研发智能医疗软件产品常犯的错误

       当今，人工智能席卷全球，无行业不AI，医疗行业也不例外。智能医疗软件产品层出不穷，互联网大厂或试水止步，或一路高歌；医疗信息企业或AI赋能老产品，或开发独立智能医疗软件产品；部分医院或自研、或联合，也推出系列独立智能医疗软件产品；各地政府出台政策，鼓励本地企业抢占先机。借助审议智能医疗软件产品研发项目体会，将研发智能医疗软件产品常犯错误分享一二。

      错误一，将信息系统建设当成智能医疗软件产品研发

      广义智能医疗软件产品包含AI赋能的医疗软件老产品，但由于其AI模块与原软件紧密结合而失去独立推广机会，实际推广应用受限。狭义智能医疗软件产品专指独立智能医疗软件产品，由于其适配对象为数据而非软件，从而具备广泛推广的基础。

      在申报项目中，常见将AI赋能医疗软件老产品当成独立智能医疗软件产品申报，如AI赋能医院信息系统（HIS）、AI赋能临床科研数据平台、AI赋能远程医疗平台、AI赋能临床质控管理系统等，导致项目初审即被刷，申报失败。错误原因是将AI赋能理解成独立产品。

      错误二，将临床科研项目当成“人工智能+促研”

      国家卫健委《促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》明确八个重点应用方向，概括为“便民、助医、辅政、促研、促产”。其中的“促研”意指促进临床科研，而非临床科研本身。

       在申报项目中，常见将AI赋能具体临床科研项目，如病因探索、原理分析、方法优化等尚不确定研究结果当成独立智能医疗软件产品申报，如某疾病发病原理研究、某疾病诊断方法研究、某疾病治疗方法研究等，导致项目初审即被刷，申报失败。错误原因是把临床科研理解成“促进”项目。

      错误三，选择智能应用场景偏离政策方向

      这类错误有多种类型。

      一是场景简单，简单问题复杂化，缺乏智能化必要性。

      如：围手术期间恶心呕吐智能精准预测软件，呕吐预测必要性存疑；蛇虫咬伤智能辅助诊断软件，智能识别必要性存疑；肿瘤骨转移化疗后骨质疏松风险预测软件，三重前缀导致应用难；错误原因是没把握“助医”提升诊疗水平的内涵。

      二是场景复杂，难以智能简化，缺乏智能化必要性。

      如：多模态AI识别MRI影像的胶质母细胞瘤个体化治疗研究，单一影像数据难以提供胶质母细胞瘤个体化治疗方案；肠癌肝转移MDT辅助决策系统，缺乏数据采集源，难以实现预期成效；构建孤独症谱系障碍数字孪生模型，该病与脑功能发育异常和精神表现有关，客观数据采集难；错误原因是预期成效与实现路径脱节。

      三是设备软件，使用管理再优化，缺乏智能化独立性。

      如：手术导航定位系统智能优化，捆绑设备使用缺乏独立性；机器人辅助心脏瓣膜介入手术系统智能优化，脱离设备没有存在价值；产前超声实时智能检测系统，智能技术仅适用原厂设备；错误原因是没把握软件产品独立性的边界。

      四是脱离医疗，非医疗服务场景，非医疗机构主业。

      如：中药材种养殖数智化管理软件、合理饮食与营养搭配智能管理软件、运动方式与运动量智能管理软件、医疗营销智能解决方案等，涉及范围虽与医疗服务有一定关联，但不属于医疗服务范畴，不属于医疗卫生机构主业。错误原因是没把握“促产”的边界。

      五是控费管理，依赖结算稽核规则，超越卫健部门职责。

      如：DRG智慧监管与运营平台、医保异议智能申诉平台、病案首页医保编码智能质控系统、县域医共体医保基金智能监管应用、医改（医保控费）耗材使用智能管理系统等，均涉及依赖医保结算规则和稽核规则，涉医保职权范围，超越卫健部门职责；错误原因是没把握部门职责的边界。

      此类项目医院仍可研发、应用，唯卫健部门不便介入。

      错误四，智能训练和应用数据采集不当

      智能算法或通用大模型打造医疗垂直模型或智能体，依靠专业数据集训练而成。此类数据应是来自诊疗服务的客观、准确、特征的数据。不能混杂患者的主观数据、生活数据，也不能使用文献数据、模拟数据，更不能不提数据源和采集方式，直接打造模型和智能体。

      在申报项目中，常见采集患者主观数据、生活数据、运动数据，以此打造健康管理模型，脱离诊疗核心；设想从区域调用尚不存在汇聚数据、理想化数据打造健康管理大模型，缺乏数据源；基于临床数据打造精细化运营智能体，数据与预期场景不匹配等，导致项目初审即被刷，申报失败。错误原因是对数据客观性、准确性、针对性理解不足。

      错误五，智能算法或通用模型选用不当

      采用智能算法或部署通用大模型都有打造医疗垂直模型或智能体的可能，采用智能算法对技术要求较高，医院参与开发适合部署通用大模型打造智能体，尤其是部署国产开源通用大模型DeepSeek、MiniMax、智谱等，以及部分开源的阿里千问等。境外模型由于涉及数据不出域而受限。

      在申报项目中，偶见调用境外模型google-genai、Opai-GPT参与训练的做法，导致项目初审即被刷，申报失败。