智能技术与医疗健康深度融合正成为提升医疗服务质量、优化资源配置的重要途径。
3月5日,全国人大代表、常德市第一人民医院内分泌科主任甘胜莲在接受采访时指出,尽管智能技术在辅助诊断、精准治疗、医疗管理等领域的应用价值已得到充分验证,但当前仍面临规模化推广的现实障碍。
甘胜莲在调研中发现,我国智能医疗应用呈现明显的碎片化特征。
各地医疗机构虽然开展了不少创新探索,但多数停留在单个科室或特定场景的试点阶段,缺乏系统性推广机制。
这种局部化、单点化的发展模式,导致技术成果难以形成规模效应,优质医疗资源下沉基层的目标尚未充分实现。
针对这一现状,甘胜莲提出构建"数据格式统一、模型共建共享、生态协同创新"的发展格局。
她建议,应当选择具有代表性的医疗机构开展创新项目试点,重点围绕基础诊断模型研发、罕见病初诊辅助判断、药物遴选与研发辅助等方向展开攻关,形成一批技术成熟、临床适用、性价比高的创新成果,再通过系统化推广机制向全国复制。
这一建议直指基层医疗的痛点问题。
当前,基层医疗机构普遍面临诊疗流程不够规范、罕见病识别能力不足、药物使用方案欠优化等挑战。
智能技术的规模化应用,有望为破解这些难题提供有效工具,缩小城乡医疗服务水平差距。
在数据标准化建设方面,甘胜莲强调应当按学科分类推进。
她建议针对心血管疾病、肿瘤、儿科、眼科等重点学科,制定统一的语料标准和数据共享规范,明确数据采集范围、标注标准、存储规范和共享流程。
这将为智能医疗技术的研发和应用提供高质量的数据基础。
值得注意的是,甘胜莲特别强调数据共享必须在严格遵守隐私保护和合规监管要求的前提下进行。
她认为,只有建立完善的数据治理体系,才能在保护患者权益与促进技术创新之间找到平衡点,推动学科内优质医疗数据的合规流动,提升智能模型的临床适配性和泛化能力。
为推动行业协同发展,甘胜莲还提出组建智能医疗联盟组织的设想。
她建议由联盟牵头制定全国统一的技术标准和评测体系,推动医疗领域智能模型的共创共享,搭建一体化共享平台,开展合规审核工作。
这种组织化、体系化的推进方式,有助于避免重复建设,提高资源使用效率,加快技术成果转化应用。
从国际经验看,智能医疗的规模化应用需要政府、医疗机构、科研院所、企业等多方协同。
甘胜莲的建议为我国智能医疗发展描绘了清晰路径:通过试点探索形成可复制经验,通过标准建设夯实发展基础,通过平台搭建促进资源共享,最终实现从局部试点向全面普及的跨越。
推动医疗智能化普惠落地，既是技术问题，更是治理命题。
只有把数据标准、合规边界、评测体系和协同机制建起来，把成果推广与基层能力建设衔接起来，才能让创新从“看得见的试点”走向“用得上的日常”，以更可及、更可靠的医疗服务回应群众对健康生活的期待。