提

案

号

0196

提

案

者

黄烨星等10人

案

由

关于抢抓人工智能医疗新机遇，加快推动常州医学影像AI应用发展的建议

背

景

情

况

　　当前，以人工智能（AI）为代表的新一代信息技术正深刻改变各行各业，医疗健康领域是其最具潜力的应用场景之一。近日，宁波某医院成功应用AI辅助CT读片，精准识别出早期胰腺癌并完成救治的案例，生动展现了AI技术在提升疾病早期诊断能力、挽救患者生命、降低医疗负担方面的巨大价值。胰腺癌等疾病早期症状隐匿，传统检测手段发现时多为中晚期，预后极差，AI的介入为破解这一难题提供了创新路径。
　　常州作为长三角重要的先进制造业基地和创新型城市，医疗资源丰富，产业基础扎实，数字城市建设成效显著。然而，在将AI技术深度融合于医疗核心场景，特别是高价值、高难度的医学影像辅助诊断方面，与先进地区相比尚有提升空间。抢抓此次人工智能医疗应用爆发的战略机遇，系统谋划、加快部署医学影像AI的临床应用与产业发展，对于提升我市医疗服务能力、带动相关产业升级、打造“健康常州”数字化新名片具有紧迫而重要的意义。

问

题

分

析

　　1、应用深度不足，价值尚未充分释放。目前人工智能在我市医疗系统的应用多集中于预约挂号、报告查询等流程优化层面，而在CT、MRI等复杂医学影像的智能化辅助诊断与分析这一核心临床环节，规模化、高水平的应用案例较少，对提升诊断精度、尤其是早期疑难病症检出率的实际赋能效应不明显。
　　2、数据基础薄弱，制约技术研发与迭代。高质量的标注数据是AI模型训练的基础。我市医疗机构积累的海量影像数据，大多存在格式不一、标准不同、标注缺乏等问题，数据治理与标准化程度不足。同时，出于隐私与安全顾虑，数据孤岛现象依然存在，难以形成安全合规的跨机构数据池，限制了基于本地特征优化AI模型的可能性。
　　3、协同机制不畅，产学研医融合不够紧密。医疗机构有场景和需求，但常缺乏技术整合与定制开发能力；本地科技企业有技术潜力，却难以精准对接临床痛点并获取高质量数据进行模型训练。医疗机构、企业、高校之间缺乏稳定高效的合作平台与激励相容机制，导致创新链与产业链衔接不畅。
　　4、标准与政策滞后，规模化推广存在障碍。医学影像AI作为医疗器械软件，其临床准入、收费标准、责任认定、医保支付等尚无明确的本地化实施细则。医疗机构在采购、部署与应用时面临政策不确定性，影响了引进应用的积极性，制约了技术的普及与迭代。
　　这些问题的存在，使得先进地区已通过AI实现临床突破的同时，我市在该领域的潜力尚未有效转化为现实生产力和惠民成果。

对

策

建

议

　　一、加强顶层设计与规划引导，明确发展路径。
　　1、制定专项规划：由市卫健委、发改委、工信局、科技局、大数据管理局等部门联合牵头，研究制定《常州市医学人工智能临床应用与产业发展行动计划》，明确发展目标、重点任务、支持政策和保障措施。
　　2、聚焦重点方向：初期可优先聚焦肺癌、乳腺癌、胰腺癌、心脑血管疾病等常见且早期诊断意义重大的病种，支持本地医院与AI企业、科研机构合作，研发和引进成熟、可靠的医学影像AI辅助诊断系统。
　　3、建立标准与评估体系：联合医疗机构和专家，建立本市医学影像AI产品的临床验证、准入评估、质量控制和应用规范的地方性标准或指南，确保技术应用的安全、有效和合规。
　　二、推动场景落地与示范建设，释放应用价值。
　　1、建设市级医学影像AI示范中心：依托1-2家市级三甲医院（如常州市第一人民医院、常州市第二人民医院），建立“医学影像人工智能辅助诊断示范中心”，集中部署多种AI影像应用，开展规模化临床验证与效果评价，形成可复制推广的模式。
　　2、支持多级医疗机构试点：鼓励有条件的区级医院、专科医院及社区卫生服务中心，根据自身需求引入适宜的AI影像辅助工具，提升基层诊疗水平，助力分级诊疗。
　　3、探索“AI体检”新模式：推动AI影像分析技术应用于重点人群的健康体检和癌症早筛项目，提高早期病变检出率，实现真正的“早发现、早诊断、早治疗”。
　　三、促进产学研医协同创新，培育产业生态。
　　1、搭建合作平台：支持成立“常州市智慧医疗产业创新联盟”或类似机构，常态化组织医疗机构、在常高校（如常州大学、江苏理工学院）、本地软件信息企业、医疗器械制造商等进行需求对接、技术攻关和成果转化。
　　2、鼓励本地化研发：设立市级科技专项或产业引导资金，优先支持基于常州本地医疗数据特征（在严格保护隐私和安全前提下进行脱敏处理）进行优化和训练的AI模型研发，提升产品的适应性和精准度。
　　3、引育并举壮大产业：一方面吸引国内外优秀的医学AI企业落户常州或在常设立研发中心；另一方面大力培育本地创新型中小企业，在医疗AI领域形成特色产业集群。
　　四、夯实数据与算力基础支撑，破除应用瓶颈。
　　1、推进医疗数据规范化治理：在确保患者隐私和数据安全的前提下，按照国家及行业标准，加速推进全市各级医疗机构医学影像数据的标准化、结构化治理，为AI模型的训练和迭代提供高质量“燃料”。
　　2、统筹建设算力基础设施：依托现有算力资源，或规划建设面向医疗健康的专业算力平台，为医疗机构和AI企业提供便捷、普惠、高效的模型训练和推理服务。
　　3、保障网络安全与隐私：严格落实《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规，建立健全医疗AI应用的全流程安全管理制度和技术防护体系。
　　五、完善配套政策与保障机制，营造良好环境。
　　1、创新支付与激励机制：探索将经过验证、疗效确切的AI辅助诊断服务纳入医保支付范围，或制定合理的收费项目。对积极应用AI技术并取得显著成效的医疗机构和团队给予表彰或绩效激励。
　　2、加强人才引育：引进和培养既懂医学又懂人工智能的复合型人才。加强对临床医师、影像科技师的AI技能培训，提升人机协作能力。
　　3、开展科普与伦理研究：向社会公众宣传AI医疗的积极作用，增进理解与信任。同时，前瞻性开展医学AI应用的伦理、法律和社会影响研究，确保技术发展行稳致远。

卫健委

提案

办理

答复