在成都崇州一家不起眼的社区诊所里，医生陈沛正用手机上的AI应用为患者分析病情。几秒钟后，系统给出了几种可能的诊断和用药建议。“它给了我很大帮助，”陈医生对前来调研的全国人大代表、好医生集团董事长耿福能说。
今年2月27日，耿福能在这家诊所记录下了这个场景。如今，在2026年全国两会的议政殿堂里，他将这份来自基层的观察，转化为一项具体的政策建议：设立专项补助金，推动AI智能体走进中国的百万家基层医疗机构。
与此同时，全国政协委员、华山医院感染科主任张文宏却在另一个场合发出警告：“必须坚持‘医生主导、AI辅助’的原则……患者自诊一旦出错，既无专业人员兜底，也面临法律追责缺失的困境。”
据《华夏时报》记者统计，正在召开的全国两会，医疗界有100位代表参会，提交了200多份提案，其中31位医疗界代表委员提出了42项明确涉及人工智能技术的建议或提案，覆盖AI药物研发、智慧医院建设、医疗数据治理、基层医疗赋能及中医药智能化等多个关键领域。这些建议和提案不仅数量可观，且内容高度聚焦于解决行业痛点，如数据孤岛、研发效率低、优质资源分布不均等，“人工智能+”成为今年医疗领域提案的最热词。
这场始于诊所诊室、终于国家议政殿堂的讨论，将中国人工智能医疗推到了一个关键的十字路口。
基层诊所的“新助手”与“老问题”
陈沛医生的手机里，安装了多款AI应用工具，用于资料查阅、辅助判断。遇到疑难病例时，他还会借助AI进行分析比对，进一步提升诊疗的准确性。耿福能代表在今年2月的调研中，记录下了许多这样的场景。
“AI智能体用好了，基层医生强了，老百姓看病就不用老往大医院跑。”耿福能说。他建议中央与地方财政按比例分担，对基层采购适配的AI智能体给予30%—50%的购置补贴，乡村地区标准还可适当上浮。
然而，全国政协委员、四川大学华西医院教授甘华田看到的却是另一番景象。“大众对于AI医疗的应用想象被大大‘高估’了，”他在小组讨论中直言，“号称能解放医生的AI病历系统，没有发挥出它真正的生产力。”
甘华田指出，“当前医疗AI的资本和技术资源，绝大多数仍集中在顶级三甲医院。”而像陈沛医生所在的基层诊所，往往面临资金有限、设备老旧、运维能力不足的现实困境。“不少基层医生看病，依赖的还是‘听诊器、温度计、血压计’老三样。”
数据“城堡”与共享难题
即使技术能够落地，另一个更深层的障碍依然横亘在前。全国政协委员、北京大学第一医院心内科首席专家霍勇指出，中国医疗机构普遍倾向于私有化部署大模型，各家医院就像建起了自己的“数据城堡”，城墙高筑，护城河深挖。
“不同机构之间的数据不互通，导致高质量数据供给不足。”霍勇说。这直接制约了AI模型的训练效果和诊断准确性。
对此，全国政协委员朱同玉提出了“可信数据空间”的构想——试图在“数据不出域”的前提下，实现“知识可流通，价值可共享”。但这个技术方案能否破解医疗机构之间根深蒂固的数据壁垒，仍是一个问号。
“医生主导”的红线
在所有争议中，最核心的或许是责任与边界问题。张文宏委员的担忧代表了许多临床专家的心声：“患者利用AI进行自我诊断虽然能提供一定的健康提示，但具有风险，容易让人产生AI可以替代医生的错觉。”
在今年1月香港举行的高山书院论坛上，张文宏甚至明确表示反对将AI系统性地引入医院日常诊疗流程。“医疗行为的责任主体必须是医生，”他强调，“AI没有感情，没有直觉。”
耿福能代表也承认技术的局限性：“普通商业大模型还存在‘思维漂移’的问题，AI答不出来就会编，这就不行。病人身边要有真正的医生，医疗才是真正的医疗。”
未来五年的“主战场”
尽管观点交锋激烈，但一个共识正在形成：基层可能是AI医疗未来五年最具潜力的“主战场”。
甘华田委员判断：“在医疗这个复杂的领域，AI仍然处于初级阶段。未来5年，AI医疗最激动人心的落地场景，可能还是在基层。”这与耿福能代表推动技术普惠的初衷不谋而合。
产业界的代表则试图提供系统性的解决方案。全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏建议，推广AI驱动的“医—检—诊—药”闭环模式。全国人大代表、中国移动上海公司党委书记楼向平则从基础设施入手，呼吁强化算力供给与统筹。
张文宏委员的提醒则指向了一个更根本的问题：“既要发展AI医疗，更要强大基层医疗，基层医疗是底座。”技术可以赋能，但无法替代医疗体系中人的核心作用——无论是医生的专业判断，还是医患之间那份有温度的连接。
2026年的这场辩论，没有简单的胜负。当代表委员们在庄严的会场里争论技术路径时，在中国广袤土地上的无数个诊所里，医生和患者正在用最实际的需求，为AI医疗的未来书写着最真实的注脚。技术终将进步，但医疗的本质，或许永远关乎人与人之间的信任与托付。
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