2025年10月30日，吉林省卫生健康信息中心开展“数字素养提升工程”第44期活动，中心副主任安东升以“医学人工智能应用、挑战与治理”为题分享了首届医学人工智能大会内容。

       首届医学人工智能大会总结了全国卫生健康行业医学人工智能应用案例内容，报告了当前我国医学人工智能应用情况及挑战，并提出治理方案。我国医学人工智能主要应用场景包括1.助医应用，其中智能辅助决策应用较多，其次是病历智能书写、智能辅助诊断等。2.便民应用，其中诊疗助手/数字人服务应用较多，还有长期管理服务、报告解读等。3.辅政应用，包括医院运营管理、慢病管理、提升区内诊疗水平等。4.促研应用，包括科研平台服务、新药/新疗法研发、临床试验研究等。

       医学人工智能有着令人期待的未来，但由于技术触及生命健康，因此风险、责任与标准面临严峻的独有挑战。医疗人工智能处理伴随终身的生命信息，数据属性从个人隐私升级为生命信息，可能导致的风险后果不再是财产损失，而是终身歧视与安全威胁。医疗人工智能决策直接作用于人体，决策后果从经济损失升级为生命代价，微小偏差都可能造成    不可逆健康损害。医疗人工智能的信任必须基于安全、可解释与责任可溯，信任标准从技术可用升级安全可信，黑箱决策在临床中不可接受，责任不清将动摇医患信任根基。数据是医学人工智能的战略性基础资源，但在采集、治理、标准、安全等环节存在系统性短板，亟需统筹突破。医学人工智能开发还存在开发主体分散、有效性与可靠性风险、安全性与鲁棒性风险、可解释与信任风险、评估标准缺失。医学人工智能应用还缺少全流程的评估管理和质量把控体系。伦理与安全治理存在责任边界不清问题，缺少伦理学研究。

       医学人工智能发展与治理框架应包括1.数据基础。开展关键信息个案数据实时采集，为人工智能模型训练提供数据支撑。2.统筹开发。构建权威、可控的智慧医疗核心能力，统一规划与部署，先行试点，逐步推广，确保模型质量与权威性。3.推动治理。人工智能应用在医院和医疗机构中从进入、使用到退出全流程的评估管理和质量把控。4.伦理与安全。建立医疗人工智能伦理安全规约体系，确保医疗人工智能发展和应用符合伦理要求和安全标准的监管制度。5.标准支撑。履行信息标准协调审查机构职能，统筹协调行业标准。组织开展标准开发、应用推广与测评。6.人才梯队。培育适合我国特色的复合型、多层次、多类型医疗人工智能人才体系，融合医、法、管、工、数、智人才。

       在“十五五”规划与“人工智能+”行动的政策指引下，推动医学人工智能的高质量发展，其核心在于统筹技术创新与安全治理。未来的工作需聚焦于夯实数据基础、规范开发流程、健全评估体系、完善标准规范并培育复合型人才，从而确保医学人工智能技术在赋能临床、服务民众、辅助管理、促进科研的过程中，始终沿着安全、可靠、可控的方向演进，最终为健康中国建设提供坚实有力的数字健康支撑。

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初审：范立莉

复审：张婷婷

终审：武金玲