案由：我国人工智能核心产业规模不断增长，创新成果不断涌现，与其他产业特别是医疗健康产业融合不断深入，在疾病筛查、健康管理、诊疗等场景应用取得阶段性成果，促进医疗健康服务精准性、有效性和可及性的提升。但与此同时，人工智能与医疗健康产业融合发展尚存在一些问题，导致人工智能赋能健康产业优势尚未充分发挥，人民群众健康需求尚未充分满足。

建议：一、积极谋划融合发展创新的顶层设计。立足创新链高质量发展，推动有核心竞争力的健康大数据训练模型优化完善，在投融资、数据供给、人才配置、税费优惠等方面给予政策支持。面向中长期适度超前谋划布局新的训练模型，实现数据和能耗成本双降、类人化思维和决策能力双提升。

二、 构建系统完整、自主可控的科技创新体系。加强科技力量统筹与建设，从源头上开展科学原理、技术融合研究，掌握底层逻辑。发挥新型举国体制优势，合力攻关关键核心技术环节，积极培育世界一流企业，推动领域融合发展形成新质生产力。

三、 加强数据与人才基础性要素的战略支撑。加快建立国民健康大数据库，促进“三医”数据协同，形成规模化成体系的公共数据资源库。统筹数据发展与安全，建立健全数据治理机制，适度调整优化敏感个人信息保护要求，推进数据标准化进程，实现数据有效整合。加快培养聚集人才力量。

四、 以满足多元化需求为导向，推动产业融合发展。积极构建围绕重大疾病预防、诊治、康复链条的集成化应用，推动研发更智能的健康管理可穿戴设备、手术机器人、诊疗助手，加强心理健康应用场景创新，释放消费潜力，助力形成新的经济增长点。加大对全球传染病的态势感知，对有重点传染病暴发、流行区旅居史的入境人员实现即刻预警管控排查。

五、 全方位加强制度与伦理的系统保障。组建涵盖人工智能、医疗卫生、法律、科技等领域的专家评审委员会，协同评估人工智能医疗健康产品的安全性合规性。适度调整审批事项，对人工智能医疗产品进行更精细的分级分类审批，建立全生命周期的技术评价体系。开展人工智能行为科学和伦理的持续性研究，建立人工智能医疗健康产品研发应用的多维度伦理审查机制以及人机协作的伦理框架，强化潜在危害与收益的评估。