完善AI医疗服务的法律规制体系
伴随人工智能技术向医疗健康领域的纵深推进，智能辅助问诊、自动分导诊、电子病历智能生成等应用正快速普及。AI医疗已延伸至基层医疗机构的辅助诊断、大型医院的智能分诊、互联网平台的预问诊与处方审核、慢性病全周期管理等多样场景，在提高服务效能、改善医疗资源供需失衡的同时，也对医疗监管体系和患者权益保障构成新的考验。实际操作中，诊疗责任主体不清、算法不透明、健康数据安全风险、线上处方合规性薄弱等弊端日益显现，可能侵害患者的知情权与隐私权，甚至直接危及群众生命健康权益。怎样在推动技术革新与维护患者合法权益之间寻求均衡
45天狂瘦40斤险送ICU，AI减肥并非万能药
央视披露的案例令人唏嘘：一名青年盲目照搬AI减肥计划，执行极端节食与高强度的运动，仅45天便狂瘦40斤。这种看似高效的瘦身手段，最终导致多脏器受损、机能衰竭，不得不紧急抢救。此类重症并非孤例，它揭开了大众的健康盲区：许多人误将AI视作私人健康顾问，直接采纳算法生成的模板。结合国家对“AI+医疗”的监管导向及临床现实，缺乏专业背书的AI指导，潜藏着巨大的安全隐患。01 三重信息偏差叠加，普通人难以驾驭AI健康工具健康管理高度依赖个体化判断，若普通人直接利用AI进行自我干预，极易因层层信息失真而受损。首先，大
2026年全球AI医疗产业蓝皮书解读
本篇PDF文件可以通过扫下方知识星球下载。弗若斯特沙利文发布的这份蓝皮书系统梳理全球 AI 医疗全产业链发展现状，指出行业已从单点算法工具迈入大模型、多模态融合驱动的体系化落地阶段，各国依托自身医疗体系形成差异化发展路径，同时面临数据、合规、临床转化多重约束，长期向全流程智能化生态演进。分维度来看，应用层面 AI 已渗透诊疗、康复、医院运营、医保、药物研发、医学科研全链条，医学影像凭借标准化数据实现规模化注册落地，全国已有 134 款三类 AI 影像软件；全球发展路径分化，美国走市场化验证路线，欧洲以数据
成像设备获医保“身份证”，影像调阅更高效
国家医保局近期发布《医保医用设备（成像类）编码规则和方法》，旨在为全国成像类医用设备赋予统一的“医保身份码”，这标志着该类设备的医保管理正式步入标准化与精细化的新纪元。作为临床诊疗的关键支撑，医用成像设备覆盖了从日常体检到疾病确诊及治疗监测的完整链条。成像类设备编码是构建“医保影像云索引”的核心要素，直接对应生成影像文件的硬件设施。过去由于缺乏统一的医保编码标准，各地在推进“医保影像云索引”应用时遭遇了诸多阻碍。对于广大患者，编码的应用将优化诊疗服务、严控设备质量并强化基金监管，使得检查结果更可信、费用结
AI能否独立开方？犹他州试点引争议
随着人工智能（AI）不断深入医疗场景，未来会不会出现能够独立开出处方的AI医生？监管者又该怎样在技术发展与患者安全之间找到平衡？近日，《新英格兰医学杂志》（NEJM）在线刊发一篇有关AI续方的观点文章，对这项试点能否真正让患者受益提出了质疑。在全球范围内，外界对AI处方普遍持谨慎态度，认为这一过程始终离不开人类医生的把关。但美国已经先走一步——2026年1月，犹他州启动了一项为期12个月的试点，由医疗科技初创公司Doctronic的AI系统为慢病患者自动续方。该系统可在几分钟内帮助患者完成医生所开处方药3