2026年AI医疗治理白皮书

这份《AI医疗治理白皮书（2026版）》由上海社会科学院发布，系统梳理了全球AI医疗治理的现状、挑战与趋势，并重点分析了中国在该领域的进展与策略。以下是白皮书的核心内容概括：

一、核心观点与框架

1. 治理重于技术

• AI医疗的成功不仅依赖于算法性能，更取决于是否具备科学、动态、以人为本的治理体系。

• 治理解决的是“准入、责任、信任”等制度性问题，而非单纯的技术效能。

2. 治理主体多元化

• AI医疗治理是政府、企业、医疗机构、行业组织、公众等多元主体协同的“社会技术系统工程”。

• 单一监管无法覆盖技术迭代的全部风险，需依托多方专业力量。

3. 治理机制动态化

• AI技术迭代快于法规更新，治理应从“静态准入”转向“动态演进”。

• 建议采用“监管沙盒”、实时审计、伦理持续评估等工具，实现“全程监控、实时纠偏”。

二、全球治理模式比较

三、中国AI医疗治理现状

成就：

• 战略引领明确：多项国家级规划将AI医疗列为重点。

• 监管路径逐步清晰：NMPA已批百余款AI医疗器械，数量居全球第二。

• 数据基础设施初具规模：国家健康医疗大数据中心逐步建立。

• 社会接受度提升：超过80%的医护人员对AI持乐观态度。

挑战：

• 制度精细化不足

• 多元共治机制尚未完善

• 价值反馈闭环尚未形成

• 顶尖复合型人才短缺

四、AI医疗全生命周期风险图谱

白皮书从技术、数据、法律、伦理四个维度，系统分析了AI医疗在以下四个阶段的风险：

1. 设计与训练阶段：数据偏见、标注质量、算法黑箱。

2. 部署与集成阶段：系统兼容性、责任界定、公平可及性。

3. 临床运营与监控阶段：模型漂移、责任模糊、医患关系冲击。

4. 退场与迭代阶段：数据迁移、责任追溯、迭代公平性。

五、核心治理规则体系建议

1. 多元协同共治

• 政府、企业、医疗机构、医保/商保、行业组织各司其职，形成合力。

2. 差异化监管

• 按风险等级分为低、中、高三类，实施不同强度的监管。

3. 全流程覆盖

• 从设计、部署、运营到退场，每个阶段都明确参与主体与治理工具。

六、政策与行动倡议

对政府：

• 加快专项立法（如《人工智能医疗技术应用管理条例》）

• 完善标准体系，推动国际化

• 创新监管工具（如监管沙盒、智能监管平台）

• 改善数据治理，推动安全共享

• 加强伦理审查机制建设

对企业：

• 建立内部伦理委员会

• 推行算法透明化与可解释性

• 构建全生命周期质量管理体系

• 加强数据治理与隐私保护

对医疗机构：

• 制定内部AI应用规范与责任清单

• 加强医护人员AI素养培训

• 建立不良事件上报与反馈机制

全球倡议：

• 推动数据安全与可信共享

• 促进国际监管标准互认

• 建立全球治理经验分享平台

• 共同应对伦理与社会挑战

七、总结

这份白皮书系统构建了一个治理重于技术、多元共治、动态演进的AI医疗治理框架，旨在为全球尤其是中国在AI医疗领域的健康发展提供理论支撑与实践指南。其提出的风险图谱、评估指标、差异化监管与全流程治理等工具，具有较高的政策参考价值和行业指导意义。