陈开宇
当前，人工智能技术在医疗卫生领域的应用，正成为推动医疗现代化的关键力量。从辅助诊断系统对医学影像的精准分析，到智能语音识别技术助力电子病历的高效录入；从慢性病管理平台为患者提供个性化健康管理方案，到多学科团队协作模式下的智能诊疗系统支持，人工智能正逐步渗透到医疗卫生服务的各个环节。这些创新技术不仅提高了诊断效率和准确性，还优化医疗服务流程，提升了患者的就医体验。
然而，人工智能在医疗卫生服务体系中的应用仍面临诸多挑战。从技术方面看，当前的人工智能系统在处理复杂疾病和罕见病时的准确性仍有待提高，且其决策过程的可解释性不足，难以完全满足临床需求。从数据安全和隐私保护方面看，医疗数据的敏感性要求极高的安全保障，但数据泄露和滥用的风险依然存在。从伦理和法律层面，人工智能在医疗决策中的责任归属尚不明确，患者的自主权和知情权可能受到潜在影响。此外，人工智能专业人才短缺，尤其是既懂医学又懂人工智能技术的复合型人才匮乏，限制了相关技术的推广和应用。因此，笔者认为，推进人工智能赋能医疗卫生服务体系应着重把握以下问题：
一是加大技术研发投入，推动创新突破。相关部门应加大对人工智能在医疗卫生领域应用的研发支持，设立专项基金，鼓励高校、科研机构与企业开展深度合作。通过产学研用协同创新，攻克人工智能在医疗影像识别、自然语言处理、多模态数据融合等关键技术难题，提升系统的准确性和可靠性，为临床应用提供更强大的技术支持。
二是完善数据安全规则，做好隐私保护。医疗数据涉及患者隐私，其安全至关重要。应加快制定和完善相关规则，明确数据的采集、存储、使用和共享的规范，严格限制数据的使用范围和权限。同时，加强对数据泄露行为的监管和处罚力度，确保患者信息的安全性和隐私性。
三是构建法律伦理框架，规范技术应用。针对人工智能在医疗决策中的伦理和法律问题，应制定明确的法律规范和伦理准则。明确人工智能系统的责任归属，保障患者的知情权和自主权。当人工智能的诊断建议与医生判断不一致时，应建立合理的决策机制和责任分担机制，确保技术应用的合法性和合规性。
四是加强人才全程培养，提升专业素养。在高校和职业院校中设置人工智能与医学交叉学科专业，培养既懂医学又懂技术的复合型人才。同时，针对现有医务人员开展系统的人工智能培训，通过线上线下相结合的方式，提升其对人工智能技术的理解和应用能力，使其能够更好地利用人工智能技术为患者服务。
五是整合共享医疗资源，提升服务能力。利用人工智能技术构建区域医疗信息平台，打破医疗机构之间的信息孤岛，实现医疗数据的互联互通和共享共用。通过远程医疗、智能辅助诊断系统等手段，提升各级医疗卫生机构的服务能力，促进分级诊疗制度的落实，让患者在基层也能享受到优质的医疗服务。
六是鼓励基层技术应用，优化医疗供给。相关部门应出台有关政策，对基层医疗卫生机构引入人工智能技术给予资金支持和政策倾斜。通过试点示范项目，推广人工智能技术在基层的应用，提升基层医生的诊疗水平，优化慢性病管理，缓解基层医疗资源不足的现状，为患者提供更加便捷、高效的医疗服务。
［作者单位：中共长沙市委党校；本文系长沙市哲学社会科学规划课题研究成果（课题编号：2024CSSKKT200）］
