引言
隨著新一輪科技革命和產業變革的深入推進，人工智能技術與醫藥健康的深度融合已成為全球科技創新的重要方向。北京市于2025年7月正式發布《北京市加快推動"人工智能+醫藥健康"創新發展行動計劃（2025-2027年）》，旨在充分發揮北京在人工智能技術策源、頭部醫療資源匯聚、健康數據高度富集等方面的突出優勢，構建形成"人工智能+醫藥健康"創新和應用并舉的產業生態體系，打造具有國際影響力的創新策源地、應用高地和產業集聚區。本報告將深入分析該行動計劃的核心內容，并從醫療AI專家視角解讀其中蘊含的戰略機遇與挑戰。
行動計劃的戰略背景與意義
北京市發布"人工智能+醫藥健康"創新發展行動計劃，是深入貫徹落實國家關于"人工智能+"戰略部署的具體舉措，也是加快培育醫藥健康產業新質生產力的重要步驟。該行動計劃的出臺，標志著北京在人工智能與醫藥健康融合發展的戰略規劃上邁出了堅實的一步，彰顯了北京市在推動新興技術與傳統產業深度融合方面的前瞻性和系統性思考。
從全球視角看，人工智能技術正在深刻改變醫藥健康領域的創新模式和研發路徑。人工智能驅動的生命科學研究新范式、藥物研發新方法、醫療診斷新模式等，正在加速全球醫學基礎研究、臨床應用研究以及藥械研發進程。在此背景下，北京市通過制定專門的行動計劃，旨在搶占"人工智能+醫藥健康"發展制高點，構建先發優勢。
從北京市自身發展來看，該行動計劃是落實《北京市加快醫藥健康協同創新行動計劃（2024-2026年）》的重要延續和深化，體現了北京市對醫藥健康產業發展的持續關注和系統布局。行動計劃明確提出，要充分發揮北京在人工智能技術策源、頭部醫療資源匯聚、健康數據高度富集等方面的突出優勢，以應用牽引為導向，統籌推進前沿技術創新、數據匯聚流通、深度賦能應用和產業生態培育，激發"人工智能+醫藥健康"創新發展潛能。
北京市在人工智能領域的技術積累、醫藥健康領域的資源稟賦以及豐富的醫療數據資源，為"人工智能+醫藥健康"融合發展提供了得天獨厚的條件。通過該行動計劃的實施，北京市將進一步整合各類創新要素，構建協同創新體系，推動人工智能技術在醫藥健康領域的深度應用，形成具有國際競爭力的產業集群。
行動計劃的核心目標與愿景
北京市"人工智能+醫藥健康"創新發展行動計劃設定了明確的發展目標，勾勒出了未來三年的發展藍圖。這些目標既體現了北京市推動"人工智能+醫藥健康"融合發展的決心，也反映了其構建國際影響力創新高地的戰略意圖。
總體目標：構建"人工智能+醫藥健康"創新和應用并舉的產業生態體系
行動計劃明確提出，到2027年，要構建形成北京市"人工智能+醫藥健康"創新和應用并舉的產業生態體系，基本建成具有國際影響力的"人工智能+醫藥健康"創新策源地、應用高地和產業聚集區。這一總體目標強調了創新與應用并重的發展理念，旨在通過技術創新驅動應用落地，通過應用需求牽引技術突破，最終形成良性互動的產業生態系統。
具體目標：多維度量化指標引領發展
在總體目標下，行動計劃設定了多個具體目標，形成了完整的指標體系，為行動計劃的實施提供了明確的方向和可衡量的標準。這些具體目標包括：
技術突破目標：取得一批具有國際領先水平的創新成果，產出一批"人工智能+醫藥健康"新技術、新工具、新模式，落地轉化30個以上核心技術和創新產品。這一目標強調了原始創新的重要性，要求在基礎理論、關鍵技術、核心算法等方面取得突破，形成具有自主知識產權的創新成果。
應用推廣目標：以人工智能技術助力不少于20個創新藥械研發進入臨床試驗階段，加速推進人工智能技術在醫療服務、康養服務、醫學科教、醫療健康保險及公共衛生等領域不少于10個場景的應用。這一目標聚焦于技術成果轉化和實際應用，強調了人工智能技術在醫藥健康領域的落地效果。
生態建設目標：廣泛凝聚醫、產、學、研、用各方力量，布局建設一批創新孵化加速平臺，引育不少于100名高水平人才，梯度培育創新主體，形成2-3個具有競爭力的產業聚集區，構建技術自主可控、產業協同創新、風險有效防控的創新生態體系。這一目標關注產業生態的構建和完善，強調了人才培養、平臺建設、產業集聚等方面的重要性。
這些多維度的量化指標，既體現了北京市推動"人工智能+醫藥健康"融合發展的決心，也反映了其構建完整產業生態系統的系統性思考。通過設定明確的發展目標，行動計劃為各參與方提供了清晰的行動指南，有利于形成合力，共同推動"人工智能+醫藥健康"創新發展。
重點任務：推動"人工智能+醫藥健康"融合發展的關鍵舉措
行動計劃圍繞推動基礎研究突破、加速數據匯聚流通、推進深度賦能應用、培育產業發展生態四個方面，提出了15項重點任務，形成了推動"人工智能+醫藥健康"融合發展的系統性方案。這些任務既有戰略高度，又有具體措施，體現了北京市推動融合發展的系統思維和務實態度。
推動基礎研究突破，引領前沿科技創新
基礎研究是技術創新的源頭，行動計劃高度重視基礎研究突破，提出了兩項關鍵任務：
探索人工智能驅動的生命科學研究新范式：依托國家實驗室、新型研發機構等創新主體，研究適用生命科學領域的人工智能基礎理論和算法，利用人工智能技術探索揭示生命本質規律、致病機制的新方法、新工具，突破人工智能虛擬細胞、醫學數字孿生、DNA存儲等技術，加速生命科學基礎理論和前沿技術創新。探索認知智能、類腦智能、超級智能等前沿技術在醫藥健康領域的應用研究。
這一任務聚焦于生命科學領域的基礎研究，強調了人工智能在揭示生命本質規律、致病機制等方面的應用。通過發展人工智能虛擬細胞、醫學數字孿生、DNA存儲等技術，將加速生命科學基礎理論和前沿技術創新，為醫藥健康領域的顛覆性創新奠定基礎。
推動創新藥基礎大模型研發：支持創新主體聯合研發自主可控的分子、細胞、器官/系統等多尺度生物醫藥基礎模型，通過模擬分子相互作用、細胞通路及系統調控等，實現高維度生命科學數據的深度表征學習、跨模態關聯分析及生成式預測，提升靶點發現、臨床試驗等效率及成功率。
這一任務聚焦于藥物研發領域的基礎模型建設，強調了多尺度生物醫藥基礎模型的研發。通過模擬分子相互作用、細胞通路及系統調控等，實現對高維度生命科學數據的深度學習和分析，將顯著提升靶點發現、臨床試驗等環節的效率和成功率，加速創新藥物的研發進程。
加速數據匯聚流通，夯實研發應用基礎
數據是人工智能發展的基礎要素，行動計劃高度重視數據匯聚流通，提出了兩項關鍵任務：
推動高質量數據資源建設：加快北京全民健康信息平臺建設，整合影像云平臺、醫療健康大數據平臺和"三醫"數據底座等，實現醫療健康數據的高效匯集。聚焦重大疾病隊列，鼓勵高校、科研院所、醫療機構、醫藥企業等開展疾病數據資源庫建設。加快醫學數據標注能力建設，加強醫藥健康數據分類、標注標準研究，支持跨模態數據整合、數據質量治理體系建設、真實世界數據挖掘等工作，建設一批面向行業級應用的公共數據集。
這一任務聚焦于醫療健康數據資源的建設，強調了數據整合、疾病數據資源庫建設、數據標注和質量治理等方面的工作。通過建設高質量的醫療健康數據資源，為人工智能技術在醫藥健康領域的應用提供豐富的數據支持。
創新數據應用流通機制：搭建醫藥健康可信數據空間，完善質量評定、價值評估等標準體系，支持數據資源登記認定和資產入表，支持數據資產交易、數據集合作開發利用和數據資源開放共享。發揮北京數據基礎制度先行區優勢，支持醫藥企業和醫療機構
