陕西六部门印发「人工智能+医疗卫生」方案：八方面22项任务，2030年AI辅助基层诊疗基本全覆盖

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9月29日，陕西省卫生健康委员会披露了一份由六个部门联合署名的工作方案，主题是「人工智能+医疗卫生」。文件既给了日期明确的两档目标，也给了落到科室与环节的任务清单，同时把安全与效果评估写进了绩效考核。这类文件的分量不在口号，而在谁签字、谁被考核。

开场：六个部门一起署名，说明这件事不是卫健委一家能推的

据陕西省卫生健康委2026年9月29日发布的工作动态，这份《陕西省促进和规范「人工智能+医疗卫生」应用发展工作方案》由省卫生健康委会同省发展改革委、省工业和信息化厅、省数据政务局、省中医药局、省疾控局联合印发，共六个部门。这个署名组合本身传达了执行路径：医学应用的场景在卫健系统，算力与产业在工信条线，数据与可信空间在数政口，中医和疾控各自有独立的业务体系要对齐。若只由卫健委一家发文，数据底座与算力供给这两项就只能停留在号召层面。

六部门方案的另一层含义是考核主体的分散与统一并存。文件在系统部署「人工智能+医疗卫生」应用发展的同时，明确要从基础支撑、安全防护、组织实施三方面做好保障，并从数据资源体系构建、算力供给统筹、人才培养、多部门协同推进、试点示范及绩效考核等方面统筹推进建设。六个署名的另一层含义，是数据、算力、人才、试点与考核五项工作各有归口，任何一环掉队，方案就停在演示阶段。换句话说，这是一份带着分工表的政策文本，而不是一份愿景。

到2027与到2030：两档目标分别落在数据底座和覆盖面

目标的写法分两档，分工很清晰。到2027年，要建立高质量数据集和可信数据空间，形成临床专科专病垂直大模型和智能体矩阵，并推动智能辅助决策和就诊智能服务广泛应用——这一档全是供给侧的基础设施，讲的是能不能拿出可用的数据和可用的模型。到2030年，AI辅助基层诊疗基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等应用——这一档全是覆盖面的结果指标，讲的是有多少人真的用上了。

这种分段是有道理的：没有数据集和可信数据空间，垂直大模型就是空中楼阁，而覆盖率指标在底座没建好之前只是一个数字。反过来，把2027年的底座目标写成具体交付物，也给后续的招投标和试点立项留了明确的接口。

不过这档目标几乎全部压在数据侧：2027年要交付的数据集与可信数据空间，需要跨机构聚合才能成立，而在区域级可信数据空间建成之前，垂直大模型的语料从哪里来、标注质量如何被审计，文件并没有展开。

22项任务怎么铺：从基层检查到科研教学八个面

方案围绕八个方面部署22项重点任务，聚焦医疗卫生服务全链条智能升级。据发布内容，八个方面依次是：

一是基层应用，强化「三秦智医助理」应用，推动心电诊断、医学影像、医学检验「三大中心」全覆盖，加快病理诊断、消毒供应等区域共享中心建设，推进居民健康画像和全链条智能健康管理；二是临床诊疗，建设高质量数据集、规范诊疗行为，推广AI在就医随访、AR手术教学等方面应用，统筹推进病理、B超、放射影像智能辅助诊断；三是患者服务，推进检查检验结果互认和智能转诊，提供全流程一站式智慧服务；四是中医药管理，推进智慧中医医院试点和中药全产业链数字化追溯。

后四个方面分别是公共卫生、科研教学、行业治理与医院管理、健康产业发展：公共卫生重点推进传染病监测预警、免疫规划、应急指挥等AI应用；科研教学推动AI辅助诊疗方案优化和疾病预测模型构建；行业治理与医院管理构建智能监测预警体系，推进智慧医疗、智慧服务、智慧管理「三位一体」的智慧医院建设；健康产业发展则发展智能健康新型服务，推进医疗健康数据标注和可信数据空间建设。八个面基本对应了医院现有的职能板块，信息化负责人可以按口对接。

「基层检查、上级诊断、区域互认」：这条链路最吃AI

八条任务里最具指向性的，是基层应用这一条明确提出要实现「基层检查、上级诊断、区域互认」。这九个字把AI放在了最吃紧的位置：基层做检查意味着设备与操作人员的能力不匹配，上级做诊断意味着病例要远程流转，区域互认意味着不同机构的检查质量与报告口径必须收敛到可比的水平。没有AI辅助质控与辅助诊断，这条链路走不通；有了AI，新问题就变成——谁为一份由算法辅助完成的、被下游机构直接采信的报告负责。

与之配套的「三大中心」、区域共享中心与健康画像，本质上都是把原本分散在各县区的业务能力上收并标准化。这里还藏着一个更硬的前提：区域互认要求不同机构、不同厂商产出的报告彼此可比，所以接口、报告结构与质控口径必须先统一，而这类标准化工作在多数地区都比模型本身推进得慢。对二级以上医院而言，影像智能辅助诊断和临床诊疗智能辅助决策被写进覆盖目标是明确的放量信号；对基层机构而言，真正的变量是辅助系统能否嵌进现有工作流，而不是多一块屏幕。

冷静观察：把AI安全与效果评估写进绩效考核，是这份文件最硬的一条

真正让这份文件区别于同类方案的，是最后一段：严格落实国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》，建立覆盖数据全生命周期的安全防护体系，并将AI应用安全与效果评估纳入绩效考核。相对来说，定点、目标、任务都容易被复制；把评估塞进绩效考核，等于给效果这件事找了一个可问责的载体。方案执行与否，最终会反映在某家机构的年度成绩单上。

难点也恰恰在这里。效果评估缺少方法论，文件没有写明谁来评、按什么基准评、多久评一次，也没有给出与《生成式人工智能服务管理暂行办法》衔接的具体细则。一旦缺乏可比基准，最省事的考核方式就是统计调用次数、科室覆盖率这类过程指标，于是「用了」会被当成「用好」。真正值得盯的不是这一条能否落地，而是会不会随之出现一套区域通用的评测基准与第三方评估机制；如果有，绩效考核才装得住效果二字，否则它就只是一个更难造假的口径。

原文链接：陕西省卫生健康委员会

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