——关于《关于推动数字医生与医疗服务体系深度融合的提案》（第01360号）的答复解读

2026年9月17日，国家卫生健康委公开《关于全国政协十四届四次会议第01360号（医疗卫生类126号）提案答复的函》。这封函由国家卫生健康委主办，经商工业和信息化部、国家医保局、国家数据局作出——四个部门恰好覆盖AI医疗落地的四个要件：行业监管、产业技术、医保支付、数据要素。

对医院影响最直接的，是这一句：在康复、放射检查、病理等立项指南中，"人工智能辅助"被列为扩展项，纳入相关价格项目的价格构成，不与主项目同时收费。

红线在这里——AI辅助不能单独收费；

出口也在这里——成本被承认。

它不是一份原则性表态，而是把AI放进了服务包、价格构成、可信数据空间、国家标准四个刚性框架——委员问的是"数字医生怎么融入体系"，答复给出的却是一整套覆盖监管、数据、认证、支付、生态的框架。

四大部门的分工与入口（据01360号提案答复函整理）

01怎么管：三条线，分层管理

产品层——持证上岗。国家药监局已初步建成人工智能医用软件指导原则体系，出台《人工智能类医用软件产品分类界定指导原则》《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》，已批准上市146个人工智能医疗器械产品。持证通道已经成熟，"无证可用"的空间被大幅压缩。

模型层——规范备案。答复明确"推动医疗卫生领域大模型规范备案"。大模型不能游离在监管之外，训练数据来源与使用边界都要说清楚。

应用层——促与规范并重。从2009年《人工智能辅助诊断技术管理规范（试行）》、2022年修订的辅助治疗管理规范，到2025年11月《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，管理对象从"技术"扩展到了"基层应用""公共卫生""健康产业"。

答复还提到"推进人工智能应用评测验证工作"，但评测标准尚未全国统一，医院举证责任更重——注册证、评测报告、临床验证数据，证据越完整，风险越低。

02怎么用：场景顺序已经被重排

政策优先级：资源有限时按此顺序配置

排序逻辑见上图。基层与签约服务排在第一，是因为 AI 已写入《家庭医生签约基本服务包清单（试行）》，“建立家庭医生和签约居民联系服务渠道”成为服务包内容。一项技术写进服务包，就同时获得考核口径、落地载体和经费来源——这才是它排第一位的真正原因。

抓手也在补齐：2024年11月《应用场景参考指引》给出23项场景，2025年两份文件先后指向“联系服务渠道”与“电子家庭医生地图”，先给清单、再给载体、最后给考核口径。数据跨机构流通的官方通道是可信数据空间，63个试点中医疗仅占6席，需主动竞争；产业侧鼓励院企共建平台，医院可作数据供给方。答复还点了两个标杆：浙江杭州、上海黄浦的“数字家庭医生”，居民可用文字、语音、图片、药盒扫描互动——先做出可被引用的样板，再写入文件复制。

03钱从哪来：一根红线，一个出口

收费边界：一根红线，一个出口

但出口也留了：成本被承认。"纳入价格构成""指导各地在定价时关注人工智能辅助技术相关资源的投入成本"——AI的算力、软件、运维、人力投入，可以在项目定价与成本核算中被考虑。

对医院的直接含义：AI的投资回报不能再从"新增收入"里算，必须从降本增效里算——外送与重复检查减少、影像与病理产能释放、周转效率提升、纠纷成本下降，这才是新的ROI口径。放射、病理、康复三个科室应率先把成本效益账做出来，这也是与医保沟通定价最直接的依据。

另一条线索同样在医保侧：24小时线上智能咨询属于由医保付费、面向基层的服务，是目前少数具有明确出资方的AI场景，投入回收路径比自建系统清晰得多。

04对医院的八个变化

前三个关乎"怎么建"，后五个关乎"以什么身份建"。

01定位之变
从信息化项目升格为国家战略任务的一环，评价口径从“好不好用”变为“是否符合国家方向、是否进入试点体系”。

02治理之变：需要的是院内制度，不是单个项目。四类机制必须补齐——准入、责任、运行、数据：资质核验与伦理审查、医师决策主体与过程留痕、版本管理与异常处置、分类分级与出域审批。

03技术之变
形成"持证产品＋备案模型＋可信数据空间"三层架构——产品层优先选用已获注册证的器械，模型层完成规范备案并明确训练数据来源，数据层跨机构流通走可信空间。

04数据之变
从“存起来”到“合规地流出去”。数据分类分级与数据要素市场试点并列出现，指向确权、定价、交易的长期方向。

05采购之变
从"比参数"转向"比资质、比证据"。采购文件应嵌入合规资质量化评分——注册证与备案信息、评测报告、临床验证数据、数据来源合规性、责任与保险条款。

06经济之变
ROI口径必须重写。收益来自三处——成本替代（外送与重复检查减少、人力节省、周转提升）、质量收益（诊断一致性提升、漏诊减少、纠纷成本下降）、能力收益（学科建设、科研产出、区域辐射）。

07场景之变
优先级已重排（见上图）：基层与签约服务＞影像／病理／康复＞公共卫生＞医保智能体＞医药研发。资源有限时按此顺序配置，命中率最高。

08生态之变：医院要从"甲方"变成"合伙人"。院企"联合建设、共同研发、数据合作"会大量替代单纯采购，需提前备好数据合作协议、成果归属规则、数据退出与销毁机制。

05下一步：三个窗口已经打开

答复的"下一步工作目标和计划"里，藏着三个明确的增量信号，且都设了"入口"：

窗口一 · 数据国家数据局将组织开展"可信数据空间+AI"融合应用试点，以健康医疗等高价值应用场景为牵引。这是全文唯一明确要"组织试点"的事项，意味着名额有限、需主动申报。

窗口二 · 标准工信部将加快成立工业数据、医药工业等标准化技术委员会，推进医疗领域标准制修订。标准话语权开始分配，早进入者能影响规则，晚进入者只能适应规则。

窗口三 · 模型医疗卫生领域大模型规范备案持续推进，备案将成为模型上线的前置条件，训练数据来源与使用边界需要提前梳理清楚。

三部门分工清晰：卫健委管场景与推广，数据局管数据与机制，工信部管标准与产业。院内AI只对接卫健部门，会遗漏数据与产业两条线的资源。

06现在就该做的几件事

落地时间表：90天／6个月／1年

07六条合规红线

1不能把AI辅助当作独立收费项目。康复、放射检查、病理立项指南已明确"不与主项目同时收费"，以"AI辅助费"名义向患者收费存在明确政策风险。

2不能使用无资质产品开展临床决策辅助。146个获批产品意味着"无证可用"的空间已被大幅压缩，采购与上线前必须核验资质。

3自研或引入的大模型须关注备案要求。医疗卫生领域大模型规范备案正在推进，未备案模型用于对外服务存在合规风险。

4数据出域必须走合规通道。跨机构流通应依托可信数据空间等可控机制，严禁以"科研合作""联合建模"名义直接外传原始数据。

5责任主体始终是医师与医疗机构。AI是辅助工具，不能替代医师决策，必须有过程留痕与可追溯记录。

6警惕重复建设与验收口径模糊。评测标准尚未统一，院内应在合同中明确功能验收指标、性能下限、数据权属与退出安排，避免"上线即闲置"。

结　语

对医院而言，问题已经不是“要不要做AI”，而是三个更具体的：以什么身份进场？靠什么合规？拿什么回报？合规看“证、评测、备案”三件事，回报落在成本替代、能力提升与政策资源三处。

答完这三个问题，下一步就不再是模糊的探索，而是有政策依据、有合规边界、有明确节奏的战略推进。

剩下的，是医院自己的动作

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