11月4日，国家卫生健康委联合国家发改委、工信部、国家中医药局、国家疾控局发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》（以下简称《实施意见》）。文件聚焦基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药等八个方向，提出24项重点任务，并从基础设施、数据供给、算力算法、试点中试、人才与标准五个方面夯实发展基础。
政策定调：从探索走向体系化建设
人工智能正从实验室走向医疗一线，从影像识别、辅助诊断延伸至健康管理与患者服务。在基层资源不足、慢病人群增长的现实下，医疗服务数字化、智能化已成为必然趋势。《实施意见》提出“政府引导、多方参与、创新驱动、安全可控”，标志着“AI+医疗卫生”进入体系化建设阶段——不仅要“能用AI”，更要“用好AI”，实现从试点到全链条应用的跃升。
重点解读：八大应用板块+三大支撑体系
文件提出，到2027年建成高质量医疗数据集和可信数据空间，形成专病专科大模型；到2030年实现基层诊疗智能辅助全覆盖，推动智能医疗贯穿“预防—诊疗—康复—健康管理”全周期，并在完善监管与安全体系下实现可控、合规的发展。
1.八大应用方向：场景丰富、覆盖全面
- 基层应用：智能辅助诊疗、慢病管理、家庭医生签约服务。
- 临床诊疗：影像识别、智能康复、用药辅助。
- 患者服务：智能预约、随访、转诊。
- 中医药：中药知识库建设与智能诊疗设备开发。
- 公共卫生：传染病智能监测与应急救治。
- 科研教学：智能科研、药物研发模型。
- 行业治理：智能监管与后勤管理。
- 健康产业：智能健康设备与信息服务。
这些方向覆盖从“病”到“人”的服务链，也构成医院—社区—产业的智能生态闭环。
2.基础支撑体系：数据、算力、标准齐头并进
- 基础设施：建设国家—省—市—县四级健康信息平台，推动公私立机构互联互通。
- 数据供给：强化“三医协同”，建立安全有序的数据共享机制。
- 算力与模型：支持省级公共服务平台，开发垂直大模型，推进算法优化与开源生态。同时，政策强调数据安全、模型备案、伦理监管与标准体系建设，确保智能医疗“可控、可信、可持续”。
行业信号：从政策中看三大趋势
趋势一：从“辅助工具”到“系统服务”AI已不再只是影像判读的辅助工具，而是贯穿诊前、诊中、诊后的系统化服务。未来的竞争，不在算法强弱，而在谁能打造“全流程智能医疗生态”。趋势二：从“高端医院”向“基层体系”延展政策首次将基层智能化列为重点，包括慢病协同管理、家庭医生智能支持等。意味着智能医疗的普惠化时代到来，技术服务商需把创新下沉到基层场景。趋势三：从“技术突破”到“生态共建”
当然，智能医疗是一个庞大体系，真正落地不仅仅局限在诊疗环节，政策特别强调基础设施、数据共享、标准规范、安全监管，凸显“技术+治理”双轮驱动。目前，行业先行者已经提前嗅到政策的敏感性，如SCMsafe链四方早在2024年底就推出“四方麒麟”AI大模型，将AI与医药物流、监管和合规深度结合，具备法规解析、知识图谱构建、数据分析、语音问答等能力，可与作业系统融合，进行智能查单、订单数据分析等操作，可同步替代物流客服，实现客服24小时在线服务。“四方麒麟”AI大模型，为医疗供应链行业带来不仅是降本增效的利好，更是对医疗AI生态共建数智化的管理与创新。
这种“垂直大模型”的能力，与《实施意见》中提出的“专病专科大模型”和“可信智能体”方向高度契合——它们共同构成智能医疗的底层支撑。AI不仅赋能医生与患者，也让供应链更安全、监管更高效、数据流更可信。
可以预见，未来真正的“AI+医疗”将是一个跨越诊疗、数据、物流、监管的综合体系。从医院到药企，从科研到供应链，只有实现全环节的智能协同，AI才能真正让医疗服务变得可及、可靠、可持续。
一张图读懂《实施意见》
