全国政协委员、北京协和医院党委书记吴沛新

　　十四届全国人大三次会议3月5日在北京开幕，国务院总理李强向大会作政府工作报告，“创新”成为报告的关键词之一。回顾2024年，我国新质生产力稳步发展，“大力推动创新驱动发展，促进产业结构优化升级”是政府的主要工作内容之一；2025年，报告又将“因地制宜发展新质生产力，加快建设现代化产业体系”列为政府工作任务之一，提出要“推动科技创新和产业创新融合发展”。

　　医学科技创新是国家科技创新体系的重要组成部分，也是全国政协委员、北京协和医院党委书记吴沛新在履职建言时所关注的焦点。去年他向两会提交了《关于促进智能高端医疗设备创新研发和产业化的提案》，呼吁组织多学科联合攻关，前瞻布局产业体系。该提案与其他几件提案一起被合并为“提高科技成果转化和产业化水平”提案选题，成为全国政协2024年度77个重点提案选题之一。

　　今年两会期间，本刊记者对吴沛新进行专访，请他就医疗行业发展新质生产力、推动创新等话题，跟读者谈谈他的想法和建议。

　　中国新闻发布：作为全国政协委员，能否分享一下去年您的履职经历和今年两会您关注的领域？

　　吴沛新：近年来，党和国家加强顶层设计，在政策、资金、人才等方面实施了一系列有力措施，我国医学科技创新取得长足进步，但仍存在原始创新能力相对薄弱、创新资源统筹和组织力量相对不足等问题。去年我的提案就是为了助力这些问题的解决。2024年6月，我跟随全国政协提案委调研组赴吉林省开展重点提案督办调研。调研期间，我跟随调研组实地走访高校、科研机构和相关企业，对以科技创新推动产业创新、畅通科技成果转化和产业化路径、强化企业科技创新主体地位有了更加深入的思考，也进一步明确了自己履职的方向和重点。今后，我会继续围绕贯彻落实习近平总书记重要指示精神和党中央决策部署，聚焦新时代实施创新驱动发展战略、促进科技成果转化重要任务，用高质量履职服务经济社会高质量发展。

　　本次会议我的关注点是如何培育发展新质生产力，推动科技创新，实现卫生健康事业高质量发展。希望通过加强基础研究、促进医工结合、加快成果转化等方式，提升创新药械、生物制造科技创新能力，为健康中国建设提供更有力的支撑。

　　中国新闻发布：您认为医疗行业要如何构建新质生产力？

　　吴沛新：医疗行业需围绕科技创新、数字科技、产业升级、区域协同、生产关系优化和人才支撑六大维度，构建自主可控、安全可靠、富有竞争力的现代化医疗体系。

　　一是科技创新驱动，强化核心技术突破。科技创新是医疗新质生产力的核心引擎。应完善“基础研究—技术攻关—临床验证—成果转化”的创新链条，依托“国家实验室—临床医学中心—区域医疗高地”的协同体系，推动生物医药、精准诊疗、高端医疗装备等领域的自主创新。深化产学研协同创新，建立“医院+科研院所+高校+企业”联合攻关模式，加快合成生物学、先进影像设备、医疗人工智能（AI）等前沿技术突破，减少对国外技术依赖，提升产业自主可控能力。

　　二是加快医疗数字化转型，释放数据要素价值。要做好技术应用与融合，加快医学大数据、AI、区块链、物联网在医疗行业的深度应用，大力推广AI在卫生健康场景中的实践，提升诊疗效率；要做好数据资源整合，打破“数据孤岛”,充分用好数据这一创新资源，将数据资源真正转化为数据资产，充分发挥其创新价值。

　　三是培育新兴医疗产业，打造自主可控产业体系。医疗产业升级是新质生产力的重要体现。应瞄准创新药物、高端医疗器械、再生医学、基因与细胞治疗、智慧医疗等前沿领域，开辟新产业赛道，构建完整的从基础研究到市场化应用的全链条产业体系。依托科技孵化器和医疗产业园区，加快mRNA疫苗、免疫疗法、3D打印医疗器械、7T以上磁共振成像设备等的研发和市场化推广，推动中国创新药械“出海战略”，提升国际竞争力。

　　四是强化区域创新协同，提升资源配置效率。区域创新协同是医疗新质生产力发展的关键。应加快建设医学科技创新中心，促进东中西部和东北地区医疗资源的协调发展，缩小区域差距。鼓励各地依托优势领域，形成差异化、特色化医疗科技创新集群，推进跨区域联合攻关。加强国际医疗科技合作，推动国内医学机构与全球顶尖医学院、研究中心共建联合实验室，提升我国医疗行业的国际影响力。

　　五是优化生产关系，构建良好创新生态。应深化医药审批、医保支付、知识产权保护等重点领域改革，优化新药、新技术、新产品的市场准入机制。推进医药创新的市场化机制改革，构建政府引导基金与社会资本协同的多元化投融资体系，打破体制机制壁垒，激发医疗产业活力。

　　六是加强复合型人才培养，夯实发展基础。推动跨学科融合，在高校设立生物信息学、医疗AI、医疗机器人等交叉学科，培养既精通医学又具备工程和数据科学能力的“医+工+智”复合型人才。实施全球医学科技人才引进计划，支持国内机构与世界一流医学院、研究中心开展人才联合培养。

　　中国新闻发布：您认为当前我国在推进创新药物和高端医疗设备研发与临床应用方面的困难和相应的解决途径是什么？

　　吴沛新：当前的现实问题，一是科技创新能力有待提升，核心技术自主可控性仍需加强。不少创新药物和关键试剂、分析检测仪器、制药装备等核心技术，以及相当一部分肿瘤、罕见病等重大疾病领域的药物高度依赖国外进口。高端医疗器械，特别是高精度传感、先进影像、高端显卡等关键技术仍受国外制约，智能化水平、影像分辨率、系统稳定性等方面仍有较大提升空间。

　　二是产业链生态尚需完善，国际竞争力有待提升。尚未形成贯穿“基础研究—临床验证—产业应用”的完整创新链，药物研发与产业化存在脱节，影响了新药的市场化进程。高端医疗设备领域尚未形成具有全球竞争力的产业集群，行业整体竞争力仍需加强。

　　三是临床转化与市场准入受限，应用推广面临挑战。药物审批、医保支付等政策还需要增强有效协同，创新药市场准入门槛较高，影响了临床应用的推广速度。现有医保报销、首台套落地等政策对高端医疗设备的应用推广支持力度有待进一步提升。

　　这些难题我认为可以从以下三个方面推动解决。

　　第一，强化科技创新，构建自主可控的研发体系。建立国家级创新平台，推动重点领域技术攻关，依托国家重大研发计划，加快实施“创新药物”与“高端医疗设备”重大专项，通过政产学研医协同攻关，突破关键靶点与核心器械部件等技术瓶颈。加强底层基础理论与共性技术研究。聚焦创新药新靶点、新制造工艺，以及高端医疗设备的高精度传感、先进影像、高端显卡等核心技术，确保产业链与供应链自主可控。

　　第二，加强产业链协同，推动“需求穿透式牵引”研发体系。一是构建“基础研究—临床验证—产业应用”全链条体系，依托“医院+科研院所/高校+企业”联合攻关。二是推动国产替代与市场化应用。设立国产创新药械示范基地，促进创新药械临床应用，并建立评价机制，利用真实世界数据指导产品优化升级。三是促进国内外产业协同，拓展全球市场。鼓励国内企业出海布局，建立海外临床试验基地，推动产品获得国际认证，提高国际市场竞争力。

　　吴沛新（前排左二）在临床一线调研诊疗技术创新进展。

　　第三，优化政策供给，加速科技成果向临床应用转化。深化审批与市场准入改革，完善创新药物和高端医疗设备的审批制度，加快上市进程。建立政府与社会资本协同的多渠道多元化融资机制，引导和支持创新药与高端医疗设备企业的可持续发展。

　　中国新闻发布：为更好地保障人民群众生命健康，您认为公立医院在深化医学科技创新体制改革方面应有哪些举措？

　　吴沛新：结合协和医院的改革经验，加快构建“1+3+6”科技创新体系，具体举措包括：

　　一是组织建设层面，要坚持党建引领，成立医院科技创新领导小组。领导小组主要负责医院科技创新顶层设计、政策制定和统筹推动，做有组织的科研。在此基础上，健全医院科技创新的协同机制，组建学术委员会，对统一领导工作形成技术支撑作用。

　　二是在科技创新规划层面，要聚焦三张科技清单，凝聚创新活力。首先是建立重要临床问题清单，要围绕临床重大需求，研判国内外相关领域发展动态和风险隐患，对于尚未解决的重大临床问题和首创项目，建立重要临床问题清单。其次要整合重点攻关任务清单，融合国家攻关任务指南、医院学科建设重大需求，针对凝练出的重要临床问题清单，借鉴揭榜挂帅、赛马制、首席科学家、创新联盟等新型组织方式，组建跨学科攻关团队，给予政策和经费支持。最后是形成重大科技成果清单，要对照任务清单，根据不同研究的定位，形成论文、专利、标准、规范、指南、策略，以及新技术、新产品等原创性、颠覆性创新成果清单。

　　三是在科技创新支撑层面，要完善六大体系建设，加快创新驱动。通过积极争取竞争性项目、构建多元化社会资金投入机制、加大医院自主创新投入等措施，优化项目资助体系；围绕全国重点实验室、国家临床医学研究中心等研究平台建设，整合生物样本库、临床数据库等重大科技平台资源，统筹创新平台体系；通过培养战略科学家、领军人才、青年科学家，加强管理人才培养等措施，拓展多渠道职称晋升通道，健全人才养募体系；通过规范知识产权管理、丰富转化路径模式、促进医研企合作等措施，建立成果转化体系；通过深化科技评价体系改革、完善容错免责机制、推进薪酬激励与成果赋权等措施，强化科技服务支撑体系；通过强化制度建设、培育创新文化、优化临床研究管理、提升生物安全与科技监管能力等措施，完善科技创新治理体系。

　　中国新闻发布：您怎么看待医疗大模型的应用前景？大模型对医疗行业意味着哪些挑战和机遇？

　　吴沛新：医疗大模型具有广阔的应用前景，给医疗行业带来快速发展的机遇：

　　一是实现辅助诊疗智能化。医疗大模型能够整合影像学、电子病历、检验结果、基因组数据等多模态数据，为医生提供精准诊断支持。

　　二是赋能医学科研。医疗大模型可加速新药靶点发现、药物分子筛选与临床试验优化，助力新药研发提速。

　　三是促进医疗公平性，提升基层医疗服务能力。医疗大模型可通过远程会诊与智能辅助诊疗，帮助基层医生提升诊疗水平，缩小城乡医疗差距。

　　四是优化医院管理。医疗大模型可用于门诊预约优化、病房管理、药品采购预测等，提高医疗机构的运营效率。

　　五是支持公共卫生决策，增强疫情防控能力与公共卫生管理能力。

　　但是我们也应该看到大模型给医疗行业带来了众多挑战：

　　一是算力与基础设施挑战。医疗大模型训练对算力要求高，单体医院难以支撑，可探索国家统筹建设弹性算力集群，提升算力资源共享能力。

　　二是数据质量与隐私安全挑战。数据决定大模型质量，但医疗数据标准不统一、共享动力不足，影响模型训练质量。同时，患者隐私保护与数据安全合规仍是重大挑战，需要建立国家级医疗数据治理体系，确保数据安全与可用性。

　　三是伦理与法律监管难题。医疗AI的应用涉及算法治理、责任归属、知情同意等问题，亟需完善监管体系，明确责任边界，确保公平可信。

　　未来，随着技术进步，医疗行业需要不断创新与协作，共同推动医疗大模型成为新质生产力，为百姓提供高效、精准、普惠的医疗服务。（本刊记者/张语聪）