2026 年 9 月 18 日，陕西省卫生健康委员会、省发展改革委、省工信厅、省数据和政务服务局、省中医药管理局、省疾控局六部门联合印发《陕西省促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展工作方案》（陕卫信息函〔2026〕448 号），9 月 24 日以“主动公开”形式向社会发布原文。对全省医院而言，它传递的已不是“鼓励探索”的柔性信号，而是一份带时间节点、带任务编号、带考核要求的项目清单。
文件的第一段就把依据交代得很清楚：上位文件是国家卫生健康委等 5 部门《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》（国卫办规划发〔2025〕30 号），地方依据是《陕西省深入实施“人工智能+”行动方案（2025—2027 年）》（陕发改高技〔2025〕1665 号）。
也就是说，这不是一次地方性的自选动作，而是国家部署在陕西的省级施工图。
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▎两个时间节点——2027 年建“垂直大模型和智能体矩阵”，2030 年二级以上医院普遍开展 AI 辅助诊断与辅助决策。
▎八个方向、22 条重点任务——从基层应用到健康产业，逐条落到具体主体。
▎五个硬信号——电子病历 5 级成入场券、AI 与 DRG/DIP 入组准确率绑定、纳入绩效考核、“十五五”规划成刚性容器、审慎包容。
▎六重影响——战略层、数据层、场景层、组织层、生态层、区域层。
▎三步走行动清单——2026 规划摸底、2027 数据场景攻坚、2030 体系与考核。
文末附政策原文链接与全部参考资料
一、先看清这份文件的分量：它不是倡议书，是一张施工图
打开文件，结构一目了然：八个方向、22 条重点任务，再加上三项基础支撑（数据资源体系、算力供给、人才与标准）、两项规范安全监管、三项保障措施。
每一条都写明了做什么、谁来做。翻遍全文，找不到一句“鼓励有条件的地方探索”式的模糊表述，取而代之的是“推进”“建设”“推动”“实现”这类动词，以及明确的数字——二级以上、5 级以上、2027、2030。
更值得注意的是它的落点：任务不是落在某个部门，而是落在具体的机构身上——医联体牵头医院、二级以上医院、质控中心、中医医院、省市全民健康信息平台。医院在其中的角色，从“被服务对象”变成了“任务承担者”。
二、两个时间节点：不是“试点”，是“矩阵”
图 1 2027 与 2030：两个必须到达的刻度（内容摘自《工作方案》“总体目标”）
到 2027 年，文件要求：建立一批高质量数据集和可信数据空间，形成临床专科专病垂直大模型和智能体矩阵，推动智能辅助决策和就诊智能服务广泛应用，健康医疗数据有序纳入全省一体化政务大数据体系。
到 2030 年，文件要求：AI 辅助基层诊疗基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等应用，应用标准规范体系基本完善，建成高水平的科技创新和人才培养基地。
两个刻度里没有一个写着“试点”。2027 年要的是“矩阵”，2030 年要的是“普遍”。
这意味着省级层面的期待：不是若干家医院各买一套系统，而是成规模、可复用的模型供给能力。医院如果只是零散采购、各自为战，未来会发现自己在省级数据与模型链条上找不到接口。
三、八个方向、22 条任务，逐条对应到具体主体
图 2 八个方向 × 22 条重点任务全景（按《工作方案》二、重点任务整理）
这张全景图值得对着原文一条条看。有几点容易被忽略：
一是基层与区域被放在最前面。第 1—3 条全部是基层和医联体：持续优化“三秦智医助理”、推动心电诊断与医学影像与医学检验“三大中心”全覆盖、建设县域集中（云）审方中心和中心（云）药房。牵头医院的责任，首先是把能力输出下去。
二是公共卫生被单独立为一个方向。第 12—15 条要求建立疾控领域高质量数据集、知识库和智能体，推进传染病监测预警、食源性疾病监测预警、免疫规划、应急指挥等场景。这是过去医院信息化建设里相对薄弱、但考核绕不开的一块。
三是医院管理被写进了任务清单。第 19 条明确“推进智慧医疗、智慧服务、智慧管理‘三位一体’智慧医院建设”，并要求在质量安全监控、物流配送、设备维护、后勤管控、运营分析等方面加强智能化应用。AI 在医院的角色，第一次从“临床工具”被系统性地扩展为“管理工具”。
📌 22 条之外，还有三块底座
· 基础支撑 3 项——构建高质量医疗数据资源体系、统筹布局优化算力供给、加强人才队伍与标准体系建设
· 规范安全监管 2 项——建立健全监管与安全治理体系、强化数据安全和个人隐私保护
· 保障措施 3 项——加强组织领导与健全推进机制、开展试点示范营造创新生态、加强安全评估规范有序发展
四、五个硬信号：原文里最该被划重点的句子
政策文件的信息量，往往藏在定语和动词里。通读全文，有五处表述建议医院信息科与医务、医保、质控部门逐字读。
图 3 五个硬信号：从数据入场券到合规底线
第一，数据能力成为入场券。 第 4 条写着“重点推进电子病历应用水平 5 级以上的医疗机构与质控中心联动”，并建立数据质量“发现—反馈—核实—处置”闭环联动机制。翻译成医院听得懂的话：电子病历评级不再是荣誉墙上的奖牌，而是参与省级 AI 数据集建设、获取模型资源的资格线。
第二，AI 直接与医保钱袋子挂钩。 第 5 条要求“鼓励二级以上医院在诊疗、文书书写和处方前置审核中增强智能审核”“实现主要诊断选择及编码的智能质控，提升 DRG/DIP 分组器入组准确率，促进医保基金合理使用”。这是政策文本里少见的把 AI 能力与医保结算准确性直接绑定——AI 在这里不是锦上添花，而是收入保卫工具。病案编码与医保办，是这一条的第一责任人。
第三，考核与评估硬性落地。 保障措施第（三）条：“将 AI 应用安全与效果评估纳入绩效考核，构建应用成熟度测评标准，定期开展评估。”这意味着医院 AI 建设从此有了“考试”：有标准、有测评、有周期。没有制度、没有评估的“散装 AI”，会成为合规风险点。
第四，“十五五”规划成了刚性容器。 保障措施第（一）条：“各市（区）、各单位要将此项工作纳入‘十五五’规划，明确年度重点任务与评估机制。”2026 年正在规划编制的窗口期，医院的 AI 投入路径、场景清单、数据治理任务，今年不写进规划文本，来年就很难争到预算与政策资源。
第五，合规不是障碍，是前提。 规范安全监管部分要求建立覆盖数据全生命周期的安全防护体系，落实数据分类分级管理，完善数据授权访问、脱敏溯源管理机制，并明确“严格落实《生成式人工智能服务管理暂行办法》，以审慎包容态度推进”。“审慎包容”这四个字，既要读懂“包容”——鼓励用；更要读懂“审慎”——管得住。数据不出域、可追溯、可审计，是底线。
五、对医院 AI 发展的六重影响
把这 22 条任务放回医院的实际运行里，影响会落在六个层面。
影响一｜战略层：AI 从“科室项目”升格为“医院规划项目”
过去医院做 AI，多是影像科、信息科的单点尝试，预算靠“挤”，成果靠“报”。这份方案把 AI 写进了省、市、机构三级的规划与考核体系，并配置了“以政府投入为引导、社会资本参与”的多元化经费保障机制，重点支持基础平台建设、关键技术攻关、应用场景示范。
可以预期的连锁反应是：医院在申报专项资金、争取试点、参与区域平台建设时，“有没有 AI 相关规划与制度”将成为前置条件。AI 不再是信息科的自选动作，而需要院长层面挂帅、多部门协同。
影响二｜数据层：先有“好数据”，才有“好 AI”
方案的逻辑链条非常明确：省级全民健康信息平台统一数字底座 → 四大基础数据库动态更新与智能校核 → 高质量数据集 → 垂直大模型 → 场景应用。
对医院有三条现实含义：
▎数据治理要前置。 数据质量闭环要求医院能“发现—反馈—核实—处置”问题数据，意味着需要常态化的数据质量专班，而不是评前突击整改。
▎数据要能跨机构流动。 方案要求“推动诊疗数据跨机构、跨地区、跨部门安全有序共享”，推进医疗健康可信数据空间建设；医院需要提前完成内部数据资产盘点与分类分级，否则接不进省级数据链条。
▎编码与术语标准化的价值被放大。 主要诊断选择、编码质控、DRG/DIP 入组，全部依赖标准化的临床数据结构。
影响三｜场景层：第二战场在“临床决策”和“运营管理”
方案列举的场景已远超影像辅助诊断：
▎临床侧——智能辅助诊疗、合理用药推荐、中医辨证辅诊、电子病历规范书写、辅助诊疗方案优化、疾病预测模型；
▎患者侧——智能预问诊、精准预约、移动支付、院内导航、智能陪诊、康复随访、商保快赔、智能转诊推荐；
▎管理侧——质量安全监控、物流配送、设备维护、后勤管控、运营分析；
▎保障侧——血液采集、供应、使用全过程智能追溯，短缺药品智能监测预警。
一句话：医院 AI 的价值重心，正在从“读片”移向“读流程、读运营、读决策”。 谁能把临床决策支持与运营数据打通，谁就能在下一轮评审与考核中占位。
影响四｜组织层：AI 需要“有人管、有制度管”
方案在监管侧给出清晰的治理框架：政府监管、机构自治、行业自律、社会监督四元机制，并落实各方网络安全、数据安全、科技伦理与隐私保护的主体责任。
落到医院，这是三项必备动作：建立 AI 应用准入与评测机制（选型、验证、上线、复评的完整流程）；建立数据分类分级与授权访问制度（谁能看、看什么、留痕如何）；建立科技伦理与隐私保护的责任链（尤其是生成式 AI 与患者数据训练场景）。
缺少这些机制，即便用上了先进系统，也会在成熟度测评与效果评估中被扣分。
影响五｜生态层：算力、人才、科研都有可申报的窗口
▎算力——鼓励“在非政务非涉密医疗领域优先使用省内既有算力资源”，构建以公共算力为主体、行业算力为补充的供给体系。医院不必自建大规模算力，而应尽早接入省级算力调度体系。
▎人才——依托西安交通大学等高校及高水平医疗机构共建人才培养基地，支持市级设立分基地，开展基层实操培训，并“将 AI 应用能力纳入继续教育体系”。医院的科教与人事部门需要配置相应的培训与学分安排。
▎科研——“鼓励三级医院与高校、企业联合申报，省级给予立项支持”，方向包括辅助诊疗方案优化、疾病预测模型构建及临床队列研究。
▎中医特色——陕西中医药大学附属医院与西安市、宝鸡市、安康市中医医院差异化推进智慧中医医院试点，推广智能四诊仪、艾灸机器人、电针辅助机器人等智能设备。
影响六｜区域层：牵头医院要“从一家医院变成一个网络”
第 1—3 条、第 7—8 条里反复出现“医联体”“县域”“共享”“互认”：心电、影像、检验“三大中心”全覆盖，县域集中（云）审方中心与中心（云）药房，检查检验结果辅助分析模型支撑共享互认，基层向上级的智能转诊推荐。
对三级医院和医联体牵头医院而言，角色正在变化——从“AI 设备的使用者”变为“区域智能能力的输出者”。这既是责任，也是获取区域数据资源、巩固区域中心地位的通道。
六、医院行动清单：从现在到 2030 年，分三步走
图 4 三步走：把政策的时间要求，翻译成医院自己的进度表
第一步，2026 年内——规划与摸底。 对照 22 条任务完成一次 AI 能力自评，维度是数据、场景、算力、安全、人才五项；把 AI 投入路径与场景清单写进医院“十五五”规划，明确年度任务与评估口径；梳理现有 AI 应用清单，补齐数据分类分级、伦理审查、算法评测等制度文件。
第二步，2027 年前——数据与场景攻坚。 冲刺电子病历应用水平分级评价，争取进入省级数据集建设与质控联动名单；在病案编码、DRG/DIP 入组、处方前置审核这类高价值、可量化的场景优先落地智能质控；完成院内数据资产盘点，评估接入省级全民健康信息平台与可信数据空间的路径。
第三步，面向 2030 年——体系与考核。 建立常态化的 AI 应用成熟度自评与效果评估机制，并与绩效考核衔接；布局临床决策支持、智能体应用与运营管理智能化，形成可复用的院内 AI 能力底座；联合高校与企业申报科研与试点项目，参与区域共享中心与医联体智能服务网络建设。
七、写在最后：这份方案真正的分量，在于“时间＋考核＋数据”
把陕西方案与全国同类文件放在一起看，它的三个特征最为突出：
▎有时间——2027 年建矩阵，2030 年普遍应用，两级节点倒排工期；
▎有考核——纳入绩效考核，建成熟度测评标准，定期评估；
▎有底座——省级统一数字底座、高质量数据集、可信数据空间、算力统筹。
省际之间已经出现“施工进度”的比较。谁先把数据底座和场景清单立起来，谁就能在省级平台与试点遴选中占先。对信息化部门而言，这是从“技术支持者”走向“战略参与者”的窗口期；对医院管理者而言，这是一次需要提前两年布局、而不是临期补课的系统工程。
过去医院谈 AI，讲的是“我们能不能做”；从现在起，要回答的是“在省级数据与考核体系里，我们处在什么位置、承担什么角色”。
2026 年，是陕西医院 AI 能力的分水岭。
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