以大模型为代表的新一代人工智能技术，深度赋能医疗健康领域，在医学影像判读、疾病风险预警、辅助诊疗决策等领域展现出巨大潜力和应用价值，有力助推临床诊疗模式优化升级，为解决医疗资源分布不均难题、推动优质医疗资源扩容下沉注入新动能。深化人工智能在医疗健康领域的融合应用，打通AI医疗落地应用的“最后一公里”，是让技术创新红利真正惠及亿万民众健康福祉的关键所在。

“最后一公里”畅通与否，关乎人工智能技术能否在基层落地生根，最终能否让优质医疗资源突破时空壁垒，切实缓解“看病难、看病贵”的民生关切。当前，加速构建的紧密型县域医共体智慧云平台，正是打通这一堵点的核心枢纽。这条以省县联动、多级协同为支撑的智慧“高速路”，高效贯通上级医院的专家、技术与数据资源，助力AI影像诊断、远程会诊等智能服务精准下沉基层，使优质医疗服务便捷可及、“家门口”可享，显著提升了健康服务的公平性与可及性。

AI医疗前景广阔，但要真正打通落地的“最后一公里”，将技术红利充分转化为惠及全民的健康实效，仍面临多重现实挑战。首先，数据要素流通壁垒亟待破除。高质量、标注规范的医学数据是AI模型训练与迭代的基石。但当前医疗数据“孤岛”现象突出，跨机构、跨区域的数据互联互通面临权属界定模糊、隐私安全合规要求趋严等多重制约，高质量、多中心、标准化临床数据集建设明显滞后，成为技术深化应用的突出瓶颈。其次，算法临床应用的评价体系亟待健全。部分AI医疗产品在实验室或特定场景下表现良好，但在复杂多变、个体差异显著的真实临床环境中，其诊断稳定性、结果可解释性及对疑难杂症的适应能力，仍需经受严格验证。针对AI辅助诊断与决策工具的权威临床评价标准、规范审评路径及全链条动态监管框架尚未系统构建，国家层面权威、统一、高效的第三方验证机制仍处于空白阶段。再次，伦理治理框架亟须前瞻性构建。人工智能深度介入临床决策，衍生出权责界定不清、算法可解释性与公平性缺失、医患信任重构等新型伦理挑战。算法“黑箱”特性易削弱医生专业判断空间与患者知情同意权能，若训练数据存在隐性偏差，易加剧健康资源分配不公。最后，临床应用转化与价值实现机制有待贯通。AI技术的核心价值在于实质性提升诊疗效能与患者健康水平。但现实中，技术与临床需求脱节，“为技术而技术”的倾向尚未根除。

破解这些深层挑战，必须坚持系统观念、强化协同攻坚，以体制机制创新为根本动力，打通“最后一公里”关键堵点。

构建国家主导的健康医疗数据治理新体系。强化顶层设计与制度供给，由国家层面统筹制定并强制实施统一、开放、可互操作的医疗数据标准体系与严格的数据脱敏及安全技术规范，坚决破除机构间数据壁垒。同步健全立法保障与激励机制，优先建设服务于国家AI医疗战略的高质量、多中心、分病种权威医学数据库。

建立健全覆盖全周期、适配多场景的临床评价与监管新机制。加速完善覆盖AI医疗产品研发、测试、审批、应用、监测全生命周期的临床评价技术指南、分类注册审评路径及全链条动态监管机制。构建国家主导、权威公信的第三方验证评估平台体系，强化在真实世界复杂医疗环境下对算法有效性、稳定性和透明可溯性的多中心、大样本循证医学评价。

前瞻性构建具有中国特色的AI医疗伦理治理新范式。加快引领性制度供给，率先制定国家医疗人工智能专项伦理审查指南与算法治理国家规范，清晰界定算法辅助决策的合理边界、临床医生的主体责任边界及患者知情选择权的保障机制。强制要求高风险AI医疗系统具备透明可溯能力，建立常态化算法公平性审计与偏见识别矫正制度，坚决防范技术应用固化或放大健康领域的不平等。

推动AI深度融入临床实践与基层健康服务体系。坚决摒弃“技术空转”，牢固树立以临床需求为导向的研发应用理念。聚焦“最后一公里”攻坚，将AI技术部署深度嵌入国家“千县工程”和紧密型县域医共体建设全局，一体化协同推进基础设施适配升级、高发慢性病防治适宜技术遴选、医护人员智能技能实训、覆盖全流程的诊疗服务模式重塑以及医保财政协同支付机制创新。

(作者：梅浩，系工业和信息化部网络空间公共安全研究中心特约研究员)