上海申康医院发展中心赵丹丹：深耕20年数据“底座”，探索公立医疗AI创新新范式

上海如何践行AI赋能下的医疗服务创新？

“现阶段，医疗健康领域正迎来从资源依赖到数智赋能的根本性变革，

AI成为全球医疗体系重构的核心变量与关键抓手。”2026世界人工智能大会举办期间，一场题为AI+医健产业可持续创新论坛上，上海申康医院发展中心党委书记、主任赵丹丹分享了上海市级医院在AI领域的场景实践与治理探索。

 

赵丹丹分析称，AI医疗具备极强的临床落地价值，包括智能预问诊、线上随访、智能分诊等在内的场景，可以大幅优化就诊流程、减轻医护人员工作压力、帮助实现患者随访与复诊管理等，助力医疗机构搭建全生命周期健康管理服务体系。

为此，赵丹丹称，从全球医疗发展的趋势来看，医疗机构正在从“数字化”向“智能化”跨越，“智能化”则更多地体现医疗决策、医疗服务、业务流程、运营管理和（主动性的）安全防控等层面，这也势必将突破过去数据碎片化且价值转化难、技术与业务需求适配性不足、数据合规性与产业生态协同不够等问题。

但针对AI在临床的应用，赵丹丹则更强调公立医疗体系的严谨边界与安全底线。他表示，AI是医生的高效辅助工具，而非通用诊疗手段。具备丰富临床经验的专家可依托AI提效提质，同时精准甄别算法误差与漏洞；但年轻医师严禁过度依赖AI，长期依附算法会丧失独立诊疗判断能力，极易引发漏诊、误诊等医疗安全问题，这也是公立医疗AI落地必须坚守的核心准则。

第一财经获悉，近年来，作为上海公立医疗数字化建设的核心统筹平台，自2006年上海申康医院发展中心开展医联工程（建立统一电子健康档案，实现跨院诊疗信息共享、检查互认及协同管理）以来，医联平台从“数据底座”走向“赋能中枢”，目前可支撑便民服务、管理决策、临床应用3大应用场景，以及大数据分析与挖掘、AI应用研发、医疗大模型训练、可信数据空间构建等4类新技术落地。

同时，上海申康医院发展中心基于医联平台构建了“高质量数据×一体化平台×可信流通机制”，构建了国内首个医疗大数据训练设施项目，这也为行业基础设施搭建、医疗AI在后续的规模化落地打下基础。此外，中心搭建的标准化数据治理体系也已覆盖8大人体部位、24类肿瘤病种，一套可信、可用、可推广的高质量医疗数据集正在形成。

上述数据“底座”如何赋能医疗服务与创新？

据赵丹丹介绍，目前，上海各大市级医院已孵化出一批标杆医疗AI产品，涵盖瑞金医院病理大模型RuiPath、中山医院观心大模型、新华医院罕见病智能体、华山医院脑机接口等多领域智能应用，全面覆盖病理、心脑血管、罕见病、骨科、肿瘤等重点临床场景，构建起多维度、全链条的公立医疗AI应用生态。

“我们沪上一家三甲医院曾接诊一例位置隐蔽、微创难以处置的肺部结节，临床医师判定该结节为良性，但历经3年训练的AI模型提示病灶恶性，最终患的术后病理情况证实了AI模型判断准确。这一案例可见，在部分复杂病例中AI辅助诊断的精确程度或许会超过医师。”赵丹丹说。

此外，商业化破局方面，上海申康医院发展中心突破传统医疗场景局限，探索出“医疗数据+金融保险”的跨界赋能新模式。依托24个瘤种的肿瘤诊疗中心临床数据，联合太保定制开发5款女性带病体专属保险，根据患者病理分型实现差异化定价，为患病群体提供最高每年百万元的原研药报销保障，有效盘活公立医疗数据价值，为行业数据变现、产业增收提供全新思路。

医疗AI生态应有怎样的未来？

赵丹丹也明确了公立医疗在AI实践层面的三大核心转型方向。第一，是推动行业从单点工具应用向全流程服务创新转变。这包括需要从局部应用走向全链路嵌入，覆盖诊前、诊中、诊后与医院运行。

是从技术驱动向临床场景牵引转变。这包括AI医疗需要以患者体验、医生负荷、管理与治理需求作为价值定义的源头，并通过验证来形成闭环。第三，是从“AI工具”向可信可控的医疗智能伙伴转变。AI医疗需要在释放价值的同时守住责任、安全与边界，才能成为医疗服务体系中的重要协同力量。