医疗

医疗是服务供给端，决定改革的质量底色；

医疗是价值落地载体，所有技术必须深度融入诊疗、公共卫生、护理、行业治理等实景；

“对于医保外的需求，我们也给予更优的性价比，希望家长在理性考虑后还愿意来到京都，感受高质量的医疗服务。

儿科医院建设风险高、难度大，儿童医疗服务、医院管理的难度相对高于其他专科医院。

历经十一年深耕发展，这家民营三级儿童专科医院从空白起步、自主搭建学科体系，逐步建成36个专业学科，涵盖儿童血液肿瘤中心、心脏中心、重症医学中心、过敏反应等重点特色领域，已然成长为年门诊量超60万人次、年住院患者万余人次的区域性优质儿童专科医疗服务平台。

”同时搭建双向转诊通道，基层无法处置的危重、复杂病症可快速转至京都儿童医院开展救治，助力完善北部区域儿童医疗服务网络，贴合地方医疗整体发展规划。

打造高质量医疗服务提升患者满意度

通过高质量医疗服务留住患者信任、稳住行业口碑、支撑医院长期稳步发展。

从效率到韧性，以创新扩宽医疗服务的边界

但在贾博瑞看来，更重要的是如何通过技术手段，让医疗服务在复杂环境下仍能持续运行，并覆盖更多人群。

这些看似分散的要素，最终指向一个更明确的目标——扩大优质医疗服务可及性。

这种模式不仅提升了基层医疗的服务能力，也在一定程度上缩短了患者获取优质医疗资源的路径。

AI更是化解优质医疗资源供需矛盾、推进分级诊疗的重要抓手，北京市正推动相关技术下沉至基层与家庭，让群众共享优质医疗服务。

在内部管理方面，建立医疗管理系统、移动办公系统，将医疗服务的关键环节（如诊疗、检查、用药、护理等）进行数字化串联，推进数据实时共享、风险智能提醒、信息全程追溯。

医院以提供“能力倍增”的综合服务为方向，全力实现医疗服务提质。

未来，医院将以“坚持自我革命”的发展思维，全面落实运营管理提质、学科专科提能、优质高效医疗服务体系建设提速等重点任务，全力守护人民群众生命健康安全，奋力谱写新时代公立医院高质量发展新篇章。

积极突破单一专科局限，整合现有中医诊疗要素建立中医部，构建中医适宜技术和中药辨证方药相结合的特色医疗服务体系；

近年来，医院坚持“一体（努力打造高水平三级甲等医疗服务综合体）、两翼（感染院区和综合院区两翼发展、齐头并进）、三特色（形成感染全科、中西医结合、急危重症诊疗特色）”的战略目标，逐步形成以消化系统疾病、呼吸系统疾病、感染性疾病等优势病种为核心，内科、外科、妇科、儿科、重症医学科、急诊急救科等学科齐全的医疗服务新体系。

医院通过整合资源、上拓下联、外引内扩，打造了“南方医院—赣州医院—县级医院—乡镇卫生院”一体化的区域医疗服务综合体，大力推动优质医疗资源扩容和下沉。

在此过程中，医院以构建整合型医疗服务体系为目标，建立了跨区域医联体。

在资源布局上，紧密型城市医疗集团和县域医共体双轮驱动，三级医院领办社区卫生服务中心，一体化管理，医共体“县带乡、乡带村”，专家和病床向基层下沉，让群众在家门口享受优质医疗服务。

深化医疗服务价格改革，动态调整医疗服务价格，基层与二级医院六大类项目同价，基层上门服务自主定价，公立医院服务收入占比提升至39.50%。

在保持公立医院公益性与可持续发展平衡上，收支平衡是管理底线，同时，要进一步推动医疗服务能力可持续发展。

如今，健康医疗数智创新实验室已整合苏州市各级各类健康医疗数据超千亿条，建成标准数据集199个，覆盖居民诊疗服务、检查检验、慢性病管理等核心信息。

苏州市健康医疗数智创新实验室的支撑力还体现在重大疾病防治上。

走进位于苏州市卫生健康信息中心的健康医疗数智创新实验室，记者看到电子显示大屏上实时跳动着该市医疗机构运行状态、慢性病患者管理动态、人工智能（AI）辅助诊疗应用等关键指标。

但当前行业仍存在两大核心问题：医疗数据互联互通不足，信息系统分散、接口复杂，数据壁垒制约AI应用进一步发展；

一是医疗数据合规流通与价值变现路径未打通。

在系统连续方面，以用户为中心整合院内医疗数据、穿戴设备数据、居家环境数据等，构建动态全生命周期健康档案。

在计算层面，AI能高效处理多模态高维异构医疗数据，解决海量存储、带宽限制与算力融合难题；

需推进医疗数据全面标化，从源头提升数据可用性。

当前，我们正努力解决AI技术面临的各类挑战：加快建设高质量医疗数据集与AI语料库，构建可信数据空间；

近期重点打造医疗鸿蒙生态，推动国产操作系统和芯片在医疗装备领域的应用，已建成180多个医疗开源鸿蒙场景，通过可穿戴设备实现实时上传心电、血压、血糖等数据，医生和家属可随时监测，为老年人突发心梗、脑梗等提供预警和及时干预，有力支撑智慧医疗和医养结合发展，同时保障医疗数据安全。

“数医”融合不是数字技术与医疗业务的简单叠加，而是依托医疗数据与智能技术，推动医疗服务模式、医疗机构组织架构、医疗资源配置方式、全行业治理体系的全方位系统性革新。

数据是发展根基，唯有规范连续、真实可用的医疗数据，才能支撑算法可靠运行；

经过多年的信息化建设，医疗机构沉淀了海量电子病历，以及影像、检验、护理等方面的医疗数据，为人工智能赋能医疗打下基础。

依托全流程医疗数据，借助智能模型实时捕捉诊疗全环节风险，弥补人工核查质量效率不足的短板。

医疗数据敏感性强，发展智能应用必须严守安全底线，落实分级分类、权限管控、隐私防护与安全审计等要求。

费用超过1.5倍付费标准的部分，按权重分为三档进行分担，确保补偿不低于医疗成本。

作为扎根昌平区的三级医院，京都儿童医院积极配合基层儿科医疗的建设和支撑，从安排医师下沉坐诊到协助基层医疗机构完善儿科科室建设，从开展基层医护人员培训、专业学习交流活动到分享临床经验与诊疗技术，切实体现了京都儿童医院的责任担当。

在AI医疗应用场景百花齐放的同时，其潜藏的各类挑战让行业无法回避。

作为科创高地，北京市不断丰富AI医疗应用场景、完善监管体系。

当前，人工智能（AI）医疗应用快速发展。

AI医疗应用的快速崛起，离不开国家自上而下的战略布局与政策扶持。

多名院士、临床医学专家、政策研究者及产业探索者围绕AI医疗应用落地的机遇与挑战、医患关系重构、产学研医协同发展等议题展开讨论。

”首都医科大学附属北京儿童医院院长倪鑫围绕儿科资源短缺痛点为AI医疗的应用提出愿景。

该院每月派出各类医疗帮扶人员150余名，固定驻守受援医院一年以上的累计超过400人。

北京协和医院的医疗帮扶在不断深化，其中，人才培养成为重中之重。

在西南地区，北京协和医院同样深耕医疗帮扶。

"——北京协和医院医疗帮扶纪实","subtitle_color":

第93届CMEF现场，GE医疗展示其AlliaCeleoMAX朱雀旗舰型血管造影系统。

在影像端，西门子医疗展示的针对前列腺癌、阿尔茨海默症两大疾病的syngo.

第93届CMEF现场，西门子医疗展示诊疗全流程多模态AI解决方案。

考虑到家庭环境通常难以满足医疗安全与急救条件，《指南》明确，家庭病床服务原则上不开展静脉输液服务，确需开展的，各地卫生健康行政部门应制定相应规范。

筑牢居家医疗安全底线，清晰界定服务范围，明确可开展与禁止开展的服务项目，让医务人员敢上门、医疗机构能放心开展业务；

质量把控发展速度，一切创新均以医疗安全与诊疗质量为评判标尺；

在技术安全层面，当前AI技术仍存在幻觉、算法漏洞等问题，在医疗场景的广泛应用会产生风险放大效应。

随着AI技术在医疗领域的深度嵌入，其持续学习、迭代更新的自主演化特性与传统医疗器械的静态监管模式形成冲突，一系列行业痛点日益凸显：AI产品准入缺乏统一的多学科评估标准，部分产品存在“算法水土不服”现象；

中风险AI产品作为非辅助决策类医疗器械，如进行成像质量改善、自动测量等，需经过严格的临床适用性评估；

同时，全市93名医共体总医院专家“驻扎”基层，实现了基层医疗卫生机构驻点帮扶全覆盖。

自2024年底酒泉市实施国家公立医院改革与高质量发展示范项目以来，酒泉市基层医疗卫生机构累计开展新业务、新技术300余项，89家基层医疗卫生机构全部达到国家优质服务基本标准。

14家市级、县级医院提档升级，27家基层医疗卫生机构进行“优质化”改造；

”金塔县总医院院长梁柱表示，在“六统一”管理框架下，医共体内实现了人员、财务、药品耗材、质量、信息、医保的深度整合，县乡村三级医疗卫生机构真正结成了“一家人、一盘棋”的命运共同体。

如今，全市7个县（市、区）医共体已建成覆盖全域、上下联动的责任共同体和服务新网络，为推进区域基层医疗卫生发展提供了可资借鉴的地方样本。

数字化X射线摄影系统（DR）设备、彩超诊断仪、心电图机、生化分析仪等“四大件”配备实现基层医疗卫生机构全覆盖，便携式心电仪配备实现村卫生室全覆盖，长期困扰基层的“硬件短板”得到历史性补强。

面对西部欠发达地区医疗资源布局不均、基层医疗卫生服务能力薄弱的共性问题，近年来，酒泉市将紧密型县域医共体建设作为深化医改的“主引擎”，通过体制机制的系统性创新，强力破解行政、资源壁垒。

作为沪闽医疗协作的标志性成果，复旦大学附属华山医院福建医院由福建省委省政府统筹、福州市委市政府投资建设，由复旦大学附属华山医院、福建医科大学附属第一医院联手合作共建。

未来，GVS将继续深耕投资、锐意创新，与中国医疗科技生态系统携手共进；

此外，GVS医疗技术部副总裁LucaZanini表示，中国医疗设备市场对精准性、可靠性和安全性的需求将持续增长。

在飞利浦的规划中，未来医疗创新不再是单点突破，而是基于平台的软件、硬件、AI及服务的系统性整合能力。

飞利浦全球执行委员会委员，大中华区总裁刘令在现场给出一个更宏观判断：“中国正在成为AI医疗创新的重要源头，不只是因为数据规模，更因为临床复杂性与技术开放度。

基层医疗人才与技术短板能否通过AI得到弥补？

当前，医疗人工智能在影像诊断、临床辅助、慢性病管理等多场景快速落地。

推动医疗人工智能从“技术可用”迈向“临床可信”，需要立足临床价值、安全、群众获益、成本效益构建医学适配评价体系，常态化动态监测，防控算法偏差、模型幻觉，厘清人机权责边界。

评判医疗人工智能价值，核心要看六大实效：能否改善医疗质量，能否规避安全风险，能否减轻医护负担，能否夯实基层能力，能否优化就医体验，能否推动优质资源均衡布局。

”孙媛表示，过去十年京都儿童医院交出了一份扎实的答卷，成为京北地区的优质儿童医疗中心。