（问题）医疗健康需求持续增长、新技术加速迭代的推动下，智能医学正成为医疗体系高质量发展的重要方向；与会专家指出，生成式技术、数字孪生、脑机接口等前沿手段正进入疾病预警、诊疗决策、手术辅助和科研创新等全流程场景，有望提升效率、改善就医体验并推动管理方式变化。但总体而言，智能技术与医学的深度融合仍处在从“可用”迈向“好用、管用、放心用”的阶段，现实中仍面临算力供给与成本、数据质量与互联互通、临床适配、伦理与安全风险等多重约束。 （原因）梳理上述难点，既有基础条件不足，也有机制和标准跟进不够。一是底层能力不均衡。医疗场景对高可靠算力、实时计算和高精度模型要求更高，部分机构在算力资源、工程化能力和持续投入上存短板。二是数据要素释放不足。医疗数据体量大、类型多、来源分散，又涉及隐私保护与合规使用，导致“能采集但难共享、可存量但难治理、可标注但难复用”的问题仍较突出。三是应用侧对“临床真实需求”的转化不充分。部分产品偏重演示功能，尚未深度嵌入诊疗流程并完成闭环验证，影响医生使用意愿与效果评估。四是规范体系仍需完善。算法可解释性、责任边界、质量评价、伦理审查以及网络与数据安全等制度供给需与技术演进同步，避免“先应用后治理”带来的风险累积。 （影响）若这些瓶颈不能有效破解，将影响数智技术在基层、专科以及公立医院管理等关键场景的规模化落地：其一，区域与机构之间的能力差距可能继续扩大，制约优质资源下沉与分级诊疗推进；其二，数据孤岛与标准不统一将抬高应用成本、削弱模型泛化能力，进而影响质控与科研产出；其三，伦理与安全治理跟进不足，可能引发隐私泄露、误用误判等问题，削弱社会信任与行业可持续发展基础。与会人士认为，推进智能医学必须以健康需求为导向，坚持安全可控、规范有序，实现创新与治理同步推进。 （对策）围绕“夯实底座、强化攻关、推动落地、完善治理”的思路，大会形成多项共识和建议。国家卫生健康委科技教育司负责人表示，将进一步夯实智能医学理论基础，强化核心技术研发，推动数智技术在临床与基层的应用转化。与会院士专家提出，应系统构建一体化智能医学新生态，打造跨学科、跨机构、跨区域的协同创新网络，共建智能医学发展共同体。 在关键抓手上，需在三上持续发力：一是面向临床痛点开展“真场景”攻关，推动工具从单点提效走向全流程质量改进。二是加强医疗数据治理与标准体系建设，推进互联互通、分级授权、可追溯使用，提升数据质量与可用性。三是提升验证与质控能力，建立覆盖研发、准入、使用、评估与迭代的全链条评价体系。针对“缺乏高保真、可交互的验证环境”等问题，有专家提出，医学虚拟仿真仍需突破，可适时推进“医用数字人体计划”等基础工程，为新技术安全可控条件下的训练、推演与评估提供支撑。针对医学影像等重点方向，有专家表示，影像智能化已有基础，但仍存在共享困难、功能碎片化等情况，正推动有关智能质控模型的研发与应用，带动影像能力整体升级。 此外，有关专家强调，我国拥有丰富的医疗应用场景和体系优势，应加快在规范医疗行为、优化患者体验、推动管理转型、提升基层防控与诊疗能力诸上推广应用，以数据驱动的信息化、智能化、网络化、自动化持续支撑公立医院高质量发展。 （前景）面向“十五五”，国家层面提出全面实施相关行动，推动新技术与科技创新、产业发展、民生保障、社会治理相结合，为智能医学发展提供更清晰的政策指引。大会同期发布的《中国医学健康领域人工智能发展战略研究报告》被寄望为政策制定与科研布局提供参考，推动形成更广泛发展共识。与会人士认为，下一阶段智能医学的竞争力将更多体现“底座能力+数据治理+临床验证+规范体系”的综合实力。只要坚持问题导向、需求牵引，兼顾协同创新与安全底线，智能医学有望在提升诊疗质量与效率、促进优质资源扩容下沉、强化公共卫生韧性等上释放更大价值。
智能医学的竞争不只在算法参数，更在体系能力与治理水平。把临床需求放在首位，守住数据质量与安全底线，完善标准、评估与伦理规范，才能让技术进步真正转化为医疗质量提升与公平可及的公共服务能力。构建智能医学发展共同体，关键在协同：以开放共享促创新，以规范治理保安全，以持续验证求实效，推动医疗健康事业在数智时代实现高质量发展。