总体PMI表现 - 10月服务业PMI录得52.4%，高于9月的50%，连续第八个月站在荣枯线以上，显示服务业经济活动有所回暖[1] - 经济仍在温和扩张，尽管趋势仍低于过去数年的平均水平[1] 主要分项指数 - 10月商业活动指数回升至54.3%，较9月的49.9%大幅上升4.4个百分点，重新回到扩张区间[1] - 新订单指数升至56.2%，较上月跃升5.8个百分点，为2024年10月以来最高水平，反映服务业需求端出现改善[1] - 就业指数连续第五个月处于收缩状态，本月录得48.2%，虽较9月有所改善，但仍显示企业招聘意愿偏弱[1] - 供应商交付指数为50.8%，连续第11个月处于"扩张"区间，意味着交付速度继续放缓[1] - 价格指数升至70%，为2022年10月以来首次触及或超过该水平，并连续第11个月高于60%，显示通胀压力在服务业端仍然存在[1] 其他分项指数 - 库存指数录得49.5%，虽较上月有所改善但仍处于收缩状态，企业普遍减少库存规模以应对需求与成本不确定性[2] - 积压订单指数大幅下滑至40.8%，为2009年以来第二低水平，显示企业在当前就业和产能条件下仍能应对现有订单，无明显排队交付压力[2] 行业表现 - 11个行业在10月实现增长，包括住宿与餐饮、零售、批发、房地产、医疗卫生、运输与仓储等[2] - 6个行业出现收缩，涵盖文体娱乐、公司管理服务、金融保险、公共管理、建筑等领域[2] 企业反馈与关注点 - 多数受访企业提到关税及供应链因素仍推升成本，联邦政府停摆也被多次提及，部分行业担忧停摆若持续将引发裁员与预算推迟[2] - 不少行业反映需求出现季节性改善，例如医疗及零售部门[2] - 有企业指出经济信号"明显矛盾"，难以判断未来走势[2] - 部分制造与设备类企业依然受到进口限制与价格上涨影响，而房地产行业继续面临高利率压制需求[2]

港股市场整体表现 - 恒生指数下跌0.28%或73点，收报25878点 [1] - 恒生科技指数下跌0.80% [1] - 早盘成交额为1382亿港元 [1] AI概念股表现 - AI概念股普遍下跌，市场对AI高估值担忧加剧 [1] - 汇量科技股价下跌超过6% [1] - 金山软件股价下跌2.81% [1] - 机构观点认为中长期看港股科技点位具有吸引力 [1] 锂电与新能源板块 - 龙蟠科技股价午前上涨超过9% [2] - 锂电中游涨价持续，机构预计后续存在涨价动能 [2] - 亿华通股价再次上涨7.7% [4] - 公司前三季度现金流显著改善，燃料电池车量有望加速释放 [4] 医疗与消费服务 - 一脉阳光股价上涨3.27%，获若干董事增持 [3] - 人工智能与医疗卫生领域迎来新政策 [3] - 中国中免逆市上涨超过4% [3] - 公司宣布首次中期分红，近期多项政策有望推动免税行业增长 [3] 教育科技与物流合作 - 天立国际控股早盘上涨4.9% [5] - 公司天立启鸣AI学伴已在全国超过100所学校中应用 [5] - 蜜雪集团午前上涨2.89% [6] - 公司近日拟与安骏快递在巴西开展冷链合作 [6] 金融与制造业 - 徽商银行股价再次上涨4% [7] - 公司前三季度净利润为141.49亿元，机构指其后续有望入通 [7] - 三花智控股价再次下跌1.94% [7] - 高盛指其机器人预期过高，市场关注特斯拉万亿薪酬计划 [7] 个股负面消息 - HOME CONTROL股价下跌13%，遭香港证监会点名股权高度集中 [7] - 长飞光纤光缆股价再次下跌2.81% [7] - 公司第三季度纯利下滑近11%，瑞银称空芯光纤短期对盈利影响有限 [7]

市场整体表现 - 港股恒生指数下跌0.28%或73点，收报25878点 [1] - 恒生科技指数下跌0.80% [1] - 早盘成交额为1382亿港元 [1] AI概念与科技股 - AI概念股普遍下跌，市场对AI高估值担忧加剧 [1] - 汇量科技(01860)跌幅超过6% [1] - 金山软件(03888)下跌2.81% [1] - 机构认为中长期港股科技点位具有吸引力 [1] - 天立国际控股(01773)上涨4.9%，其天立启鸣AI学伴已在全国超百所学校应用 [2] - 一脉阳光(02522)上涨3.27%，受益于人工智能与医疗卫生领域的新政策 [1] 新能源与汽车产业链 - 龙蟠科技(02465)午前涨幅超过9%，锂电中游价格持续上涨，机构预计后续存在涨价动能 [1] - 亿华通(02402)再涨7.7%，前三季度现金流显著改善，燃料电池车销量有望加速释放 [1] - 三花智控(02050)再跌1.94%，高盛指出其机器人预期过高，市场关注特斯拉万亿薪酬计划 [4] 消费与金融 - 中国中免(01880)逆市上涨超过4%，公司首次进行中期分红，近期多项政策有望推动免税行业增长 [1] - 蜜雪集团(02097)午前上涨2.89%，近日拟与安骏快递在巴西开展冷链合作 [3] - 徽商银行(03698)再涨4%，前三季度净利润为141.49亿元，机构指其后续有望入通 [3] 其他个股异动 - HOME CONTROL(01747)下跌13%，遭香港证监会点名股权高度集中 [5] - 长飞光纤光缆(06869)再跌2.81%，第三季度纯利下滑近11%，瑞银称空芯光纤短期对盈利影响有限 [6]

政策目标与愿景 - 明确到2027年建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间 [1] - 到2027年形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用 [1] - 目标在2027年实现基层诊疗智能辅助、临床专科专病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用 [1] - 计划到2027年基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地 [1] 重点应用方向 - 深化人工智能在基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药等八个方向共24项重点应用 [1] - 推广医学影像智能诊断服务 支持省统筹集约化开展医学影像辅助诊断、报告生成等服务 [2] - 鼓励二级及以上医院医学影像智能辅助诊断从单病种向单个器官多病种发展 [2] - 选择高水平医院开展高质量医学影像数据汇聚和开发应用研究 支持AI大模型研发 [2] 产业支持与发展 - 支持医疗装备生产企业联合医疗机构、科研院所等产业链上下游开展智能医疗装备研发攻关 [1][2] - 重点推动医学影像、诊断检验、治疗、监护与生命支持等领域医疗装备智能升级 [2] - 鼓励联合申报参与人工智能医疗器械创新任务揭榜挂帅攻关 [2] - 支持国产智能医疗装备在医疗机构的首台(套)应用 针对全国领先技术开展推广 [2] 基础支撑措施 - 从强化基础设施建设、丰富医疗数据供给、优化人工智能算力算法、加强中试基地建设、加强科技人才和标准支撑五方面夯实应用基础 [1]

政策核心与发展蓝图 - 国家卫生健康委发布《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，明确八大重点应用领域和两阶段发展目标 [1] - 到2027年目标为建立一批高质量数据集和可信数据空间，形成临床专病专科垂直大模型，基本建成一批国家人工智能应用中试基地 [2] - 到2030年目标为基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断等应用，应用标准规范体系基本完善 [2] 八大重点应用领域 - 重点领域包括人工智能+基层应用、人工智能+临床诊疗、人工智能+患者服务、人工智能+中医药、人工智能+公共卫生、人工智能+科研教学、人工智能+行业治理和人工智能+健康产业 [2] - 人工智能+基层应用领域强调加强紧密型县域医共体智能应用，提升诊疗服务、慢病协同管理等便民惠民服务智能水平 [3] - 人工智能+临床诊疗领域提及推广康复机器人、中医针灸推拿机器人等智能医疗设备，发展智慧药房和处方调剂等智能应用 [3] 上市公司布局与业务机遇 - A股上市公司已形成覆盖各细分赛道的AI医疗产业集群，包括山外山、科大讯飞、柳药集团、盈康生命等公司已实现技术落地 [4] - 山外山将AI技术融入血液净化领域，设备集成血容量预测等AI监测功能，并研究开发AI辅助诊疗系统 [4] - 科大讯飞子公司深耕AI+影像，提供影像智能质控等服务，柳药集团推出AI+医疗全流程方案，盈康生命构建覆盖院前、院中、院后场景的AI+医疗三层布局 [4] 医疗机器人具体应用 - 政策提出推进中医药装备智能化升级，推广康复及针灸推拿机器人等智能医疗设备 [5] - 奥佳华"基于中医穴位理论的智能推拿机器人"通过验收，正研发具身智能健康服务机器人核心技术，其5D旗舰AI按摩椅已接入DeepSeek [5] - 润和软件推出AI舌诊机器人，中科信息训练临床智能麻醉机器人并完成首例临床试验，超研股份技术应用于前列腺微创手术 [5] 患者服务与科研教学 - 在人工智能+患者服务方面，政策要求二级及以上医院为患者提供精准预约分诊导诊、智能预问诊、云陪诊等全流程服务 [5] - 久远银海研发医院智能体"杏捷"和诊所智能体"杏灵"，为患者提供智能导诊、预问诊等服务，目前正陆续在各地推广应用 [6] - 在人工智能+科研教学方面，政策提及推进药物科研成果转化，云南白药的云白智药-X系统可预测新分子对转录组的影响，为疾病预测候选药物分子 [6]

核心观点 - 政策旨在促进和规范人工智能在医疗卫生领域的应用发展，设定了2027年和2030年的具体发展目标，并明确了八个重点应用方向、五项基础支撑、三项监管措施及组织保障[1][7] 总体要求与发展目标 - 指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，坚持政府引导、多方参与、创新驱动、安全可控的原则[7] - 到2027年目标包括建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用，基层诊疗智能辅助、临床专科专病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用，基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地[7] - 到2030年目标包括基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用，应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地[7][8] 深化重点应用 - **人工智能+基层应用**：加强紧密型县域医共体智能应用，建立基层医生智能辅助诊疗应用，加强居民慢性病规范管理服务，强化健康管理、养老和托育服务[9] - **人工智能+临床诊疗**：推广医学影像智能诊断服务，拓展临床专病辅助诊疗服务，推广智能康复和用药服务[10] - **人工智能+患者服务**：优化患者智能服务流程，强化智能转诊服务[10] - **人工智能+中医药**：加强智能中医诊疗应用，加强中药全周期智能管理，推进中医药装备智能升级[10] - **人工智能+公共卫生**：加强传染病监测预警，强化卫生应急管理和处置，加强重点疾病和重点人群管理[11] - **人工智能+科研教学**：深化医学科学研究智能应用，拓展健康科普服务，推进药物科研成果转化[11] - **人工智能+行业治理**：推广医疗卫生机构智能管理，加强卫生健康行业智能监管，深化应急救治体系智能应用[11] - **人工智能+健康产业**：发展智能新型服务业态，提升智能医疗装备创新能力，推动智能信息产业创新[12] 夯实应用基础 - **强化基础设施建设**：集约建设全民健康信息平台，联通所有医疗卫生机构[14] - **丰富医疗数据供给**：推动“三医”协同和跨部门数据共享，优化数据收集和标注流程[15][16] - **优化人工智能算力算法**：支持省级统筹建立行业公共支撑服务平台[16] - **加强中试基地建设**：建设具备算力服务、模型服务、数据服务、应用中试验证等能力的全栈式共创平台[16] - **加强科技人才和标准支撑**：加强人工智能技术在卫生健康领域国家科技重大项目中的布局，完善相关政策制度、应用规范、伦理规则，支持建立卫生健康行业人工智能复合型人才培训基地[16] 规范安全监管 - 优化行业管理和审核体系[17] - 创新监管方式和预警机制[17] - 强化数据安全和个人隐私保护[17] 加强组织保障 - 加强制度建设、加强试点示范、加强宣传合作，推动人工智能互利共赢、智能向善，技术普惠、成果共享[1][17]

政策核心与发展目标 - 国家卫健委等五部门联合发布《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，设定2027年和2030年两阶段发展目标 [1] - 政策从基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药、公共卫生等八大方向部署24项重点任务，旨在赋能医疗行业并培育壮大大健康产业 [1][4] 2027年阶段性目标 - 建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用 [4] - 基层诊疗智能辅助、临床专科专病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用 [4] - 基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地，打造更多高价值应用场景 [4] 2030年阶段性目标 - 基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖 [4] - 推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用 [4] - "人工智能+医疗卫生"应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地 [4] 基层医疗应用 - 政策将"基层应用"摆在突出位置，要求加强紧密型县域医共体智能应用 [5] - 针对基层常见病、多发病，建立基层智能辅助诊疗应用，向基层医生提供辅助诊疗、处方审核、随访管理、中医诊疗等智能服务 [5] - 结合"体重管理年"活动，利用AI为居民提供个性化的健康科学智能饮食和运动建议 [5] 临床诊疗应用 - 医学影像智能诊断将实现从单病种向单个器官多病种的跨越式发展，鼓励二级及以上医院拓展应用范围 [6] - 专病辅助诊疗服务聚焦儿科、精神、肿瘤及罕见病等重大疑难疾病，通过AI临床决策支持系统提升专科医生诊断能力 [6] - 智能康复服务将在康复专科医院、三级综合医院康复科实现全覆盖，智慧药房等智能应用将在各级医疗机构广泛推广 [6] 患者服务与公共卫生 - 二级及以上医院将为患者提供精准预约分诊导诊、智能预问诊、云陪诊、智能随访等诊前诊中诊后全流程服务 [6] - 床旁智能设备的推广应用将实现病情监测预警、智能护理等服务，检查检验结果将实现跨区域、跨机构互认共享 [7] - 移动支付、医保一站式结算、商业保险快速理赔等智能服务将全面推广，省级统筹建立的智能转诊信息系统将实现转诊资源的智能化分配 [7] 中医药与健康产业 - 以中医临床诊疗真实世界数据和循证医学数据为重点，构建中医临床专病知识库、临床用药知识库 [7] - 鼓励构建中药材全流程追溯系统，探索道地药材种植数字孪生系统，实现生长全过程监测、指导及追溯 [7] - 中医智能诊断设备将实现"望闻问切"四诊信息的定量化采集和分析，针灸、推拿机器人等智能设备将得到推广应用 [7] 基础支撑措施 - 为夯实应用基础，将采取强化基础设施建设、丰富医疗数据供给、优化人工智能算力算法、加强中试基地建设、加强科技人才和标准支撑等5个方面内容 [4]

政策核心目标 - 到2027年建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用，基层诊疗智能辅助、临床专科专病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用，基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地 [1][6] - 到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用，应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地 [1][7] - 政策突出应用、基层、融合和安全四大总体考虑，以场景为驱动，面向行业真实业务，强调人工智能支撑预防、诊疗、康复、健康管理全链条集成服务，鼓励政产学研用多方参与，并强化数据安全和个人隐私保护 [2] 重点应用领域 - 人工智能+基层应用包括加强紧密型县域医共体智能应用，建立基层医生智能辅助诊疗应用，加强居民慢性病规范管理服务，强化健康管理、养老和托育服务 [8][32] - 人工智能+临床诊疗涵盖推广医学影像智能诊断服务，拓展临床专病辅助诊疗服务，推广智能康复和用药服务，支持省统筹集约化开展医学影像辅助诊断，推动从单病种向单个器官多病种发展 [9][33] - 人工智能+患者服务优化患者智能服务流程，二级及以上医院提供精准预约分诊导诊、智能预问诊、云陪诊、智能随访等全流程服务，强化智能转诊服务 [9][34] - 人工智能+中医药加强智能中医诊疗应用，构建中医临床专病知识库，加强中药全周期智能管理，推进中医药装备智能升级 [10][11][35] - 人工智能+公共卫生加强传染病监测预警，强化卫生应急管理和处置，加强重点疾病和重点人群管理 [12][36] - 人工智能+科研教学深化医学科学研究智能应用，拓展健康科普服务，推进药物科研成果转化 [12][37] - 人工智能+行业治理推广医疗卫生机构智能管理，加强卫生健康行业智能监管，深化应急救治体系智能应用 [13][38] - 人工智能+健康产业发展智能新型服务业态，提升智能医疗装备创新能力，推动智能信息产业创新 [14][15][39] 基础设施与支撑体系 - 强化基础设施建设，集约建设国家和省统筹两级全民健康信息平台，实现国家省市县四级平台纵向联通全覆盖，横向联通所有公立和民营医疗卫生机构 [17][40] - 丰富医疗数据供给，推动"三医"协同和跨部门数据共享，优化数据收集和标注流程，完善医疗卫生领域数据标注 [19][41] - 优化人工智能算力算法，支持省级统筹建立行业公共支撑服务平台，提供统一、高效、开放的人工智能算力服务，鼓励加快核心算法研发 [19][41] - 加强中试基地建设，建设具备算力服务、模型服务、数据服务、应用中试验证等能力的全栈式共创平台 [19][41] - 加强科技人才和标准支撑，布局国家科技重大项目，建立完善相关政策制度、应用规范、伦理规则，支持建立卫生健康行业人工智能复合型人才培训基地 [20][21][41] 监管与组织保障 - 规范安全监管，优化行业管理和审核体系，实施分级分类管理，创新监管方式和预警机制，强化数据安全和个人隐私保护 [22][23][42] - 加强组织保障，鼓励各地加强人工智能科研保障、职业支持和人才评价机制，加强定价、支付、分配等配套政策建设，加大经费保障力度 [24][25][26][43] - 加强试点示范，发挥国家人工智能应用中试基地作用，开展高质量数据集建设和可信数据空间建设试点，推动人工智能研发和应用落地 [27][28][43]

政策核心观点 - 国家卫健委等部门印发《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，以新一代人工智能深度赋能卫生健康行业高质量发展 [1][5] - 政策提出分阶段目标：到2027年建立一批高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型，基层诊疗智能辅助等应用在医疗卫生机构广泛应用；到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断等技术应用 [8][31] - 政策突出应用、基层、融合、安全四大总体考虑，以场景为驱动，面向行业真实业务和需求 [2][3] 总体发展目标 - 到2027年基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地，打造更多高价值应用场景，带动健康产业高质量发展 [8][31] - 到2030年"人工智能+医疗卫生"应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地 [8][31] 重点应用领域：基层医疗 - 加强紧密型县域医共体智能应用，提升诊疗服务、基本公共卫生、慢病协同管理等便民惠民服务智能水平 [12][31] - 建立基层医生智能辅助诊疗应用，向基层医生提供辅助诊疗、处方审核、随访管理等智能应用 [12][32] - 加强居民慢性病规范管理服务，建立智能慢性病管理和个人健康画像应用，推动居民电子健康档案规范向个人开放 [12][32] 重点应用领域：临床诊疗 - 推广医学影像智能诊断服务，支持省统筹集约化开展医学影像辅助诊断、报告生成等智能辅助服务 [13][33] - 拓展临床专病辅助诊疗服务，聚焦儿科、精神、肿瘤及罕见病等重大疑难疾病临床决策智能辅助应用 [13][33] - 推广智能康复和用药服务，在康复专科医院、三级综合医院康复科实现智能康复服务全覆盖 [13][33] 重点应用领域：患者服务与中医药 - 优化患者智能服务流程，二级及以上医院为患者提供精准预约分诊导诊、智能预问诊等诊前诊中诊后全流程服务 [14][33] - 强化智能转诊服务，支持省统筹建立智能转诊信息系统，根据区域医疗资源分布合理分配转诊资源 [14][34] - 加强智能中医诊疗应用，构建中医临床专病知识库，支撑建设中医药诊疗大模型 [15][35] 应用基础支撑 - 集约建设国家和省统筹两级全民健康信息平台，实现国家省市县四级平台纵向联通全覆盖，横向联通所有医疗卫生机构 [21][41] - 优化人工智能算力算法，支持省级统筹建立行业公共支撑服务平台，提供统一高效开放的人工智能算力服务 [23][41] - 加强中试基地建设，建设具备算力服务、模型服务、数据服务、应用中试验证等能力的全栈式共创平台 [23][41] 产业发展机遇 - 发展智能新型服务业态，鼓励发展智能健康体检、健康咨询、健康管理等新型服务业态 [20][39] - 提升智能医疗装备创新能力，重点推动医学影像、诊断检验、治疗、监护与生命支持等领域医疗装备智能升级 [20][39] - 推动智能信息产业创新，加强人工智能标准数据集和语料库研发，鼓励研发医疗卫生行业垂直大模型应用 [20][39]

政策核心观点 - 国家卫健委等部门印发《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，以新一代人工智能深度赋能卫生健康行业高质量发展 [1] - 提出明确发展目标：到2027年建立一批高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型，基层诊疗智能辅助等应用在医疗卫生机构广泛应用 [6] - 到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断等应用，应用标准规范体系基本完善 [6] - 政策总体考虑突出应用、基层、融合和安全四大方向 [2] 发展目标与规划 - 2027年目标：基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地，打造更多高价值应用场景，带动健康产业高质量发展 [6] - 2030年目标：建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地 [6] - 发挥中试基地先导作用，聚焦行业共性问题，构建行业共创平台，加快建立临床专病数据集和人工智能语料库 [3] 重点应用领域 - 人工智能+基层应用：加强紧密型县域医共体智能应用，建立基层医生智能辅助诊疗应用，加强居民慢性病规范管理服务，强化健康管理、养老和托育服务 [7] - 人工智能+临床诊疗：推广医学影像智能诊断服务，拓展临床专病辅助诊疗服务，推广智能康复和用药服务 [8] - 人工智能+患者服务：优化患者智能服务流程，强化智能转诊服务 [9] - 人工智能+中医药：加强智能中医诊疗应用，加强中药全周期智能管理，推进中医药装备智能升级 [10] - 人工智能+公共卫生：加强传染病监测预警，强化卫生应急管理和处置，加强重点疾病和重点人群管理 [10][11] - 人工智能+科研教学：深化医学科学研究智能应用，拓展健康科普服务，推进药物科研成果转化 [12] - 人工智能+行业治理：推广医疗卫生机构智能管理，加强卫生健康行业智能监管，深化应急救治体系智能应用 [12][13][14] - 人工智能+健康产业：发展智能新型服务业态，提升智能医疗装备创新能力，推动智能信息产业创新 [15] 基础设施建设 - 强化基础设施建设：集约建设国家和省统筹两级全民健康信息平台，实现国家省市县四级平台纵向联通全覆盖 [16] - 丰富医疗数据供给：推动"三医"协同和跨部门数据共享，优化数据收集和标注流程 [16] - 优化人工智能算力算法：支持省级统筹建立行业公共支撑服务平台，提供统一、高效、开放的人工智能算力服务 [16] - 加强中试基地建设：建设具备算力服务、模型服务、数据服务、应用中试验证等能力的全栈式共创平台 [16] 支撑体系与保障 - 加强科技人才和标准支撑：加强人工智能技术在卫生健康领域国家科技重大项目中的布局，建立完善相关政策制度、应用规范、伦理规则 [17] - 优化行业管理和审核体系：实施分级分类管理，根据服务对象、产品用途、风险等级制定评估标准和指南 [18] - 创新监管方式和预警机制：加强对人工智能研发、审评、准入、应用等各环节监管，建立大模型应用评测验证 [18] - 强化数据安全和个人隐私保护：建立临床数据授权运营管理制度，制订数据安全管理和个人信息保护负面清单 [18][19] - 加强制度建设：加强人工智能科研保障、职业支持和人才评价机制，加强定价、支付、分配等配套政策建设 [20] - 加强试点示范：发挥国家人工智能应用中试基地作用，开展高质量数据集建设和可信数据空间建设试点 [20]