[智能应用]决定 AI 医疗未来的，居然不是技术？ [复制链接]

人工智能在医疗领域的角色，正从单纯的“辅助工具”快速演进为具有实质影响力的“准决策者”。尤其是自2022年以来，大模型技术的突破，使AI第一次真正触及医学认知的核心层面。从影像识别、病理分析，到病历生成、诊疗建议乃至临床推理，AI医疗的功能边界正在发生根本性变化，其价值取向也从“提高效率”转向“介入判断”。
随之而来的，是一系列无法回避的制度性追问：如何界定AI在医疗体系中的定位与边界？当算法出现偏差甚至导致误诊时，责任应由谁承担？又该如何在鼓励技术创新的同时，牢牢守住生命安全与伦理底线？这些问题，已成为各国医疗体系必须正面回应的现实命题。
正是在这一背景下，上海社会科学院信息研究所AI医疗研究团队近日正式发布《AI医疗治理白皮书（2026）》，对全球主要经济体的AI医疗治理路径进行了系统梳理，并尝试提出具有中国语境的结构性判断。报告明确提出一个核心观点：在AI医疗领域，决定长期走向的关键不在于技术本身，而在于治理能力。不同国家对治理框架的选择，正在深刻塑造AI医疗的落地方式、应用边界与社会接受度，也由此拉开了新一轮全球竞争的真正分水岭。
一、AI医疗治理已成为迫切的时代课题
首先，AI已深度介入生命决策，治理问题本质上是生存问题、尊严问题。
不同于一般产业应用，医疗天然具有高风险属性。随着AI系统开始参与疾病诊断、治疗方案制定乃至手术路径规划，其输出结果可能直接影响患者生命。在这一场景下，一旦算法出现偏差、失效或被误用，其后果不再是效率损失，而是不可逆的生命伤害。因此，AI医疗治理不仅关乎合规与责任划分，更关乎如何在技术系统中嵌入对生命价值的制度性保护，确保“人始终在回路中”（Human-in-the-loop），避免将临床判断完全外包给不透明的算法。
其次，技术价值与系统性风险正在同步放大。
AI在医疗领域的应用几乎覆盖全链条，从药物研发、临床试验，到影像诊断、健康管理与医疗机器人，极大提升了效率与精准度，但每一个环节也伴生新的治理挑战。在药物研发与试验中，AI显著压缩研发周期，却同时引入数据隐私泄露、算法黑箱与责任归属不清的问题；在影像辅助诊断中，AI提升了筛查效率和一致性，但一旦发生误诊，医生、医院与算法提供方之间的责任边界仍然模糊；AI在健康管理和医疗机器人应用中助力降本增效的同时，也暴露出设备安全漏洞、算法依赖过度以及用户知情同意不足等风险。总之，技术越深入，风险敞口越大，治理缺位的代价也就越高。
第三，治理决定AI医疗的合法性与社会信任。
技术决定了AI“能不能用”，但治理决定了社会“敢不敢用”。在高度不确定、信息不对称的医疗场景中，公众对AI的接受度并不取决于其技术参数，而取决于是否存在清晰、可信、可追责的治理框架。只有当患者确信其权益受到保护、医生确信其专业判断不被技术架空、社会确信风险可控且责任清晰，AI医疗才能真正实现规模化应用。换言之，没有可信治理，技术突破本身难以转化为公共价值。
二、三种典型的治理范式：国际AI医疗路径的分化
通过对美国、欧盟、英国、新加坡等发达经济体的系统比较，白皮书发现全球AI医疗治理并非趋同，而是呈现出三种高度差异化的范式。
（一）美国：市场驱动下的“动态监管”
美国是全球AI医疗创新最活跃的国家，其治理逻辑也最具“工程化”特征。
在美国，并没有专门针对AI医疗的立法，而是被纳入既有的医疗器械、健康IT与反歧视法律框架中，由美国食品药品监督管理局（FDA）、卫生与公众服务部、国家医疗信息技术协调员办公室、联邦贸易委员会等多部门协同监管。其核心思路并非“事前严控”，而是允许创新快速进入市场，再通过真实世界数据进行持续监督。
FDA于2022年推出的“预定变更控制计划（PCCP）”，正是这一思路的典型体现：只要开发者在上市前明确算法未来可变更的范围与验证机制，AI系统便可以在一定边界内自主迭代，而无需反复审批。
这种模式的优势在于创新速度快、产业活力强，但其前提是高度成熟的医疗责任体系、数据合规制度与司法纠偏能力。换言之，美国模式本质上是一种“用制度韧性换创新自由”的选择。
（二）欧盟：以人为本的“规则优先”
与美国形成鲜明对比，欧盟的AI医疗治理更强调价值与规则的前置约束。
欧盟在AI法案（2025）和《医疗设备管制办法》（MDR （EU） 2017/745）框架下，AI被视为一种可能系统性影响公民基本权利的技术，绝大多数AI医疗应用被归为“高风险系统”。这意味着，算法在进入临床前，必须满足严格的数据治理、透明性、可解释性与人类监督要求。
欧盟的治理逻辑是通过高标准规则塑造“可信AI”市场。其隐含判断是：如果没有统一且严格的底线，AI医疗可能加剧不平等、侵蚀患者权利，最终损害公共信任。
这一模式的代价是创新节奏相对缓慢，但其优势在于制度清晰、社会接受度高。
（三）英国与新加坡：价值导向下的“敏捷治理”
英国和新加坡则走出了一条介于美欧之间的中间道路。
英国强调“价值导向”，通过国家卫生系统（NHS）统一推动AI的临床验证与伦理评估，使技术创新始终嵌入公共医疗目标之中。在鼓励创新方面，2024年，英国药品和保健品管理局（MHRA）启动全球首个针对人工智能医疗器械的监管沙盒项目AI Airlock。新加坡则以“国家愿景”为引导，通过监管沙盒与跨部门协同，实现快速试点与动态调整。
两国的共同点在于：治理并非单纯限制技术，而是主动塑造技术的应用方向。
三、中国AI医疗治理：国家意志下的快速成型
白皮书指出，中国AI医疗治理的最大特征在于顶层战略驱动与政策体系的快速构建。凭借庞大的市场规模、丰富的医疗数据资源、政府强大的政策推动以及快速发展的AI技术产业，中国已经成为全球舞台上具有重要影响力的参与者。从数据要素化改革、医疗数字化转型，到人工智能产业政策，中国正在形成一个高度政策化的治理环境。
在制度层面，2021年以来，国家层面出台了20多份政策文件，初步建立起涵盖数据安全、算法备案、医疗器械审批、伦理审查的多层次框架；在实践层面，AI影像、智能辅助诊断、健康管理等应用快速落地，形成规模化场景。
但与此同时，白皮书也坦率提出，中国AI医疗治理仍面临两类结构性挑战：
一是制度精细化不足。现有规则更多停留在原则层面，对于大模型的动态演化、算法责任划分、真实世界性能评估，仍缺乏操作性强的制度工具。
二是多元共治机制尚未成熟。AI企业、医院、医生、患者在治理中的角色边界尚不清晰，责任风险容易向一线医务人员集中。
总之，中国AI医疗治理起步快，进步神速，但正处于从“政策推动”向“制度内生”的关键转型期。
四、全球AI医疗治理的三大共识
尽管在制度传统、医疗体系和产业结构上存在显著差异，但在AI医疗治理这一高度敏感领域，全球主要国家和国际组织已逐步形成若干高度一致的基本共识。这些共识并非抽象原则，而是在反复实践与风险暴露中沉淀出的治理底线。
第一，风险分级已成为AI医疗监管的基本逻辑。
不同类型的AI医疗应用，其潜在危害程度存在本质差异。用于行政管理、流程优化的系统，与直接参与诊断、治疗甚至手术决策的系统，在风险等级上不可同日而语。因此，各国普遍摒弃“一刀切”的监管思路，转而根据应用场景和风险后果实施差异化监管。低风险应用强调鼓励创新和快速部署，高风险应用则必须通过更严格的准入审查、临床验证和持续评估机制。
第二，治理视角正从静态审批转向生命周期治理。
AI医疗系统并非一次性产品，而是会随着数据更新、模型迭代和使用场景变化而不断演化。仅在研发或上市环节进行合规审查，已难以应对算法性能漂移、适应性失效等现实问题。基于此，国际治理实践日益强调从研发设计、数据采集、模型训练、临床部署，到运行监测、版本更新乃至系统退役的全流程监管。通过持续监控与动态调整，确保AI系统在真实世界环境中的安全性、有效性与公平性。
第三，多方共治正在取代单一主体监管。
AI医疗治理的复杂性，决定了任何单一主体都难以独立承担全部责任。政府需要提供制度框架与公共保障，企业负责技术实现与风险控制，医疗机构承担临床应用与专业判断，社会与公众则通过伦理监督和反馈机制参与其中。越来越多国家开始探索多主体协同的治理模式，通过信息共享、责任分担和共同决策，构建一个可持续、可纠错的治理生态。这不仅有助于降低系统性风险，也有助于提升公众对AI医疗的信任基础。
基于此，白皮书作出以下趋势判断：短期内，算力、数据与模型参数仍然重要；但从中长期看，真正决定AI医疗能否规模化、可持续应用的，是治理。医学不仅是科学，更是“人学”。医患之间的信任、沟通和情感共鸣是治疗过程的重要组成部分。AI的终极角色不应是替代人类医生的判断，而是应当被纳入一套以人为中心的治理结构之中。
五、从理念到行动：构建可信、可持续的AI医疗治理体系
白皮书从政府、企业、医疗机构及国际社会四个层面，提出了一揽子具有可操作性的政策建议与行动倡议，核心目标是构建一个多方协同、风险可控、持续演进的治理体系。
首先，在政府层面，应加快推进AI医疗专项立法，尽快形成具有基础性、统领性的制度框架，明确AI医疗的法律属性、责任边界和监管原则。同时，监管思路应从静态审批转向动态治理，通过风险分级、全生命周期监管和真实世界数据评估，提升监管的精准性与前瞻性。在此基础上，完善伦理审查制度和跨部门协同机制，为AI医疗应用划定清晰、安全的制度边界。
其次，AI企业作为技术创新主体，也应承担起与其能力相匹配的治理责任。白皮书倡议企业将伦理与合规纳入核心战略，建立内部伦理审查与风险管理机制，主动提升算法透明度与可解释性，并构建覆盖研发、部署、更新与退役全过程的质量管理体系。与此同时，应把数据安全与隐私保护视为企业的生命线，而非合规成本。
第三，医疗机构是AI医疗落地的关键一环。应通过制定内部应用规范、明确人机责任边界，确保“AI始终作为辅助工具，最终决策权掌握在人类医生手中”。同时，加强医护人员的AI素养与风险意识培训，提升人机协同能力，避免过度依赖或盲目排斥技术。
最后，在全球层面，AI医疗治理亟须跨国协作。白皮书呼吁推动国际经验共享、标准互认与伦理对话，在数据跨境、算法评估和风险应对方面形成更广泛的共识，共同应对这一关乎人类健康福祉的全球性挑战。

《AI 医疗治理白皮书（2026）》解读：AI 医疗治理的时代命题与破局之道
一、AI 医疗治理的时代紧迫性
（一）生命决策的深度介入
医疗领域天然具有高风险属性，AI 已深度参与疾病诊断、治疗方案制定及手术路径规划等关键环节，其输出结果直接影响患者生命。算法偏差、失效或误用将导致不可逆的生命伤害，这使得 AI 医疗治理超越了常规的合规与责任划分，成为对生命价值的制度性保护问题，必须确保“人始终在回路中”，避免临床判断完全外包给不透明算法。
（二）技术价值与风险的同步放大
AI 在医疗全链条的应用，如药物研发、影像诊断、健康管理等，虽极大提升了效率与精准度，但也带来了诸多治理挑战。药物研发中存在数据隐私泄露、算法黑箱与责任归属不清问题；影像辅助诊断时医生、医院与算法提供方责任边界模糊；健康管理和医疗机器人应用则暴露出设备安全漏洞、算法依赖过度及用户知情同意不足等风险。技术越深入，风险敞口越大，治理缺位代价越高。
（三）合法性与社会信任的基石作用
技术决定 AI“能不能用”，而治理决定社会“敢不敢用”。在医疗场景中，公众对 AI 的接受度取决于清晰、可信、可追责的治理框架。只有保障患者权益、确保医生专业判断不被架空、让社会确信风险可控且责任清晰，AI 医疗才能实现规模化应用，技术突破才能转化为公共价值。
二、国际 AI 医疗治理范式的分化
（一）美国：市场驱动的动态监管
美国作为全球 AI 医疗创新最活跃的国家，治理逻辑具“工程化”特征。无专门 AI 医疗立法，将其纳入既有法律框架，由多部门协同监管。核心思路是允许创新快速进入市场，通过真实世界数据持续监督。FDA 的“预定变更控制计划（PCCP）”体现了这一思路，优势在于创新速度快、产业活力强，但前提是具备高度成熟的医疗责任体系、数据合规制度与司法纠偏能力，本质是用制度韧性换创新自由。
（二）欧盟：以人为本的规则优先
欧盟强调价值与规则的前置约束，在 AI 法案和《医疗设备管制办法》框架下，将多数 AI 医疗应用归为“高风险系统”，要求算法进入临床前满足严格的数据治理、透明性、可解释性与人类监督要求。通过高标准规则塑造“可信 AI”市场，避免 AI 医疗加剧不平等、侵蚀患者权利，损害公共信任。此模式创新节奏相对缓慢，但制度清晰、社会接受度高。
（三）英国与新加坡：价值导向的敏捷治理
英国和新加坡走出中间道路。英国通过国家卫生系统（NHS）统一推动 AI 的临床验证与伦理评估，使技术创新嵌入公共医疗目标，2024 年英国药品和保健品管理局（MHRA）启动全球首个针对人工智能医疗器械的监管沙盒项目 AI Airlock；新加坡以“国家愿景”为引导，通过监管沙盒与跨部门协同实现快速试点与动态调整。两国共同点在于治理主动塑造技术应用方向，而非单纯限制技术。
三、中国 AI 医疗治理的现状与挑战
（一）发展特征
中国 AI 医疗治理以顶层战略驱动与政策体系快速构建为特征。凭借庞大市场规模、丰富医疗数据资源、政府强大政策推动及快速发展的人工智能技术产业，成为全球重要参与者。2021 年以来，国家层面出台 20 多份政策文件，初步建立多层次框架，AI 影像、智能辅助诊断等应用快速落地并形成规模化场景。
（二）面临挑战
一是制度精细化不足，现有规则多停留在原则层面，对大模型动态演化、算法责任划分、真实世界性能评估缺乏操作性强的制度工具；二是多元共治机制尚未成熟，AI 企业、医院、医生、患者在治理中的角色边界不清晰，责任风险易向一线医务人员集中。中国 AI 医疗治理正处于从“政策推动”向“制度内生”的关键转型期。
四、全球 AI 医疗治理的共识与趋势
（一）基本共识
一是风险分级成为监管基本逻辑，各国根据应用场景和风险后果实施差异化监管，低风险应用鼓励创新快速部署，高风险应用严格准入审查、临床验证和持续评估；二是治理视角从静态审批转向生命周期治理，强调全流程监管，确保 AI 系统在真实世界环境中的安全性、有效性与公平性；三是多方共治取代单一主体监管，政府、企业、医疗机构、社会与公众通过信息共享、责任分担和共同决策构建可持续、可纠错的治理生态，提升公众信任基础。
（二）趋势判断
短期内，算力、数据与模型参数仍重要；但从中长期看，治理决定 AI 医疗能否规模化、可持续应用。医学是“人学”，医患之间的信任、沟通和情感共鸣是治疗重要组成部分，AI 终极角色应是被纳入以人为中心的治理结构中，而非替代人类医生判断。
五、构建可信、可持续的 AI 医疗治理体系的行动建议
（一）政府层面
加快推进 AI 医疗专项立法，形成基础性、统领性制度框架，明确法律属性、责任边界和监管原则。监管思路从静态审批转向动态治理，通过风险分级、全生命周期监管和真实世界数据评估提升监管精准性与前瞻性。完善伦理审查制度和跨部门协同机制，划定清晰、安全的制度边界。
（二）企业层面
AI 企业作为技术创新主体，应将伦理与合规纳入核心战略，建立内部伦理审查与风险管理机制，主动提升算法透明度与可解释性，构建覆盖研发、部署、更新与退役全过程的质量管理体系。把数据安全与隐私保护视为企业生命线，而非合规成本。
（三）医疗机构层面
医疗机构是 AI 医疗落地关键环节，应制定内部应用规范，明确人机责任边界，确保“AI 始终作为辅助工具，最终决策权掌握在人类医生手中”。加强医护人员 AI 素养与风险意识培训，提升人机协同能力，避免过度依赖或盲目排斥技术。
（四）国际社会层面
AI 医疗治理亟须跨国协作，推动国际经验共享、标准互认与伦理对话，在数据跨境、算法评估和风险应对方面形成更广泛共识，共同应对关乎人类健康福祉的全球性挑战。

决定AI医疗未来的不是技术本身，而是治理能力。技术只是基础，真正塑造AI医疗发展方向的是各国的治理框架与制度选择。

🌍 背景：AI医疗已进入“治理定格局”时代
随着AI深度介入疾病诊断、治疗方案制定乃至手术规划，其输出结果直接影响患者生命安全。一旦算法出现偏差或误诊，后果可能是不可逆的生命伤害。因此，如何界定AI在医疗体系中的定位与边界、明确责任归属、保障伦理底线，已成为全球必须面对的核心命题。

在此背景下，上海社会科学院信息研究所发布的《AI医疗治理白皮书(2026)》指出：当前全球AI医疗的竞争，已从单纯的技术比拼，转向治理能力的较量。

🔍 国际三大治理范式对比
治理模式    代表地区    核心理念    监管方式    优势    挑战
市场驱动型    美国    动态监管，鼓励创新    多部门协同，上市后持续监督    创新速度快，产业活力强    责任体系依赖成熟司法环境
规则优先型    欧盟    以人为本，安全至上    事前严格审查，高风险归类管理    制度清晰，社会信任度高    审批周期长，创新节奏较慢
敏捷治理型    英国、新加坡    价值引导，快速迭代    监管沙盒试点，国家主导推动    平衡创新与公共利益    需要强大政策协调能力
这三种路径反映了不同价值观下的战略取舍：美国用制度韧性换取创新自由，欧盟以高标准规则构建可信市场，而英新则通过国家愿景主动塑造技术方向。

🏗️ 中国AI医疗治理：国家战略驱动成型
中国AI医疗的最大特征是顶层战略驱动与政策体系的快速构建。依托庞大的医疗数据资源、政府强力推动和AI产业基础，中国已在医学影像、辅助诊断等领域实现规模化落地。

但白皮书也指出两大挑战：

制度精细化不足：对大模型动态演化、算法责任划分等缺乏可操作性工具；
多元共治机制不成熟：医疗机构、企业、患者等多方参与的治理体系尚未建立。
✅ 结论：治理才是真正的分水岭
未来AI医疗的发展方向，不取决于谁的算法更快、模型更大，而在于谁能建立起兼顾创新激励、风险控制与公众信任的治理体系。技术决定下限，治理决定上限。

当前全球正站在AI医疗的“制度分水岭”上，不同的治理选择将深刻影响技术落地的方式、应用的边界以及社会接受度，从而拉开新一轮竞争格局。