《AI 医疗治理白皮书2026》聚焦人工智能深度应用于医疗体系中所面临的治理挑战与制度回应，系统分析了 AI 在疾病诊断、治疗决策等关键生命场景中的应用风险，梳理了主要经济体在 AI 医疗治理方面的政策路径与实践经验，并构建了一个AI医疗治理框架成熟度模型，结合中国现实提出了面向全生命周期的治理框架与责任重构思路。
白皮书坚持“发展与规范并重”的研究立场，强调技术创新必须以安全、可信、可问责的治理体系为前提，力图为 AI 医疗的规范化应用、政策制定与社会共识构建提供参考。
本白皮书由上海社会科学院信息研究所（AI4SS Lab医疗健康课题组）、明博医疗俱乐部、《管理视野》杂志研究团队合作编写，研究团队长期关注人工智能治理、AI医疗与公共政策议题等。
执行概要
随着人工智能技术在医疗领域的深度融合，一场深刻的产业变革正在加速演进。AI医疗不仅极大地提升了诊疗效率与精准度，也带来了前所未有的复杂挑战，使得构建科学、审慎、前瞻的治理体系成为一项紧迫的时代课题。本白皮书旨在系统梳理全球AI医疗治理动态，深入剖析中国治理现状，并提出一套兼具国际视野与本土特色的治理框架与政策建议。
首先，本报告在阐明AI医疗发展背景与治理紧迫性的基础上，对美国、欧盟、英国、新加坡等发达经济体的治理模式进行了深入比较，提炼出其“市场驱动”、“规则驱动”、“价值导向”和“敏捷治理”等核心特征。在此基础上，报告创建了一个包含“治理体系、治理能力、治理效能、持续改进”四个维度的治理框架成熟度评估指标体系。
其次，报告系统梳理了在顶层战略驱动下，中国AI医疗在政策法规、监管实践等方面取得的显著成就，并运用前述评估体系，客观分析了当前面临的深层次挑战，如制度精细化不足、多元共治机制待完善、价值反馈闭环尚未形成等。并以综合评估指标体系为工具，对五大经济体的治理现状进行了横向对比分析，明确了各自的优劣势与演进路径。
为应对挑战，报告从风险视角出发，绘制了覆盖技术、数据、法律、伦理四个维度的AI医疗全生命周期风险图谱，并以此为基础，提出了构建核心规则体系的“三驾马车”路径：多元共治以明确主体，差异化监管以厘清对象，全流程覆盖以提供工具。
最后，本报告从完善顶层设计、强化技术支撑、优化监管沙盒、构建反馈机制等多个层面，提出了具体的政策建议与行动倡议，旨在构建一个安全、可信、高效、公平的AI医疗治理新范式提供决策参考，推动中国在全球AI医疗治理领域贡献智慧与方案。
综上所述，本报告提出以下重要观点：
一、AI医疗：治理重于技术
在AI医疗的演进中，治理并非技术的附属品，而是决定成败的基石。医疗是高风险的生命决策，算法领先无法对冲法律风险与信任鸿沟。技术解决效能，治理则解决准入与责任归属。没有科学的审批与溯源机制，先进算法便难以获得制度授权。从长远看，治理更是重构医患信任的生命线。AI的“黑箱性”要求治理具备动态监测与纠偏能力，以防范偏见、守护公平。医学本质是“人学”，以人为本的治理架构确保了人类最终决策权，在保护医生自主性的同时维护患者尊严。AI竞争短期看算力，长期看伦理，全流程共治方能确保技术始终造福人类。
二、治理主体多元化是必然趋势
AI医疗治理并非单一维度的行政监管，而是复杂的社会技术系统工程。单一政府部门难以穷尽算法迭代的细节，必须依托企业和医疗机构的专业深度来弥补监管盲区。AI介入决策使得损害责任从医生个体延伸至数据方与开发商，模糊的责任边界要求全链条主体协同发力以防范法律真空。治理本质上是多元价值的动态平衡，涉及技术创新、临床安全、政策普惠与隐私保护等多重诉求的博弈，唯有通过多元主体的共治，才能在激励创新与防控风险之间寻求最大公约数。
三、治理机制动态化是关键
AI医疗具有显著的“演变性”，其算法性能随数据环境实时漂移，技术迭代周期远快于传统法规的更新周期。静态监管不仅难以捕捉隐匿的算法风险，更可能因规则滞后而禁锢创新。这种技术属性与制度迟滞之间的矛盾，决定了治理必须从“静态准入”转向“动态演进”，以确保监管节奏与技术脉搏同频共振，实现风险实时受控。在实践中，我们应构建全生命周期的智能反馈体系。通过设立“监管沙盒”为新技术提供弹性测试空间，推动政策法规与技术标准的循环迭代。同时，利用数字化平台对算法运行进行实时审计与伦理持续评估，在性能衰减或偏见萌芽时即时介入纠偏。这种柔性治理机制将治理重点从“事后追责”前移至“全程监控”，使制度能够敏捷响应社会需求，确保AI医疗始终在动态平衡中安全运行。
本报告得到了联合国公共行政网（ UNPAN） 的大力支持，在此表示感谢。 英 文 版 下 载 地 址 如下
https://unpan.un.org/resources/white-paper-ai-healthcaregovernance
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初审：顾洁
复审：林尼
审定发布：刘炜
