“十五五”规划纲要对“加快建设健康中国”作出战略部署，强调“推进全民健康数智化建设，推动检验检查结果共享互认”，为构建优质高效的医疗卫生服务体系、筑牢公共卫生安全屏障指明了方向。如何推动科技创新成果转化运用，以数智技术驱动健康管理服务模式创新，从“被动医疗”转为“主动健康”？本期特邀专家围绕相关问题进行研讨。

　　创新健康管理服务模式

　　如何实现连续、有效的健康管理，从“被动医疗”转为“主动健康”？

　　付强（国家心理健康和精神卫生防治中心主任）：人民健康是社会主义现代化的重要标志。今年全国两会期间，习近平总书记提出，“推动科技创新成果转化运用，推进全民健康数智化建设”。全民健康数智化建设是以数据为关键生产要素，以人工智能、物联网、云计算等新一代信息技术为驱动，对健康服务、治理、产业体系进行的全方位、系统性重塑。通过对全人群、全生命周期的动态监测、科学评估与系统干预，推动医疗服务从以治病为中心转向以人民健康为中心。截至2025年12月，互联网医疗用户规模为4.11亿人。互联网医疗服务范围从在线问诊、复诊开药逐步扩展至健康管理、慢病随访与远程会诊，有效促进了优质医疗资源的普惠共享。

　　随着人们健康意识的增强，对健康管理的需求不断增长，传统健康管理服务面临健康监测“碎片化”、流程繁琐效率低、“体检一次管一年”等现实瓶颈，制约了健康管理本应释放的长期效益。究其根源，主要在于供需两侧存在深层次的制约因素。供给侧面临技术覆盖不全面、资源结构失衡、数据壁垒较多等问题，需求侧存在信息不对称、个体健康行动存在“现时偏好”以及医保支付对预防性健康管理支持不足等挑战。对一些家庭而言，健康管理的长期回报性，或使其在决策中被更紧迫的支出所替代。

　　以人工智能、可穿戴设备及大数据平台为代表的数智化设施，正为健康管理注入前所未有的变革动力。如智能手表、健康追踪器、智能眼镜、智能服装等，不仅能实时监测用户身体状态，还可提供个性化健康建议，帮助用户更好管理自身健康。这些设备在心率监测、睡眠质量监测、运动数据记录、压力监测等方面的应用越来越广泛，为健康管理提供了实时、精准的数据支持。当前，全国健康管理市场规模超万亿元，其中数字健康管理市场规模达千亿元。智能穿戴设备的普及、远程医疗网络的全覆盖等，为健康管理的升级提供了技术支撑。面向未来，推进全民健康数智化建设要以数智技术驱动健康服务模式创新，推动更多科技创新成果转化运用，充分体现“投资于人”的理念。

　　一是深化数智赋能，实现健康干预精准化。加快国家级全民健康信息平台的整合贯通，打破数据壁垒。通过物联网设备持续采集多维健康数据，融合生理指标与心理行为信息，构建完整的个人健康数字画像。在此基础上，利用人工智能构建覆盖心身风险的预测模型，推动疾病预警从单一生理指标转向综合健康评估。

　　二是健全“三医”（医疗、医保、医药）协同机制，建立以健康收益为导向的治理体系。在服务端，持续实施医疗卫生强基工程，推动数智化工具与基层医疗网络深度融合，做实家庭医生签约服务，面向全人群尤其是重点人群提供高质量、连续性的基本公共卫生与健康管理服务，打造心理支持和慢病管理的连续性服务闭环。在支付端，深化医保支付方式改革，加快建立以健康结果和健康收益为核心的评价与付费机制。在监管端，构建适应数字健康发展的标准评价体系，提升系统集成与高效协同能力，引导资源配置向健康促进倾斜。

　　三是创新激励模式，培育“心身共健”的主动健康文化。心理问题的出现往往伴随着不良的身体症状，积极的心理状态有助于提高健康管理的效果。要推动心理健康促进成为健康管理的重要组成部分，真正实现心有所悦、身有所健。探索以心身整体健康为导向的激励机制，促进个人健康数据价值化创新发展，广泛推行健康积分制度，将规律运动、压力管理、心身评估等健康管理行为纳入激励范畴，与保险、就医、公共服务等方面的实质性获得相结合。

　　打通跨区域就医数据壁垒

　　在推进健康医疗数据共享、减少重复检查的同时，如何规范数据的采集、归属与使用？

　　邱五七（中国医学科学院医学信息研究所公共卫生战略情报研究室主任、研究员）：数据是数智化时代的核心生产要素，健康数据的高效共享与规范治理是全民健康数智化建设的基础支撑。“十四五”时期，全国超12.5亿群众开通电子医保码，无卡扫码就医成为常态；跨省异地就医线上备案和直接结算全面实现，累计直接结算超6亿人次。与此同时，随着跨区域就医需求持续增长，检查检验结果能否被跨机构调阅和互认，成为影响医疗服务效率和患者负担的突出问题。医疗机构检查检验结果互认、医疗数据互通共享，既可以让患者异地就医无需反复排队检查，节约时间与费用，也能让医务人员掌握完整就医记录，助力精准诊断治疗，同时推动医疗机构提升检查检验质量。截至2025年，全国所有省份实现地市内医疗机构间检查检验结果互认项目超200项，25个省份建成省级影像云，累计调阅医学影像超3.5亿次；9073家二级以上公立医院、50.3万家一级公立医院和基层医疗卫生机构接入区域平台，实现跨机构、跨区域数据互通。

　　当前，各级医疗机构普遍建立电子健康档案，但现实中患者跨院诊疗时，部分检查检验结果互认仍较难实现，这主要是因为健康医疗数据治理体系尚未成熟，数据共享在规则、激励和信任层面存在短板。

　　其一，责任边界不清，导致不敢用。检查检验结果一旦用于诊疗决策，便直接关联医疗安全与法律责任。在缺乏统一质量标识、时间窗口规则、机构资质分层和责任分担机制的情况下，使用外院结果的潜在风险被显著放大。国家层面的互认管理办法已明确互认工作的基本原则，正在以保障质量安全为底线、以接诊医师判断为标准推进互认。

　　其二，机构激励不一致，导致不愿共享。互认意味着重复检查减少，部分机构的业务量和绩效结构将随之调整。如果医保支付、医院绩效与检查收入存在较强绑定关系，数据共享就会与既有激励机制发生冲突。对此，杭州的探索提供了一个较为具体的落地样本。一方面，通过制度建设与数字化协同推进全市检查检验结果互认共享，明确互认项目、互认机构与互认规则，并对30天内规范完整的报告和原始影像在质量安全前提下予以认可，从规则上破解“不敢认”。另一方面，医保端同步作出激励调整，在操作细则中明确医保基金预算总额不因互认导致费用下降而调减，并建立结余留用、超支分担的责任共担机制，从制度上缓解“不愿认”。这其实就是通过支付预算和考核规则的调整，把检查检验结果互认与控费提质、协同增效结合起来。

　　其三，标准与质量不对等，导致不好用。即便是同类检验项目，不同医疗机构在设备配置、检测方法、参考区间、质量控制方面也可能存在差异。互认并非简单“一刀切”，而应按风险分级、项目分类稳步推进，对于哪些可直接互认、哪些需附加条件互认、哪些仅供参考，都应清单化、规则化，否则互认难以真正进入临床实践。

　　在推进数据共享、减少重复检查的过程中，真正的难点不在于建设更多平台，而在于规范数据采集、归属与使用，完善数据治理这套“软基础设施”。只有在权责清晰、激励相容、规则明确、隐私安全可控的前提下，健康医疗数据才能真正支撑分级诊疗和健康管理，让群众少跑腿、减少重复检查和不必要开支。

　　一是推动数据采集从“建档导向”转向“临床与健康管理导向”。电子健康档案之所以在实际应用中作用有限，是因为其数据结构更多服务于管理而非连续照护。应围绕慢性病随访、用药管理、检查检验复用、转诊协同和出院随访等高频场景，优先推动跨机构可复用的数据项标准化，优先解决最能减少重复检查、提升效率的问题。

　　二是明确健康医疗数据的归属与使用边界。健康数据既涉及个人隐私和权益，也承载着医疗机构的数据质量与安全责任。通过调用留痕、权限审计和责任追溯，提高违规成本，让数据流动始终处于制度约束中。应用隐私计算、区块链等先进技术，按照具体使用场景、角色和目的进行分级授权，做到“用其所需、不越其界”，确保真正需要使用的数据能够合规高效流通，同时防止越权调用和非法访问，逐步建立公众对数字健康服务的信任。

　　三是建立跨机构互认的信任机制。互认并非简单的系统对接，而是要确保每一份检查检验结果具备可验证的来源、方法、时间和质量控制信息，使调用过程可追溯、可审计，争议可复核，责任可界定，从而降低临床使用风险。要持续推进区域健康信息平台与医联体内部的互联互通，推动数据在授权范围内的共享互认。

　　加快智慧医疗应用落地

　　如何破解技术应用与现有医保支付、医院绩效体系的融合障碍，实现智慧医疗普惠可及？

　　王俊（中国人民大学健康中国研究院副院长）：以可穿戴设备、人工智能辅助诊疗、远程医疗为代表的数智技术或产品，是推动医疗服务从以治病为中心向以人民健康为中心转变的重要引擎，对于实现公共卫生服务均等化、提升全民健康水平具有深远意义。探索推广人人可享的高水平居民健康助手，推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用，有助于提高我国基层医疗健康服务能力和效率。2025年，国家卫生健康委等五部门联合印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确到2030年“基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖”。截至2025年5月，我国累计发布约300个医疗大模型。但实际应用中，人工智能辅助医疗设备还未能系统性地融入医疗卫生服务体系，转化为百姓触手可及、普惠高效的日常服务。

　　在业务流程方面，技术成为额外负担。现有医院业务流程是经过长期运作、以院内现场服务为中心的封闭体系，智慧医疗技术作为外来变量，其引入往往不是“即插即用”。例如，若远程会诊缺乏配套的线上协同机制与标准，不仅无法提升效率，反而会增加医务人员负担。人工智能技术应用对医院的信息化基础和管理水平提出了新的要求。

　　在医保支付方面，创新服务缺乏支付桥梁。对于智慧医疗衍生出的人工智能读片服务等新型服务模式，普遍缺乏清晰、合理、可持续的定价与支付标准。支付机制的缺失或不明朗，导致医院开展此类服务缺乏激励，企业创新投入面临回报不确定性，最终制约服务的商业化与规模化推广。

　　在绩效评价方面，健康管理吃力不讨好。公立医院的绩效评价和医生的绩效考核主要围绕门诊量、住院率、手术量等传统业务指标开展。智慧医疗的价值在于预防疾病发生、控制疾病发展、减少不必要的诊疗和住院，即提升长期健康产出、降低社会医疗总成本，而这种效益难以直接转化为当期的医院营收和医生绩效。“重治疗、轻预防”的导向偏差，致使医疗机构和医务人员缺乏内在驱动力。

　　推动智慧医疗惠及广大群众，需超越单纯的技术思维，在系统性、机制性改革中构建以“价值医疗”为导向的融合生态体系。

　　一是推动技术与业务深度融合。为推动智慧医疗技术在医疗服务体系中的广泛应用，建议相关部门加快制定通用技术接口标准、数据交互协议与服务流程规范，确保技术在不同机构间实现无缝衔接和数据互联互通，从而提升医疗服务效率和质量。鼓励医院内部流程的数字化重构，支持并资助医院设立数字化转型专项。构建“平急结合”的远程医疗体系，将远程医疗从偶发性的专家会诊模式升级为支撑分级诊疗的常态化、标准化服务平台。

　　二是深化价格和支付方式改革。加快新型服务项目立项与科学定价，建立动态、透明的数字健康服务项目评审与定价机制，对效果明确的人工智能辅助诊断、远程监测等项目加快审核并纳入医保支付范围。探索与健康效果挂钩的付费方式，对高血压等慢性病管理可推行“总额预算包干+按人头付费+绩效奖励”的支付模式，将基于人工智能技术的健康管理效果与医保支付额度挂钩。鼓励商业健康保险开发覆盖数字健康服务的产品。简化优化在线支付结算流程，实现“互联网+医疗健康”服务的线上医保直接结算。

　　三是完善医院绩效考核指标体系。在公立医院绩效考核及内部管理中提高预防保健、慢性病规范管理率等体现健康产出的指标权重，并将医疗机构有效利用智慧医疗技术的成效纳入考核评价体系。优化医务人员薪酬与评价机制，建立能够科学量化线上工作量、健康管理贡献的绩效分配方案，将线上诊疗、数字健康指导等合理纳入工作量计算范围，并将服务质量、患者健康改善情况作为医务人员职称评定、评优奖励的依据。

　　四是强化智慧医疗政策保障。实施以绩效为导向的财政精准投入机制，重点支持技术研发与转化、数字化基础设施升级以及复合型人才培养等工作，同时针对三级医院和基层医院的应用需求建立差别化财政支持机制。协同推进财政投入与医保支付方式改革，推行“财政+医保”联合预算管理，在省级层面统筹财政、医保与医院发展规划，形成支持智慧医疗发展的政策合力。可设立专项激励资金，对在智慧医疗技术创新、流程再造等方面表现突出的医院和个人给予奖励。支持医院设立人工智能临床验证转化中心，推动技术从实验室走向临床场景。鼓励医院与高校、科技企业合作，开展医疗人工智能大模型的联合研发，提升技术本土化应用能力。

　　完善效益共享成本共担机制

　　全民健康数智化建设投入大、运维成本高。如何确保各方主体有动力持续参与，实现长效运营？

　　张本波（国家发展改革委社会发展所研究员）：全民健康数智化建设是一项政府主导、社会协同、公众参与的系统工程，旨在通过数智技术提升健康服务的公平性、可及性与普惠性。居民是健康数据的贡献者，也是数智化建设的受益方，可通过数智化平台实时掌握健康状况、获取健康知识、提高健康素养，真正成为自身健康的第一责任人。智慧预约、远程会诊等功能还可让居民获得更好的就医体验和更优质的诊疗服务。健康管理机构是数智化建设的中枢，既是数字技术和产品的临床需求方，也是居民健康服务的提供者。多项研究显示，智能分诊、AI辅助诊断、数智化会诊等能有效提高健康管理机构的运营效率和诊断能力，降低运营成本。科研机构和科技企业是主要技术提供方，在智能设备设计、数字疗法开发、平台建设运营等方面都具有独特优势。

　　由于全民健康数智化建设具有临床需求牵引、数据开放赋能、研产用紧密衔接的特点，项目建设初期投入大、运维成本较高。要实现规模化长效化运营，需从机制设计层面入手，根据各主体参与方式、贡献方式构建成本分担、效益共享的可持续运营模式。

　　一是重视数智化建设的公共效益，将健康治理能力提升、全民健康指标改善、医保基金可持续性增强、数据隐私保护等作为主要建设目标，将居民的获得感和满意度作为重要评价指标。二是提高居民参与的主动性，如上海、云南、江西等地推出健康积分制度，居民通过智能设备反馈健康数据、参与健康科普活动等获得积分，用于抵扣体检费用、购买健康产品等，有效将居民从被动的服务接受者转变为积极的共建者。三是保障健康机构在产品落地收益中享有优先分配权，推动研发机构的成果落地转化。支持研发机构与健康机构签订合作协议，通过共同开发、专利共享、收益分成等方式加快成果优先落地。对于满足临床需要和公共健康需求的创新产品，可通过税收优惠、项目补贴等方式给予支持。

　　此外，数智化建设成本结构复杂，需根据项目属性、受益范围设计差异化的成本分摊方案。项目的公共属性越强、普惠性越高，财政资金承担的比例越大；项目的市场属性越明显、个性化需求越突出，越应发挥市场机制作用，由直接受益方或使用方承担更多成本。

　　具体而言，对于全民健康信息平台、基层医疗机构数字化改造等纯公益性、无直接市场收益的基础设施，其建设和长期运维成本可纳入各级财政预算，予以全额保障。对于像AI辅助诊断系统、区域医疗协同平台这类兼具公益价值与市场潜力的普惠性项目，可采用“共建共享”模式：初期建设中以医疗机构投入为主，政府给予一定补贴；后期运维中则探索“使用者付费”与财政补贴相结合的模式，并鼓励运营方通过提升服务效率、拓展增值服务来覆盖成本。而对于满足个性化、高端化健康需求的完全市场化项目，如定制化的商业健康管理平台，则应由市场机制主导，开发企业或服务购买方承担全部成本，相关部门主要负责营造公平竞争的市场环境和实施必要的监管。

　　可持续运营模式并非纸上谈兵，我国许多地区开展了富有成效的探索，为机制落地提供了有益借鉴。以上海“健康云”、浙江“浙里健康”为代表的省级全民健康信息平台，普遍引入了专业的第三方机构负责日常运维与升级迭代，不仅减轻了相关部门的运营压力，也使平台功能更敏捷地响应居民需求，持续改善用户体验。如重庆在智能设备研发、健康数据平台运营等领域，通过提供税收优惠、项目配套资金等政策支持，积极引导华为、京东、腾讯等企业与本地医疗机构深度合作，推动智慧医疗装备产业链上下游、大中小企业融通创新发展。

　　可持续的运营模式需要所有参与者在共建中共享，在共享中共赢。唯有通过科学的制度设计，明晰各方权责利，构建起有效的效益共享与成本分担机制，才能让数智化成果真正转化为每个人触手可及的健康福祉，赋能健康中国建设。