] - 2023年国家数据局成立，并联合16部门明确“数据要素X”三年行动，将医疗健康作为重点行业，提出有序释放健康医疗数据价值 [2] 地方实践与行业应用 - 上海城市可信数据空间作为国家数据局首批试点项目，已吸引近300家企业加入，开发了超过300个数据产品 [2] - 上海市第一人民医院对院内数据资源进行系统梳理，聚焦10个重点学科，推出20款专病数据产品并实现挂牌交易，强调数据流通以公共利益和患者福祉为导向 [3] - 上海实现了全国首批重大疾病数据产品挂牌和重大疾病数据可信数据空间的关键落地，标志着医疗数据要素化从理念走向现实 [3] 真实世界数据的研究价值与应用案例 - 真实世界研究能够与传统临床试验互为补充，为新药上市后的应用、临床指南制定及医保决策提供重要证据 [5] - 中国晚期胰腺癌大数据平台已覆盖全国31个省市10万例患者数据，鉴于中国胰腺癌新发病例约占全球四分之一，该平台对提升全球诊疗水平至关重要 [5] - 恒瑞医药的KRAS G12D抑制剂HRS-4246是基于对中国胰腺癌患者KRAS突变真实世界数据的分析开发，其IB/II期临床研究已取得积极成果 [5] 国际经验与国内挑战 - 美国FDA在药物审批中已常规使用真实世界证据，例如加速批准Blinatumomab以及基于真实世界证据扩大帕博西尼的适应症至男性乳腺癌患者 [6] - 利用真实世界数据可显著缩短研发周期，例如在乳腺癌药物研发中，使用历史真实世界数据可立即开展分析，相比传统长达6至7年的随机对照试验能节约大量时间 [7] - 国内虽拥有海量真实世界数据，但数据质量参差不齐，且面临数据缺失与“数据孤岛”问题，产业处于发展早期，法规及配套机制有待完善 [7][8] 技术工具与平台建设 - 罗氏与合作伙伴开发的MDT智能体可在约10分钟内完成患者病史资料的结构化提取，并自动生成临床指标趋势图，提升病史整理效率 [9] - 此类工具的核心价值在于能沉淀高质量数据，通过算法学习大量病例数据，有望挖掘出具有临床指导意义的新发现 [9] - 全国医疗数据网络观数台旨在解决数据流通过程中“第一公里”的难题，为数据需求方和供应方搭建沟通桥梁 [10] - 罗氏计划联合医院与企业等合作伙伴，在血液肿瘤、流感等多个疾病领域探索数据应用 [10]