2024年末，《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》的印发明确了84个医疗AI应用场景；2025年，五部门发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，围绕基层应用、临床诊疗等8个方向部署24项重点应用。在政策的推动下，医疗AI越来越多地走入医院。然而，相对于应用场景的选择，如何让AI稳定、安全、持续地用起来，是当下医院都在面临的问题。实际上，无论是在诊疗或者管理的任何一个场景，AI的核心作用只是加快效率和提升质量。医院真正要做的，是在系统上线后，补齐与之相匹配的硬件、数据基础和与“人”相关的管理环节。CDSreport根据十八项核心制度和“84个应用场景”等指导性文件，配套整理了《医疗AI院内落地关键能力自查表》，对医院需要具备的AI落地能力进行了分析，供医院读者朋友们参考使用。
医疗AI落地前，首先要明确这是院级管理项目，其次才是信息化项目。如果没有院级统筹，项目很容易沦为单个科室或信息部门的“单打独斗”，进而导致同类能力重复采购，数据接口反复建设，项目上线后缺少规则维护、培训和运营人员等问题。
因此，医院在立项阶段至少要先确定三个问题：场景由谁批准，临床风险由谁判断，上线后的规则和运营由谁负责。院级治理的关键，不只是成立工作组，而是建立从准入、试点、验收到变更、退出的完整机制。医院要明确谁批准场景、谁判断临床风险、谁负责数据与接口、谁承担持续运营，并按应用对象、用途和风险等级分类管理。场景选择则要从真实问题出发。一个适合优先落地的场景，通常应同时满足四个条件：业务高频或风险较高、所需数据可获得、现有流程相对稳定、应用结果能够量化。立项前至少形成一份“场景任务书”，写清服务对象、当前痛点、基线数据、目标指标、试点边界和验收标准。仅用“提高效率”“辅助决策”等笼统表述，很难支撑后续评价。成本测算也不能只看采购价格。软件、算力、硬件、接口、网络安全、实施、培训、规则维护和版本升级，构成了AI项目的全生命周期成本。只有把持续投入和人员配置一并纳入年度计划，项目才不会在上线后陷入“系统有人买、运营无人管”的境地。
医疗AI“能不能用”，很大程度上取决于医院采购前是否进行了客观考评。它要真正发挥作用，至少同时具备数据治理、系统集成、流程嵌入、规则与知识库管理4项能力。首先是数据治理。医院不仅要确认“有没有数据”，更要核对数据是否完整、准确、及时、可追溯。同一个诊断名称在不同系统中口径不一，检验结果同步延迟，病历内容无法定位到原始来源，都可能直接影响AI判断。建议围绕每个场景建立数据清单和字典，明确字段来源、业务含义、更新频率、质量规则、使用权限和保存周期。其次是系统与流程。判断AI是否真正嵌入业务，可以追问四个问题：是否在医生需要判断的节点出现？是否无需反复切换和重复录入？结果能否回写或生成待办？处理后能否进入复核与闭环？如果AI只能在独立页面给出一条建议，既不能触发任务，也不能记录处理结果，它提供的仍然只是“信息”，而非临床或管理能力。规则和知识库决定了AI建议能否被信任。指南、政策、院内制度和质控标准应注明来源、适用范围和版本；政策变化、院内制度调整或模型升级后，应能够评估影响、更新规则，并在必要时回滚。对于合理例外情形，还需要保留说明、申诉、豁免和复核通道，避免把所有偏离规则的情况简单判定为错误。
医疗健康信息属于敏感信息，医疗场景对生成内容的客观性几乎是“0容忍”，因此医疗AI的风险与安全是部署应用的大前提。想要守住“敢不敢用”，无外乎责任边界、安全合规、模型治理和智能体管理四道关键防线。第一道防线是“人机边界”。医院应明确AI输出属于提示、建议、草稿还是可执行任务，哪些结果必须由医生或管理人员确认，最终结论由谁形成。对诊疗建议、高风险预警、病历生成等场景，界面应清楚标识AI属性，并展示必要的依据、数据时间和版本信息，避免使用者把概率判断当作确定结论。第二道防线是数据与系统安全。医疗健康信息属于敏感个人信息，AI调用应遵循合法、正当、必要和最小范围原则，落实分级授权、访问控制、脱敏去标识化、日志审计和应急处置。使用外部模型、云服务或第三方运维时，还应逐项核对数据是否出域、供应商能否留存输入输出、数据删除和退出机制是否明确。对面向公众提供的生成式人工智能服务，还需根据实际服务方式核验备案、登记及生成合成内容标识等适用要求，不能把院内应用与公众服务混为一谈。第三道防线是模型全生命周期管理。系统运营报告大多数只能看到总体准确率，很多医院忽略了其真实效果。医院应在本院患者、本院设备、本院流程中开展系统上线前验证，关注灵敏度、特异度、误报、漏报、不同人群或科室的表现，同时评估系统对临床工作带来的影响。模型、提示词、知识库或规则发生重大变化后，应重新评估影响；上线后还要持续监测性能漂移，并保留暂停、降级和回退能力。第四道防线是智能体权限。智能体不仅能生成文本，还可能调用病历、检验、知识库和其他工具，甚至发起任务。医院应为每个智能体建立第一责任人和任务说明书，限制可读取的数据、可调用的工具、可执行的动作。高风险动作必须设置人工确认，执行过程应完整留痕。对于智能体管理，今年印发的《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》明确，对可能在生命健康等方面带来伦理风险的人工智能科学研究、技术开发等活动，应按适用范围开展伦理审查。因此，医院在参与模型研发、科研验证或高自主决策系统研究时，应先判断是否进入审查范围，而不是把伦理审查简单理解为上线后的补充手续。
AI系统上线后，如何对效果进行客观评价？质控闭环、临床培训、效果评估与持续运营这四点缺一不可。调用量是很多系统的基础统计数据，但它只能证明系统被打开过，不能证明问题得到解决。而更完整的评价至少包括四层指标：一是使用层，如覆盖科室、活跃用户、触发率和采纳率；二是流程层，如响应时间、处理时长、任务完成率和复核及时率；三是质量安全层，如缺陷率、漏报率、合理用药或诊疗规范相关指标变化；四是体验层，如点击次数、打断频次、医生负担和满意度。所有指标都应尽量保留上线前的基线数据，并按照科室、病种、人员或风险等级分层观察。高频误报、低采纳率和重复申诉可能不是“医生不愿意用”，而是一种信号，提醒我们要继续追查数据、规则、触发节点和界面设计是否合理。此外，AI发现的问题也不能停在提示页面，而应进入派发、整改、复核、反馈和管理改进闭环，并转化为培训主题、制度修订或流程优化议题。医院还应设定调整与退出条件。低使用、低价值或风险持续高于收益的场景，应暂停、降级或退出；达到既定阈值后，再进入下一阶段推广。建立退出机制，恰恰是成熟运营机制的一部分。
最后两项能力是跨部门协同和推广复制与规模化。单科室试点依靠少数骨干可以推进，但全院应用必须把经验固化为“标准包”，包括场景任务书、数据清单、接口清单、规则台账、培训材料、验收指标、问题库和应急预案。标准化并不意味着所有科室使用完全相同的规则。医院需要明确哪些是全院统一的安全底线、数据标准和管理流程，哪些可以根据专科、病种和岗位进行配置。推广时可按“试点—扩面—常态化”分阶段设置进入和退出条件，每一阶段均以证据验收，而不是以上线科室数量作为唯一目标。跨部门协同也要从“参加会议”升级为“共同负责结果”。医务、质控、信息、病案、医保、护理、药学、临床科室以及网络安全等部门，应建立统一的问题分类、归口、时限和升级机制。只有数据问题有人修、规则问题有人定、临床争议有人复核、系统异常有人处置，AI才能从单点工具变成医院能力。1. 刘士远, 李静莉, 吴健. 人工智能医疗器械性能评价通用方法专家共识(2023)[J]. 协和医学杂志, 2023, 14(3): 494-503.2. 彭颖, 杨超然, 于广军. 基于人工智能的临床辅助决策支持系统问责制度探索[J]. 海军军医大学学报, 2025, 46(8): 963-969.3. 仝媛媛, 郑婉婷, 黄珊蓉, 等. 健康公平: 医疗人工智能中的偏见与治理[J]. 医学与哲学, 2024, 45(7): 36-41.4. 汪琛, 孙启贵, 徐飞. 医疗人工智能伦理研究的发展趋势——主题分布、知识基础与未来展望[J]. 自然辩证法通讯, 2023, 45(12): 18-29.5. 陆瑶, 刘佳宁, 王冕, 等. 人工智能在医患共同决策中的应用[J].协和医学杂志, 2024, 15(3): 661-667.6. 李杨, 杜雷雷, 许飞, 等. 大数据与人工智能在医学领域的应用进展[J]. 协和医学杂志, 2023, 14(1): 184-189.7. 姜若, 陈亦飞, 罗莉, 等. 人工智能在病案管理中的应用现状及展望[J]. 健康发展与政策研究, 2026, 29(1): 12-17.
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