AI赋能医保影像 数智驱动健康医疗新发展
21世纪经济报道记者 闫硕
长期以来，我国医疗影像服务面临基层诊断能力薄弱、专业人才缺口显著、跨院数据互通不畅、重复检查加重群众负担等诸多痛点，传统影像解读与应用模式已难以适配全民健康保障与三医协同改革的发展需求。
随着人工智能（AI）技术深度融入医疗健康领域，以数字化建设为底座、以AI技术为引擎的影像服务革新迎来关键突破。与此同时，国家医保局近年来持续推进全国医保影像云建设与个人医保云试点，医保影像数据归集与跨域互通已取得阶段性重大成果。
为进一步盘活海量医保数据资源，释放数据要素价值，同时推动AI技术在医保影像领域落地见效，日前，全国首个国家级“AI+影像识别”专业赛事——全国医保影像AI识图大赛正式启动，由国家医保局、广西壮族自治区人民政府共同主办。
这场以“慧眼识图 影领未来”为主题的赛事，并非单纯的技术比拼，而是立足传统医疗影像的现实困境，依托数字化与AI赋能，打通数据壁垒、探索应用落地的重要实践，为医保影像智能化升级以及医疗服务提质增效开辟全新路径，让技术红利真正惠及亿万群众。
AI赋能影像解读
我国医疗影像服务体系长期存在深层次痛点，传统人工解读与数据管理模式成为制约医疗服务升级的核心堵点。
科大讯飞副总裁、讯飞医疗执行总裁鹿晓亮指出，当前医学影像领域仍面临三大突出难题：一是基层诊断能力有待提高，中国每年的误诊约5700万例，总误诊率为27.8%；二是影像诊断医生缺口多，影像数据年增长率达到30%，而放射科医生的年增长率仅有4.1%；三是重复检查发生率高达41.82%。
数字化转型与AI技术的全面赋能，为破解传统影像诊疗困境提供了核心方案。2024年11月，国家卫健委等部门联合印发《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，提出4大类84个应用场景，其中前2个应用场景均围绕医学影像展开：医学影像智能辅助诊断、医学影像数据智能辅助质控。
依托智能算力、深度学习等核心优势，AI可深度介入影像质控、智能匹配、高效调阅、辅助诊断全流程，从而改变传统人工操作模式。
鹿晓亮介绍道，目前行业头部产品已实现成熟落地。比如在影像质量控制环节，AI替代人工抽检已经可以实现100%全覆盖质控，准确率突破92%，达到专家团队评审水准；
在项目名称与编码标准化环节，AI结合医学知识图谱与影像深度分析，已经可以将传统65%的识别准确率提升至接近100%，扫清跨院调阅的编码障碍；
在数据传输环节，AI智能压缩技术已经可以实现影像无损压缩60%左右，未来有望达80%以上，当前跨院影像调阅已缩短至3秒，达到与本院调阅一致的流畅体验。
与此同时，多模态AI大模型已经可以自动生成影像报告，调查显示，医生接受率已经达70%，大幅减轻医师工作负荷，让医护人员有更多时间与患者沟通，提升医疗服务的人文温度。
值得关注的是，近年来国家医保局的数据基础建设工作成效显著，为医保影像智能化发展筑牢根基。
截至3月25日，国家医保局已累计归集医保影像索引3.66亿条，全国31个省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团均实现省份内至少一地医保影像索引上传，医保影像跨省秒调阅成为现实。贵州、广西、新疆、宁夏等省份率先启动省级医保影像云建设，数据经规范脱敏处理后，成为AI研发与医学研究的重要资源。
此外，今年启动的“个人医保云”建设试点，进一步整合参保人多渠道医疗健康数据，构建全生命周期健康画像；截至3月19日，我国医保数据覆盖超13.3亿参保人，汇聚96万家定点医药机构、1.79万家药品耗材生产企业相关信息，数据总量达2.73万亿条，总容量4.11PB，形成全球规模最大、体系最完整的单一支付方健康类数据库，为AI技术落地提供了海量、优质、标准化的数据支撑。
海量数据亟待盘活
医保领域积累的海量数据，是新时代医疗健康发展的核心生产要素，但原始数据若不经治理、标注与活化，便无法转化为支撑AI训练的优质资源，难以释放真正价值。
多位受访专家向记者表示，长期以来，医疗数据存在标准不统一、治理能力不足、应用场景单一等问题，海量数据沉睡在数据库中，数据要素的经济价值与社会价值未能充分挖掘。如何打破数据沉睡状态，建立数据治理与应用体系，成为医保影像智能化升级的核心命题。
而这需要创新载体与实践平台，本次全国医保影像AI识图大赛正是盘活数据资源的关键抓手。
国家医疗保障局大数据中心副主任曹文博指出，本次大赛对赋能医保数据要素价值释放、促进“AI+医保”领域深度融合创新具有重要意义，将助力“以赛促用、以赛促融、以赛促创”。
此次大赛设置8大赛道，每个赛道的数据集达到万例的规模，而且还从国内各大医院收集了罕见病例的影像。这些对AI来说，都是难得一见的宝贵训练资料，能推动AI技术不再局限于实验室研发，而是直面医保影像的真实应用需求，为数据盘活提供技术方向与实践场景。
在近日举行的全国医保影像AI识图大赛新闻发布会上，国家医保局相关负责人指出，健康是人民群众最根本的需求，数据是新时代高端生产要素，人工智能是引领未来的重要发展方向。本次大赛，为三者深度融合提供了绝佳结合点与实践载体。大赛将推动数据标注、人工智能、高端医学影像设备等技术，快速对接以医疗健康为代表的旺盛需求，推动创新成果迅速释放巨大市场价值与社会价值，向世界充分展现人工智能的广阔前景和革命性意义。
广西壮族自治区医疗保障局党组书记、局长张奕表示，广西将积极推进成果转化，将以大赛为契机，加快医保影像云平台建设，计划构建规模达3000万例的标准化影像数据集，高质量建成不少于5个符合国家医疗数据标准的标注数据集。同时，广西已设立总规模100亿元的人工智能产业引导基金，统筹用于支持地方产业发展，优秀获奖成果也可从该基金中获得扶持，联合东盟国家重点医院、医学高校共建跨境临床验证和示范基地，推动成熟医学影像设备及AI产品开展试点应用。
值得强调的是，高质量的医学影像不仅是精准诊疗的核心，如今也成为了驱动医保智能审核的“高标号燃料”，可实现事前预警、事中干预、事后溯源的全流程智能监管。在此背景下，可信数据空间正成为解决医疗数据“不敢共享”信任危机的关键。
中国科学院院士、东南大学医学与生命科学部主任、东南大学附属中大医院院长滕皋军表示，可信数据空间是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。未来依托可信技术底座与全域云影像体系，可充分释放医疗数据监管算力，打造多方共赢的数字医疗全新生态。
未来，随着医保影像数字化底座持续夯实、数据要素价值高效释放，我国医疗影像服务将持续破解痛点，更好支撑基层医疗能力提升，为深化三医协同改革、守护全民健康福祉注入强劲数智动能。
（实习生宋采薇对本文亦有贡献）
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