为深入贯彻健康中国战略，推动公共卫生事业高质量发展，凝聚多方智慧探索新时代公共卫生体系建设路径，北京大学公共卫生学院举办的“2026中国公共卫生前沿论坛”于2026年10月14日顺利开幕。14日下午，中国公共卫生前沿论坛卫生政策与健康治理分论坛成功举办。分论坛邀请复旦大学公共卫生学院党委书记罗力教授、四川大学商学院、服务管理研究所所长罗利教授、中国科学技术大学公共管理学院/山东大学管理学院张江华教授，北京大学公共卫生学院全球卫生学系副主任黄旸木研究员、北京大学公共卫生学院社会医学与健康教育系副主任孙昕霙教授、北京大学公共卫生学院卫生政策与管理学系副主任傅虹桥研究员作为演讲嘉宾，围绕数智技术驱动卫生政策研究与健康治理创新开展交流，分享人工智能与数字技术在主动健康、疾病筛查、医疗服务体系优化、全球卫生治理、健康教育及基层医疗等领域的实践探索。分论坛由北京大学公共卫生学院卫生政策与管理学系副主任杨莉研究员、北京大学公共卫生学院全球卫生学系副主任袁蓓蓓副研究员、北京大学公共卫生学院社会医学与健康教育系主任常春教授主持。
杨莉 研究员
简伟研研究员在致辞中表示，数字技术和人工智能的发展正在深刻影响卫生政策研究与健康治理模式，但人工智能如何应用、如何实现人与技术的有效协同仍处于探索阶段。此次分论坛以“数智驱动的卫生政策与健康治理研究”为主题，旨在围绕当前卫生政策研究中数字技术应用面临的关键问题开展交流与研讨。他指出，人工智能的发展既带来了新的研究工具和方法，也提出了技术应用边界、人与机器协同方式等新的挑战，希望通过专家学者之间的交流碰撞，进一步探索数智时代卫生政策研究与健康治理创新发展的方向。
简伟研 研究员
罗力教授围绕主动健康、健康积分与医疗保险开展了系统研究，分享了主动健康理念在健康治理中的实践探索。从健康状态、健康知识和健康行为三个维度介绍了健康积分体系的构建思路，分析了如何利用数智技术实现个体健康的量化评价，并推动居民健康管理模式转型。他指出，随着人口老龄化、慢性病负担增加以及医疗需求持续增长，传统以疾病治疗为中心的健康服务模式面临新的挑战，需要进一步强化预防为主和主动健康理念。他建议通过数智化手段推动健康数据应用，完善激励机制，引导个人、政府和社会共同参与健康管理，探索符合中国实际的健康治理新模式。
罗力 教授
罗利教授围绕数据驱动的个性化肺结节筛查决策优化开展了系统研究，分享了运筹学模型、人工智能和医疗数据融合应用于精准健康管理的探索。她针对肺结节筛查过程中筛查对象选择、筛查时间安排以及随访策略优化等关键问题，介绍了基于患者历史就诊信息、多模态数据和疾病进展轨迹构建个性化决策模型的方法，并分析了数据驱动决策在优化医疗资源配置、提升筛查效率方面的应用价值。相关研究为推动疾病筛查模式由群体化管理向精准化、个体化管理转变提供了新的研究视角。
罗利 教授
张江华教授围绕数智驱动的医疗服务体系布局优化与高质量发展开展分享，系统介绍了数字时代背景下医疗服务体系面临的变革与发展需求。他从数字技术发展对医疗服务体系的影响出发，分析了当前医疗资源配置不均衡、数据要素价值释放不足以及服务体系质量和效率提升等关键问题，并分享了围绕数字融通、资源布局优化、服务体系运营提升和评价保障机制建设等方面开展的研究探索。相关研究旨在探索如何通过数据要素和智能技术赋能医疗服务体系优化，推动医疗资源更加合理配置，实现医疗服务体系的智慧化、协同化和高质量发展。
张江华 教授
会议下半场由袁蓓蓓副研究员和常春教授主持。首先，黄旸木研究员围绕人工智能时代全球卫生治理开展分享，介绍了人工智能在全球卫生领域的发展趋势以及推动负责任应用面临的能力建设、责任落实和公平受益等治理挑战。她指出，人工智能技术的应用不仅需要关注工具本身的发展，更需要加强卫生人员能力培养、机构治理支持以及国际合作机制建设，推动不同国家和地区特别是资源有限地区公平获得人工智能带来的健康收益。她建议通过持续学习、效果评价和公平参与等路径，提升全球卫生领域人工智能应用能力，促进人工智能技术安全、有效、可持续发展。
袁蓓蓓 副研究员
黄旸木 研究员
孙昕霙教授围绕数智技术在健康教育中的应用开展分享，介绍了人工智能技术在慢性病健康管理和健康教育领域的创新实践。她以人工智能音箱辅助高血压患者健康管理研究为例，分享了基于语音交互、知识图谱和个性化干预的数字健康教育模式探索。她指出，数智技术能够降低健康教育服务使用门槛，提升健康干预的个性化水平，但仍需关注长期效果维持、用户隐私保护和数字产品可持续应用等问题。她建议未来进一步结合人工智能、多模态技术和行为干预理论，推动健康教育向精准化、个性化和智能化方向发展。
孙昕霙 教授
傅虹桥研究员围绕AI赋能基层医疗的发展与挑战开展分享，介绍了全国基层数字健康技术应用调查的研究设计与主要发现，系统分析了基层医疗机构业务信息系统、远程医疗和人工智能技术的建设部署、使用行为及反馈体验。该研究通过对12省41县88家基层医疗机构和1278名基层医生开展调查，全面梳理了当前基层医疗人工智能应用现状。研究发现，AI与基层医疗卫生的深度融合仍面临技术产品与基层需求脱节、数据壁垒和算力支撑不足、基层人员数字素养和应用能力有限、制度激励与支持机制不足等多方面挑战。进一步强调应从技术产品优化、人员能力提升和制度环境完善等方面推动人工智能与基层医疗服务深度融合，促进AI在基层医疗领域发挥更大价值。
傅虹桥 研究员
常春教授在会议总结中表示，本次分论坛围绕数智驱动的卫生政策与健康治理研究主题，邀请多位专家从卫生政策转化、人工智能赋能研究与服务能力提升、全球卫生治理与基层医疗实践等多个角度进行了深入分享，为卫生政策与治理领域的数字化转型提供了新的思路。她指出，数字技术和人工智能的发展将对卫生政策研究方法、医疗卫生服务模式以及治理体系创新产生深远影响，未来需要进一步探索技术应用与政策实践的深度融合，加强人工智能在卫生健康领域应用中的规范治理与能力建设。她期待通过持续交流与合作，推动数智技术更好服务卫生政策研究与公共卫生实践，为卫生健康事业高质量发展贡献力量。
常春 教授
