2026 年医疗领域人工智能 (AI) 规模化应用研究报告

扩大健康领域的人工智能应用 这项工作由经合组织秘书长负责出版。本报告中表述的观点和使用论据并不一定反映经合组织成员国官方立场。 本文件以及其中包含的任何数据和地图，均不损害任何领土地位或主权，不影响国际边界和边界的划定，也不涉及任何领土、城市或地区的名称。 以色列的统计数据由相关以色列当局提供，并承担相应的责任。经合组织使用这些数据，不损害根据国际法关于戈兰高地、东耶路撒冷以及西岸以色列定居点的地位。 请引用此出版物如下： 经合组织（2026），健康领域人工智能的规模化，经合组织出版，巴黎，https://doi.org/10.1787/a436e12d-en。 ISBN 978-92-64-87469-5（印刷版）ISBN 978-92-64-55872-4（PDF版）ISBN 978-92-64-83701-0（HTML版） 修订版，2026年4月https://www.oecd.org/en/publications/support/corrigenda.html详细信息可在以下链接查看： 版权：封面 © PeopleImages/Shutterstock.com。照片 订正清单可查阅于：https://www.oecd.org/en/publications/support/corrigenda.html.© OECD 2026 归因4.0国际（CC BY 4.0） 您必须引用原始作品，标明对原始作品的修改，并添加以下文本：如果原文和译文之间存在任何差异，则应以原文的文本为准。适应你必须引用原始作品并添加以下内容：这是经合组织原创作品的改编。本改编中表达的观点和使用的论据不应被视为代表经合组织或其成员国的官方立场。第三方素材许可不适用于作品中的第三方材料。如使用此类材料，您需负责从第三方获取许可并对任何侵权索赔承担责任。未经明确许可，您不得使用经合组织标志、视觉识别或封面图像，亦不得暗示经合组织认可您对该作品的使用。在本许可下产生的任何争议应按照国际常设仲裁法院（PCA）的2012年仲裁规则通过仲裁解决。仲裁地点为巴黎（法国）。仲裁员人数为一人。 前言 人工智能（AI）有潜力改变医疗保健的运营、提供和患者体验方式。自2019年以来，经合组织（OECD）通过发布其AI原则以及创立支持性举措（如OECD.AI政策观察站、专家小组和推广负责任使用AI的出版物）在这方面展现了领导力。2024年，经合组织卫生部长批准了……宣言：构建更加韧性的卫生体系之更优政策承认了“优先考虑采用特定行业方法，以制定与人工智能在健康领域的使用相关的适当政策，同时考虑到跨行业背景，从而充分实现如健康系统韧性等领域的益处。”本报告及其政策清单旨在支持这一目标。 本报告接着回顾了经合组织成员国在推进其卫生系统中人工智能负责任规模方面所取得的进展。显然，尽管取得了一定的进展，但在信任和能力建设、加强数据质量、获取、保护和利用，以及指导和管理人工智能在卫生领域实施方面的领导力等方面，仍有许多工作要做。 本报告由欧经组织就业、劳动和社会事务局（ELS）卫生部门的爱里克·萨瑟兰、雷切尔·费尔纳和约努娜·勒休共同撰写。本报告是欧经组织关于“与人工智能共同繁荣：赋能经济和社会”的横向项目的一部分。作者们感谢欧经组织科学技术和创新（STI）以及治理（GOV）部门的同事们提供的广泛评论、意见和建议。包括露西亚·鲁索和利莫尔·施梅林-马加扎尼克（STI部门），以及里卡多·萨帕塔和杰米·贝里希尔（GOV部门）在内的多位同事提供了有意义的评论和指导。作者们还感谢ELS部门的同事们，包括弗朗切斯卡·科洛姆波和马克·皮尔森。 The authors are grateful to Bogi Eliasen (Movement Health), David Novillo and Clayton Hamilton (World Health Organization – Europe), and Simon Hagens and Ronan O’Kelly (Global Digital Health Partnership – GDHP) for their comments and suggestions in preparation of the earlier document drafted for 作者谨向Bogi Eliasen（运动健康）、David Novillo和Clayton Hamilton（世界卫生组织 - 欧洲）、Simon Hagens和Ronan O’Kelly（全球数字健康伙伴关系 - GDHP）感谢他们在准备早期文档时的评论和建议。健康快览 2023用于GDHP/OECD政策库工具中。作者们还感激经合组织人工智能在健康领域专家小组的努力，他们在制定这份清单和起草过程中发挥了关键作用。专家小组的成员名单见本文件末尾（见附件A）。作者们还想感谢GDHP和健康人工智能联盟（CHAI），他们为清单中各项内容的全面性和优先级提供了有益的建议。作者们还希望感谢Sasa Jenko（欧洲委员会）、Kathrin Cresswell和Robin Williams（爱丁堡大学）对文件的评论和建议。 最后，作者们想感谢卫生基金会为这份清单和报告的开发提供财务支持。 本文件中表述的观点是作者的观点，并不一定代表任何经合组织国家或个别专家的观点。 目录 3 前言 6 执行摘要 142 人工智能在卫生政策清单 推进人工智能在卫生健康政策中的应用清单人工智能在卫生健康政策中的应用清单四项主题支柱人工智能在卫生健康政策中的应用清单使用人工智能在卫生健康政策中的应用清单参考文献 1415162628 323 OECD成员国在医疗保健领域AI实施现状 健康领域人工智能负责任规模进展综述健康领域人工智能负责任规模优先事项 3248 4 快速扩展而不造成伤害 58 60附件A. 经济合作与发展组织（OECD）人工智能在健康领域专家组成员 数字 图2.1. 支持AI在医疗领域负责任发展和规模的政策清单 15 表格 表2.1. 支持人工智能在健康领域负责任规模化和规模化应用的政策清单27表3.1 国家人工智能在健康战略/行动计划中的组成部分34表3.2. 建立人工智能在健康领域共识目标的护栏35表3.3. 提高健康数据利用的最佳实践38表3.4. 促进人工智能使用的实践41表3.5 健康工作队伍的能力和启用能力44表3.6.经合组织国家健康领域国家人工智能能力建设组成部分45 46474958表3.7. 健康监管中AI的现状表3.8. 健康领域AI公众参与的现状表3.9. 通过政策行动准备承担AI在健康领域的规模表4.1. 通过选定政策领域准备承担AI在健康领域的规模 执行摘要 人工智能（AI）在医疗系统方面具有巨大的潜力。这一潜力尚未得到充分实现，原因在于……碎片化数据基础,非对齐政策和实践，并且结构性和治理障碍对可扩展性尽管AI在经合组织成员国（100%）的行政管理中得到广泛应用。国家层面的扩大仍有限仅适用于医疗影像应用（例如仅占10%）。 今天，有充分记录的与在医疗保健中使用人工智能相关的风险例如数据偏差、隐私和安全隐患、透明度不足或监管不力，以及可能导致就业机会减少和个人身份淡化的可能性。虽然在谨慎是必要的，也存在不采取行动的风险. 人工智能在医疗领域的潜力将得以释放，当我们能够……负责任地扩大这需要在市场力量（行动迅速）、健康文化（无害）和覆盖每个人（通过规模）之间取得平衡。 尽管人工智能已经在OECD成员国医疗卫生领域得到应用，但其负责任和可扩展的采纳仍然受到结构性、监管和治理缺陷的影响。OECD成员国正在采取行动，旨在解决这些缺陷。 •建立人工智能与健康交叉的策略或行动计划（18%）•建立用于健康领域人工智能应用的监管机构（18%）•建立以AI健康为重点的国家监管沙盒方法（占18%）•优化国家健康技术评估方法，纳入人工智能（24%）。•更新国家采购指南以纳入健康领域的AI（11%）•建立国家方案以提高医疗人员对人工智能的使用（29%），和•制定国家AI健康立法（3%）。 为了支持这些迈向负责的AI健康规模的行动，制定了一项连贯的政策检查清单，以引导决策和优先事项排序。该清单基于经合组织的AI原则和框架，并与全球数字健康伙伴关系（GDHP）、卫生AI联盟（CHAI）以及经合组织AI在卫生专家小组共同合作开发。 这份人工智能健康政策清单识别了政策制定者、技术专家和卫生工作人员在健康领域负责任地扩大人工智能应用的行动。关键的是，可以通过这张清单来识别盲点。在这些行动中。清单并非规定性的；然而，它为决策者提供了一个考虑相关政策类别和领域的全面行动范围的提示。 四个清单支柱主要关注建立促进因素为了数据基础，确保和扩展人工智能并且能力建设);实施安全护栏(to)监督并且监控器向...迈进 达成目标);富有意义地参与使用...公共、供应商和行业；并且部署可靠的AI在四个支柱下，出现了九大主要政策类别和42个关键问题，这些问题对于负责任地扩大人工智能在健康领域的利益至关重要： 建立推动者 •更好的数据使用没有数据，人工智能解决方案无法有效运行。在医疗保健领域，数据需要具备可查找性、可访问性、互操作性以及可重复使用性（FAIR），并且对于初级和数据分析用途都能代表人群。新兴的领先实践包括建立以国家为主导的健康数据管理部门（例如在欧洲），这些部门具有相当于治理结构的机构，以确保遵守数据保护法，同时促进使用安全、高质量数据集的AI应用。 •指南以实现人工智能的规模化为了支持行业（开发者）和实施者（政府、卫生工作者、公众）将人工智能从试点推广到广泛应用，需要定制化的政策指导。一种新兴的领先做法包括开发模型卡（例如来自健康人工智能联盟），这些卡证确保人工智能解决方案在实际应用中的合规性、透明度和问责制。 容量和能力 •人们容量一个熟练且知识渊博的医疗工作者队伍对于在医疗保健中采用和持续使用人工智能解决方案至关重要。新兴的领先做法包括对一线和后台医疗岗位进行主动规划和人员能力提升（例如，英国数字和数据专业能力框架）。 •技术能力一个安全、互操作和自适应的技术基础设施（例如计算能力、数据存储、连接性）是部署和从地方到跨国层面扩展人工智能解决方案的基石。强大的基础设施确保人工智能工具能够实时处理大量、复杂的数据集，整合不同的健康信息系统，并安全、可靠地运行以支持健康数据的初级和数据分析应用。 实施安全措施 •达成共识的目标支持发展通用的安全措施、策略和集体活动，确保人工智能在医疗领域的发展与实施流畅。一种新兴的领先实践包括制定一项国家战略，以应对医疗领域人工智能发展、部署和使用的独特方面。目前已有七个经合组织国家制定了此类战略，还有几个正在制定中。 •监管、衡量和监控鉴于人工智能技术的快速进步，有必要在采取行动的同时，了解其潜在的利益和风险，以最大化利益并防止危害。新兴的领先实践包括开发指标以评估AI的规模性临床疗效和经济效益。 有意义的投入 •公共- 重要的是要参与并教育公众，以培养他们对AI在健康领域的信任，并越来越赋予他们积极参与的权力。一种新兴的领先做法是建立公共集会，将公众的声音融入健康AI工作之中（例如：法国数字健康公民集会）。 •医疗保健提供者许多健康领域的AI解决方案被前后端医疗工作者共同使用。一种新兴的领先做法包括在医疗专业人员的课程中强制推广AI教育（例如在韩国和其他国家）。 •行业积极参与与行业的合作，以支持人工智能解决方案的读写能力、共同理解和一致性。新兴的领先实践包括为行业制定与政府合作的协作和透明流程，以测试、验证和支持人工智能解决方案的整合（例如，英国国家医疗服务体系人工智能实验室）。 可靠 •可信的AI应用信任是AI在医疗领域应用的基础。确保人类和健康促进在任何引入医疗生态系统的AI解决方案的核心，同时不造成伤害，是一项紧迫的任务