江苏印发人工智能+医疗健康方案：2027年建成50个以上数据集、20个以上垂直大模型

江苏省卫健委印发人工智能+医疗健康实施方案：2027年建成50个以上高质量数据集、20个以上垂直大模型

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江苏省卫生健康委员会于2026年10月10日15时47分公开发布《关于推进江苏省人工智能+医疗健康发展实施方案》，为人工智能进医院定下一组带年份的硬指标：到2027年建成50个以上卫生健康行业高质量数据集、形成20个以上临床专病专科垂直大模型和智能体、全省三级公立医院实现三项智能应用全覆盖，基层诊疗智能辅助应用2027年覆盖80%以上基层医疗卫生机构，2030年覆盖全部。

开场：一份把数据集数量与覆盖率都写成年限指标的省级方案

江苏省卫生健康委员会公开发布的这份《关于推进江苏省人工智能+医疗健康发展实施方案》，发布时间定格在2026年10月10日15时47分。与通常的方向性文件不同，它把人工智能在卫生健康领域的推进节奏写成了一组带年份的数量指标与覆盖率指标，而不是停留在愿景式表述。对长期跟踪医疗人工智能的监管与合规专家来说，这种写法本身就值得关注：既然目标可以被写成到某年建成多少个、覆盖到多少比例，后续就必然可以被逐项核账，谁完成了、谁只是在表态，一目了然。方案以满足群众卫生健康需求为根本出发点，聚焦便民、助医、辅政、促研、益企，将人工智能技术融入卫生健康服务与治理的全领域、全过程，推动「三医」协同和跨部门数据共享。在任务编排上，共二十二项场景任务，覆盖便民服务、临床诊疗、中医药、基层卫生、公共卫生、科学研究、教学培训、行业治理与医保服务九个方面，把技术部署与行业治理放进同一张清单同步推进，这一结构安排决定了它不是一份单纯鼓励创新的文件。

三个2027硬指标：50个以上数据集、20个以上垂直大模型、三级公立医院三项全覆盖

最能体现方案力度的，是集中在2027年的三条量化要求。第一条指向数据供给：到2027年建成50个以上完整规范、准确实用、国内领先的卫生健康行业高质量数据集，支撑医疗人工智能模型训练、验证与推理应用；同步在全国率先建成具有示范引领效应的卫生健康行业可信数据空间，构建涵盖数据采集、清洗、脱敏、加密、授权的全流程管理体系。第二条指向技术供给：依托东南大学数字医学工程全国重点实验室、南京大学计算机软件新技术全国重点实验室等平台开展医学人工智能核心技术攻关，支持研发具有自主知识产权、高性能、高可靠性的医疗行业人工智能大模型，到2027年形成20个以上临床专病专科垂直大模型和智能体。第三条指向落地普及：到2027年，全省三级公立医院实现医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策、患者智能就诊服务全覆盖。三条指标彼此牵制，数据不到位则模型无从训练，模型不过关则覆盖只是采购意义上的到位。

基层那一档：2027年覆盖80%以上，2030年覆盖全部

分级推进的设计，在基层与监管两档上体现得最为清楚。基层一侧，方案要求建设包括智慧辅助诊断、病历质控、合理用药、审方及检查检验报告解读等功能的基层全科医生辅助决策系统，覆盖全部县市区；同时深化人工智能在数字医共体建设中的应用，统一建设标准化、智能化的双向转诊、医学影像诊断、心电诊断、医学检验、病理诊断、远程会诊、医疗急救等资源共享中心，实现区域医疗资源高效调配与协同服务。量化目标被拆成两步：到2027年，基层诊疗智能辅助等应用覆盖80%以上基层医疗卫生机构；到2030年，覆盖全部基层医疗卫生机构。面对基础条件差异巨大的基层机构，先八成后全部的节奏，实质上是给自己留出了三年的校准窗口。监管一侧，方案依托省卫生健康云构建全覆盖、全链条、智慧化的监管体系，对医疗机构、医务人员和医疗行为、医保资金使用等实施全面监管，到2027年实现二级及以上公立医疗机构智慧监管全覆盖。再向外看一层，到2030年基础设施保障全面夯实、支撑平台高效协同，江苏要成为全国人工智能+医疗健康创新与应用高地。

谁来做：省人民医院、省肿瘤医院、中大医院、鼓楼医院各自领走任务

指标的落地被拆成了一份点到具体单位的任务表。数据集建设方面，江苏省人民医院建设慢病多模态高质量数据集，并高标准完成国家首批行业高质量数据集先行先试任务；江苏省卫生健康信息中心建设中医优势病种高质量数据集；江苏省肿瘤医院建设胸部肿瘤防筛诊治康高质量数据集。标志性应用方面，江苏省人民医院牵头脑机接口方向，东南大学附属中大医院牵头重症医学，江苏省妇幼保健院牵头新生儿出生缺陷筛查。中医药方面，江苏省中医院开展全流程中医智能辅助诊疗平台示范建设，落地智能问诊辅助、智能方剂推荐、智能中医特色治疗技术推荐等场景。成果转化方面，南京鼓楼医院建设智能医疗器械科技成果转化中心。这种点名式分工带来两个效果：一是任务主体清晰，考核时可以直接追溯到具体单位；二是压缩重复建设的空间。方案同时要求各级公立医疗卫生机构遵循共建共享原则，实行揭榜挂帅、能者领衔，有序开展场景建设和应用，避免重复建设，形成研发合力。

冷静观察：指标可考核是进步，但数据集建成不等于模型可用，医保支付才是闸门

站在监管与合规的立场判断，把数据集数量、模型数量与覆盖比例写成可按年份查验的硬指标，本身就是一次治理能力的升级，过去难以验收的智能化建设由此有了明确的对照表，这是此次方案最值得肯定的部分。但同样需要保持清醒的是，数据集建成并不等于模型可用，从数据的完整规范到模型在临床上的稳定可用，中间还隔着算法可靠性验证、产品评估与安全责任划分等一整套环节，方案为此同步部署了测试验证平台，聚焦医学影像、临床辅助诊疗、中医药服务等核心应用开展评估验证，这条中间件应当被视为指标兑现的必要条件而非配套点缀。真正的闸门在支付端。方案明确由省医疗保障局支持将符合条件的人工智能+医疗健康服务项目纳入医保基金支付范围，一句话把技术命题转为结算命题。对药企研发负责人而言，这条支付口径的分量超过任何数量指标，它直接决定人工智能相关研发项目的商业化空间与投入节奏，谁先弄清符合条件四个字的认定标准，谁才能在下一轮产品申报中抢占身位。

原文链接：江苏省卫生健康委员会

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