人工智能辅助医疗行业发展，是目前医疗行业发展的重要方向。目前我们与欧美国家医疗行业人工智能的市场规模以及应用发展还存在一定差距，主要体现在以下2点：

1.数据质量可靠性不足。我国从2008年开始电子病历建设，医疗数据来源丰富但质量不一，信息管理系统繁多，录入标准不一，数据缺失情况时有发生。数据获取和收集困难，缺乏大样本数据进行训练，模型泛化能力受限。数据分布不均衡，数据量差异大，一些罕见病数据稀缺，导致模型应用效果不佳。

2.政策环境与数据管理不完备。目前虽然有庞大的数据量，但缺乏统一的标准和跨平台分享的生态环境，数据壁垒丛生，孤岛现象较为普遍。同时在质量标准制定、准入和评估体系建设等方面还是相对滞后，对人工智能辅助医疗的事故责任归属问题仍待进一步解决。

二、建议

(一)提升医院、医联体数字化数据样本质量

1.明确数据分类与特性，整合分散的数据，了解数据的质量特性，确保数据质量基础稳固。指导区内医疗机构数据采集标准，统一采集口径，确保不同来源的数据具有可比性。

2.加强数据采集与录入管理。开展专项培训，提升数据录入人员责任意识与专业能力，建立数据审核机制和数据反馈机制，及时发现并解决数据采集和录入过程中存在的问题，提高数据精准性。

3.持续改进与监督。定期对医疗数据进行评估，建立数据质量监督机制，对数据采集、录入、分析等环节进行全过程监督。

(二)完善数据管理机制

1.整合分散数据。整合医疗记录健康数据，形成大型综合数据库，强化数据训练，提升医疗模型精准度和发展泛化性，建立最基础的底部架构。

2.打破数据壁垒。建立统一开放、安全可靠的数据开放共享平台，实现一定范围内的数据交换共享;提升数据处理硬件设备的性能，统一数据标准和规范，降低数据交换复杂性和成本;提升数据加密技术，强化数据安全。

3.完善数据管理制度。建立数据共享的责任机制和问责制度，确保数据共享过程的合规性和有效性。建立数据共享激励机制，加大对数据违法行为的打击力度。

4.构建信任体系。加强人工智能技术的透明度，对患者开放AI辅助诊疗全过程，建立信任联系;加强医生对人工智能辅助工具的掌握培训，提高诊疗效率和质量;完善责任机制，明确医疗事故中的责任归属，制定应对机制。

   日期: 2025-04-16