“十五五”时期，注定是卫生健康领域承前启后的关键节点。人口老龄化加深、慢性病群体扩大，群众对健康服务的需求早已不是“有没有”的问题，而是“好不好、全不全、优不优”的更高要求。矛盾的另一面则是：优质资源总量不足、区域分布不均衡，基层能力薄弱，分级诊疗机制仍有短板。面对这样的局面，落实健康优先战略，推动“三医”协同治理，完善分级诊疗，夯实基层根基，推进全民健康数智化——这一系列任务，本质上要求卫生健康工作从“单点突破”转向“体系整合、提质增效”。
推动数智化赋能卫生健康事业，核心目标很明确：增强服务可及性、提升技术水平、保证服务质量、筑牢安全防线、优化资源配置，最终让群众有实实在在的健康获得感。要实现这些，得找准几个关键着力点。
把握“数医”融合的正确方向
新技术在医疗行业的落地，有一条铁律：必须严格遵循医学客观规律，必须坚守医疗卫生事业的公益性。算法可以迭代，模型可以优化，但保障医疗质量安全、守护人民群众生命健康这条底线，任何时候都不能动摇。
“数医”融合，远不是数字技术与医疗业务的简单叠加。它更像一场系统性变革——牵动医疗服务模式、机构组织架构、资源配置方式，乃至整个行业治理体系的重塑。推进这项融合，得有清晰的主线：以“数”为底座，以“智”为桥梁，以“医”为载体，以“质”为核心，以“全民健康”为根本落脚点。
具体来说，数据是发展的根基，没有规范、连续、真实可用的数据，算法就是空中楼阁；智能承担转化功能，靠大模型、智能体等技术挖掘数据价值，辅助研判与决策；医疗是价值落地的载体，所有技术必须融入诊疗、公卫、护理、治理等真实场景；质量把控发展速度，任何创新都要以医疗安全与诊疗质量为标尺；全民健康则是最终答卷，数智建设成效好不好，群众说了算。
打通数据、智能、医疗、质量、健康这五者之间的内在关联，构建一个“数据支撑智能、智能赋能医疗、医疗反哺数据、质量全程校准”的完整闭环，数字技术才能真正转化为卫生健康体系治理与服务的核心能力。
筑牢高质量的数据底座
经过多年的信息化建设，医疗机构沉淀了海量数据——电子病历、影像、检验、护理……这些都为人工智能的应用打下了基础。但问题也摆在那里：数据“有量无质”。标准不统一、结构化不足、语义割裂、完整度欠缺，真正的大数据应用能力还很薄弱，这恰恰成了“数医”融合最突出的短板。
数据根基薄了，算法偏差就会被放大；标准各说各话，跨域协同就寸步难行；治理跟不上，智能应用就不可能长效稳定。所以，建设全民健康数智体系，首要任务就是夯实这个数据底座。怎么做？抓手在源头：把质控嵌入数据从生成到应用的全链条，建立源头规范、动态纠错、持续优化的机制，减少后期清洗的压力；同时，完善统一标准，围绕诊断、手术、用药等核心信息，推进数据标准化、结构化、语义化，让机器能读能算。更重要的是，要立足业务转化价值，面向临床、质控、科研、政策制定等场景，构建真正可用、好用的优质数据集。
当然，医疗数据天然敏感，发展智能应用必须严守安全底线。分级分类、权限管控、隐私防护、安全审计——这些一个都不能少。只有数据安全规范可控，数据价值才能持续释放，数智创新才能稳步前行。
从“技术可用”走向“临床可信”
眼下，医疗人工智能在影像诊断、临床辅助、慢性病管理等多个场景快速落地，势头很猛。但医疗行业的特殊性决定了，它不能照搬其他行业的“快速迭代”模式。必须警惕那种重模型轻数据、重展示轻实效的误区。
评判医疗人工智能的价值，真正该看的是六件事：能不能改善医疗质量？能不能规避安全风险？能不能减轻医护负担？能不能夯实基层能力？能不能优化就医体验？能不能推动优质资源均衡布局？这六把尺子，缺一不可。
推动医疗人工智能从“技术可用”迈向“临床可信”，需要构建一套基于临床价值、安全、群众获益、成本效益的医学适配评价体系，进行常态化动态监测，防控算法偏差和模型幻觉，同时厘清人机之间的权责边界。
有一点必须清醒：人工智能并不天然等于高质量。低质量数据可能训练出高风险模型，不规范流程可能被技术进一步固化，局部效率提升也可能带来新的系统性风险。所以，越是深度应用人工智能，越要把质量安全指标嵌入研发、部署、应用、评价和退出的全过程。
以数智化重塑医疗质量安全治理
医疗质量安全是卫生健康事业的生命线，也是“数医”融合必须率先攻下的山头。这些年，我国医疗质控体系建设成效显著，但传统的人工抽检、事后处置模式，已经越来越难以匹配庞大复杂的医疗体系治理需求。数字技术的飞速发展，恰好为质控数智化提供了有力的支撑。
具体来看，有三个转变正在发生：
一是质量监测从抽样检查转向全量感知。依托全流程医疗数据，借助智能模型实时捕捉诊疗全环节的风险，弥补人工核查在质量与效率上的短板。
二是风险管理从“事后处置”转向“主动预警”。整合多维度数据搭建分级预警体系，提前干预潜在风险，压缩风险处置的响应时差。
三是行业监管从单点检查转向系统治理。通过多维关联分析诊疗、费用等异常数据，深挖共性与系统性隐患，让监管更加精准有效。
说到底，“数医”赋能质控不只是换一套工具，而是治理模式的深层转型——从经验驱动到数据驱动，从被动整改到主动防控，从阶段性督查到常态化智能监测。
以“数医”融合提升体系整体效能
“数医”融合不能只局限在单个医院、少数医院或单一临床场景里。面对老龄化、慢性病多发的大趋势，群众需要的是连续、整合的一体化健康服务。这就要求我们把“数医”融合与加快完善优质高效整合型医疗卫生服务体系统筹推进。
一方面，要贯通防治康管的全链条服务。用数字技术赋能智能诊疗、疾病预警、居家康复、机构运营与行业监管，实现从“治病”到“全生命周期健康管理”的转变。
另一方面，要依托紧密型县域医共体、紧密型城市医疗集团的建设，让“数医”融合真正支撑起分级诊疗。评判整合成效，不能只看机构联通、系统打通，更要看业务协同、资源共享的实效，以及群众实实在在的获得感。
通过统一的数据标准、智能的业务协同，打通机构之间的壁垒，推动优质资源下沉，赋能基层诊疗和精准转诊，让群众在家门口就能享受到优质、可及、连续的医疗卫生服务。
面向“十五五”，推进“数医”融合，绝不仅仅是技术升级那么简单。它是在用数字技术推动卫生健康体系的一次深刻重塑。根本目的只有一个：更好地服务人民健康，持续提升医疗质量，优化资源配置，促进医疗服务更加公平可及。随着数据要素价值不断释放、人工智能技术加速突破，卫生健康领域必将从数字化建设迈向智能化赋能，从单点应用走向体系融合。让数字技术之“智”更好地服务医学之“本”，以“数”为基、以“智”为桥、以“医”为本、以“质”为要，持续深化“数医”融合——这必将为加快完善优质高效整合型医疗卫生服务体系、加快建设健康中国注入更强劲、更持久的动力。