本報（chinatimes.net.cn）記者楊燕 博鰲報道
在人工智慧技術席捲各行各業的今天，醫藥這一傳統卻又關乎民生的領域，正迎來一場前所未有的數智化變革。
短短半年間，從國務院辦公廳到工信部、衛健委、葯監局，多部門連續出台支持政策；deepseek等大模型技術實現突破性進展，疊加醫療器械三類證密集獲批、醫院信息化預算擴張等多重信號，把ai醫療推向商業化拐點。
西南證券相關研報數據顯示，2025年初以來醫藥行業上漲22.31%，跑贏滬深300指數19.26個百分點，其中ai醫療板塊表現尤為亮眼。
政策催化：三部門聯合發文，ai醫療應用場景明確化
2024年11月，國家衛健委、國家中醫藥局、國家疾控局聯合發布《衛生健康行業人工智慧應用場景參考指引》，為ai在醫療行業的應用提供了81個方向的應用指引。
這份文件幾乎涵蓋了醫療健康全產業鏈，從醫療服務、醫藥服務、醫保服務，到中醫藥管理、醫院管理、健康管理，甚至公共衛生服務、養老托育服務、醫用機器人和藥物研發等領域。
技術革新正系統性破解「優質醫療不可能三角」——便宜、優質、高效兼得。ai醫療作為ai應用的核心一環，正在重塑整個醫療健康產業的價值鏈。
2025年4月，工信部等七部門下發《醫藥工業數字化轉型實施方案（2025—2030年）》，明確提出深化人工智慧賦能應用。方案設定目標：到2027年，要建設10個以上醫藥大模型創新平台，並總結了醫藥工業數字化轉型6個方面41個典型場景。
「國家對醫藥行業的重視程度與日俱增，一系列利好政策不斷出台，為ai在醫藥信息傳播領域的應用提供了清晰的政策引領。」中國醫藥新聞信息協會融媒體分會執行會長王宇飛在西普會期間召開的2025螞蟻ai數字醫藥峰會上表示。
2025年6月，國家葯監局部署支持高端醫療器械創新發展工作，審議通過《關於優化全生命周期監管支持高端醫療器械創新發展的舉措》。會議明確指出，人工智慧醫療器械是高端醫療器械的典型產品，也是塑造醫療器械新質生產力的關鍵。
2025年7月31日，國務院常務會議審議通過《關於深入實施「人工智慧+」行動的意見》，明確提出「推動人工智慧在醫療等經濟社會發展各領域加快普及、深度融合」。這一政策並非孤立存在，而是與此前的布局形成呼應，政策連貫性為ai醫療行業發展築牢了制度基礎。
「這意味著ai不再只是某個環節的工具，而是貫穿研發、生產、流通、傳播全流程的核心驅動力。」王宇飛對《華夏時報》記者表示。
8月1日，中央網信辦、國家衛健委等四部門聯合發布《關於規範「自媒體」醫療科普行為的通知》，針對「自媒體」醫療科普信息發布傳播行為展開規範行動，旨在防範虛假醫療科普誤導公眾，支持專業科普內容生產，切實保障人民群眾健康權益。
在這樣的政策背景下，ai技術的應用將不斷強化醫藥信息傳播的準確性、合規性、可追溯性。
醫藥信息傳播三大場景並進
ai醫療的發展同樣為醫藥信息傳播帶來新的機遇。不難發現，傳統醫藥推廣依賴高成本、低轉化的大規模廣告投放，而ai通過大數據分析，能實現對患者、醫生、不同病種人群的精準內容匹配。
「比如慢性病患者需要的是長期管理方案，罕見病患者關注的是最新臨床試驗，醫生群體則需要最新的學術文獻和診療指南。ai能依據不同需求，實現『千人千面』的信息推送，極大提升傳播效率。」王宇飛解釋道。
一直以來，醫藥內容因為專業性強、撰寫門檻高，傳統模式下極為依賴醫生、專家的產出，效率有限。ai的出現正在改變這一現狀。
「ai可以自動生成患者教育材料、快速整理全球最新醫學進展，甚至輔助醫生撰寫科普文章。這不僅提升了內容產量，更保證了信息的時效性和科學性。」王宇飛表示。
此外，極容易被忽視的是，醫藥行業輿情敏感度高，一條不實信息可能引發公眾恐慌甚至社會風險。ai輿情系統能夠實時掃描全網信息，識別虛假內容、預測風險點，並提前制定應對策略。
「這對於葯企、醫療機構、監管單位來說，都是重要的『安全閥』。」王宇飛強調。
挑戰與瓶頸：數據隱私、演算法偏見、監管倫理待解決
儘管ai醫療發展前景廣闊，王宇飛也坦言，行業仍面臨三大核心挑戰。
數據隱私與安全是首要問題。
「醫藥數據涉及患者隱私，必須在符合《中華人民共和國個人信息保護法》和《健康醫療大數據應用發展指導意見》的前提下使用。」王宇飛強調，數據脫敏、匿名化處理是ai訓練的前提，絕不能以犧牲用戶隱私為代價。
演算法偏見與信息準確性也不容忽視。「ai模型依賴數據訓練，若數據本身存在偏差——比如某些罕見病數據不足——就可能導致推薦不準確甚至誤導。」王宇飛指出，ai生成內容仍需醫學專家審核，不能完全依賴機器，「要避免『一本正經地胡說八道』。」
監管與倫理問題同樣亟待解決。ai在醫藥信息傳播中的應用尚處於探索階段，如何制定合理的監管框架？如何界定ai生成內容的責任歸屬？這些問題需要政府、企業、學術界共同探討。
國開證券報告指出，醫療人工智慧仍處於發展的初級階段，受制於數據質量、標註、技術等方面的挑戰。行業仍處於從第一階段數據整合到第二階段的「數據共享+感知智能」階段之間。
「ai不是為了取代人，而是為了賦能行業。未來的醫藥信息傳播，一定是『ai智能+醫藥專業+人文關懷』三者結合的結果。」王宇飛總結道，「只有這樣，才能讓醫藥信息更高效、更溫暖地觸達每一個需要的人。」
責任編輯：姜雨晴 主編：陳岩鵬
