人工智能（AI）正加速赋能医疗健康领域，成为推动行业变革的核心驱动力。据市场预测，到2025年全球AI应用市场规模将达1270亿美元，医疗领域占比超20%。目前，我国AI技术已在应急救治、远程会诊等场景广泛应用，显著提升了医疗服务效率。然而，在临床科研深度应用层面仍存在突出瓶颈：数据标准不统一导致“数据孤岛”现象，制约模型优化；关键设备与标准体系不完善；更值得注意的是，近七成实验室成果难以对接临床需求，在重大疾病精准诊疗等关键环节亟待突破。

为破解这些难题，近日，国家发改委正式批复，由复旦大学附属中山医院承担建设“国家人工智能应用中试基地(医疗领域临床医学科研方向)”的任务。

该基地以“聚焦临床科研、破解行业痛点、构建生态标杆”为核心定位，致力于打造覆盖“研发－测试－验证－应用”全链条的创新支撑平台，为医疗AI产品提供标准化测试环境与临床验证通道，加速技术转化与产业落地。

基地建设将重点围绕五大核心能力展开：

01 打造算力支撑平台

通过打造符合卫生健康行业安全要求的微调/推理算力集群，严格保障隐私数据“不出域”，为安全高效的数据处理与模型训练提供坚实基础。

02 打造全链条模型服务体系

以国产自主可控的基础大模型和AI框架为底座，构建涵盖模型工程、Agent（智能体）工程、AI资产管理在内的全流程服务能力。

03 构建可信数据空间

依托上海市卫生健康数据大平台，整合医疗、医保、医药及专病数据资源，提供贯穿数据全生命周期的治理与管理服务。

04 开发开放工具链

打造模块化应用开发组件，提升医疗多智能体系统构建效率，并向行业生态开放共享。

05 建立立体化安全体系

形成覆盖数据安全、模型安全、应用安全、网络安全的综合运维保障机制，确保各项创新技术在真实场景中落地合规可控、安全可靠。

在具体应用层面，基地将面向医学科研、智能诊疗能力提升、智能医疗器械开发、智能医用机器人研发等方向，落地不少于 49 个特色应用场景，并发布超过 10 项配套标准规范。这些创新技术将助力临床医学科研效率提升和模式转变，以科研成果转化赋能临床，使医务人员能够更专注于复杂病例的攻关和治疗方案的优化。同时，患者也将受益于更高效的诊断流程、个性化的治疗方案，以及从诊前咨询到术后随访的全流程优化服务。

该基地的建设不仅将推动医疗AI技术的临床转化，还将形成可推广的“复旦中山经验”——包括先进的技术标准体系、成熟的数据治理模式，以及高效协同的创新生态。这些成果将为我国医疗人工智能产业的整体发展提供重要参考。

复旦大学附属中山医院党委书记顾建英表示，将在上海市发改委、卫健委、数据局、经信委等单位的指导下，在各合作单位的支持下，全力推进基地建设，以打造医疗AI技术创新的“策源地”为目标，助力公立医院高质量发展，构建精准诊疗服务体系，让前沿医学技术更好地服务民生，为“健康中国”建设贡献力量。

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