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　　数智化转型是公共服务治理范式的历史性跃迁。当前，“三医”协同治理仍受制于“双重不可能三角”：物理上，优质医疗资源稀缺形成“成本—质量—规模”的“服务效率三角”挑战；机制上，信息阻滞造成“控制—激励—信息”的“机制管理三角”难题。本文构建了从“叠层金字塔”经“X型沙漏”向“双曲面塔”的结构演化模型。研究发现，AI赋能数智治理之所以能破局，在于重新构建了“要素—生产力—生产关系”的逻辑闭环：依托真实世界数据打破部门壁垒，夯实全域治理的数字底座；依托AI技术突破优质医疗资源的物理供给限度，实现规模化服务；进而推动监管方式从刚性向柔性转变、支付机制从按量付费向价值导向转变。结论表明，数智化不仅是一种技术升级，更是通过重塑生产力与生产关系，实现政府、市场与社会在“三医”领域的“正和”协同。这一范式变革将推动“三医”协同从行政命令驱动迈向数据智能驱动，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。

　　随着通用语言大模型技术的突破性进展，人类社会正完成从“数字化”向“数智化”的历史性跨越。如果说数字时代解决了连接与效率的问题，那么数智时代则通过“数据要素×新质生产力”的深度融合，开启了数智治理的新纪元。

　　在这一宏大背景下审视中国公共服务治理，特别是以医疗、医保、医药为核心的“三医”领域，我们发现尽管改革不断深入，但该行业仍处于胶着的“深水区”。这种困境源于公共服务业普遍面临的深层“不可能三角”问题。

　　一是物理规律的“服务效率三角”挑战。医疗卫生作为典型的高人力资本密集型行业，长期受制于“鲍莫尔成本病（Baumol’s cost disease）”。在传统技术条件下，优质专家的诊疗能力无法物理复制，导致“高效率（广覆盖）、高质量（高水平）、低成本（低费用）”三者构成了物理上无法兼得的“不可能三角”。这是供给侧难以逾越的硬约束。二是机制逻辑的“机制管理三角”难题。从制度经济学视角审视，在缺乏穿透性信息工具的条件下，行政治理面临极高的交易成本。监管者与服务方深陷“控制、激励、信息”的“不可能三角”。强化控制往往牺牲激励，释放活力又往往导致信息失真与监管失效。这种机制互斥，导致传统改革易陷入“按下葫芦浮起瓢”的循环。

　　数智治理正是破解这一僵局的新范式：以真实世界数据（RWD）为新要素、AI技术为新引擎，通过重塑生产力与生产关系，推动“三医”治理结构从“双重不可能三角”向通透、开放、融合的“数智双曲面”的理想形态演进。

　　为了深刻揭示技术变革如何重塑治理结构，本文构建了一个基于几何拓扑视角的演化模型（图1）。这既是对其历史进程的理论概括，也是对治理模式的隐喻建构：公共服务治理范式经历了从工业时代“叠层金字塔”，经由数字时代“X型沙漏”，最终迈向数智时代“双曲面塔”的历史演进。

　　在传统工业化时期，受限于信息传递的高昂成本，治理形态呈现为图1(a)所示的“叠层金字塔”。其核心逻辑是信息上下阻隔，为维持系统的低维稳定，被迫通过行政叠层进行分层隔离。

　　叠层金字塔结构最显著的特征是信息流动的断层：上方的三角形（上层行政机制）与下方的三角形（基层服务供给）虽然同处于一个框架，但上下之间互不接触。这种空白地带隐喻了工业时代的治理真空，即行政指令只能通过行政叠层机制向下传导，面临层级衰减，基层需求向上反馈面临过滤，容易形成“上层想管管不到，下层想干干不成”的局面。每一叠层都构成了阻碍信息上下贯通的厚重壁垒。

　　其运行悖论在于，成本博弈下的“降维切割”导致两个“不可能三角”同时存在。这是以减少信息流动性和服务个性化为代价，换取秩序的稳定。在低信息技术条件下，治理体系无法同时低成本处理千人千面的个性化需求（高复杂性）与统一标准的合规性控制（高一致性）。为了避免系统过载，治理结构被迫进行“降维切割”：上层专注于低复杂度的宏观控制，于是在实践中容易采取“一刀切”政策。这种妥协虽然维持了底线秩序，却降低了整个系统的激励机制与社会活力。

　　因此，社会活力被“不可能三角”锁定。在服务端，优质资源无法突破物理时空限制，被锁定在人力能力内；在机制端，监管陷入“一管就僵、一放就乱”的循环。由此而言，工业时代的治理本质是一场有预定结局的“升级打怪”游戏，通过行政叠层划分，绝大多数需求被挡在低层级，无法逾越物理阻隔与机制壁垒获得优质公共服务。

　　随着互联网普及，治理形态演变为图1(b)所示的“X型沙漏”。这一阶段虽然打破了物理阻隔，却因数据处理能力不足陷入新的困境。

　　“X型沙漏”结构的变化在于生产关系与生产力两个三角通过信息端实现了连接，形成图中红色圆圈所示的“细腰”，即掌握数据的平台成为纽带中枢。这一阶段的平台主要发挥信息撮合功能，虽然汇聚了海量数据，但受限于传统算力瓶颈，中心节点无法进行智能化解析与生成。所有流量被迫挤过狭窄的物理中枢，形成极易堰塞的沙漏效应。

　　这制造了新的治理悖论。平台占据了流量关口，易形成通道依赖与权力寻租，造成事实上的数据高度集中。当海量决策需求向中枢汇聚，而中枢缺乏智能生成能力时，出现了“有数据、无智慧”的尴尬局面。庞大的数据枢纽反而异化为最大的效能堵点，使数据规模优势非但未转化为治理效能，反而转化为系统的负荷。

　　由于缺乏处理海量数据的技术能力，公共服务被异化为竞价排名或流量变现的生意，推高了社会交易成本，形成典型的高内耗治理。这证明单纯的数字化连接若不结合新质生产力，治理体系便依然被卡在狭窄的“腰部”，无法实现真正的上下贯通。

　　随着新一代AI技术的突破，治理范式向图1(c)所示的“双曲面塔”跃迁。其逻辑是系统重塑，通过AI技术撑开瓶颈实现全域赋能。

　　该阶段的变化在于，原本狭窄的X型沙漏“腰部”被彻底撑开，形成宽阔通透的智能中枢。这意味着AI大模型作为生成型基座，替代了拥堵的中介平台。算力不再是瓶颈，数据流能够像流体一样，在内部势能差（业务需求）的驱动下，沿着最小阻力路径实现上下贯通。

　　这一形态蕴含了“直纹曲面”治理哲学。从几何学看，双曲面虽宏观上呈曲面状，但微观上完全由无数条直线编织而成。这隐喻了个体需求与整体秩序的辩证统一：图中的每一条直线，代表每一个个体（患者/医生）都能通过数据流找到一条笔直路径，不被层级折射、不被中介阻隔，直达顶层资源；而无数个体的直线在数智规则下自然交织，共同构建起稳固、包容的宏观治理“曲面”。

　　这是对传统治理悖论的超越。在生产力维度，AI技术助力实现了顶尖专家能力的“工业化复制”，打破了“成本—质量—规模”的物理互斥；在生产关系维度，透明的数据契约打破了“控制—激励—信息”的博弈。它证明了，治理不再是“零和”博弈，而是“正和”共生。最终，数智化治理告别了工业时代沉重的“砌墙”和数字时代拥堵的“管道”，进化为一场通透、开放、协同的“编织”，构建起通向健康中国未来的数智塔。

　　数智治理之所以能实现系统重塑，在于数智治理新范式在遵循“生产力决定生产关系”根本规律的基础之上，形成“要素×生产力×生产关系”的系统性化学反应：数智治理效能=数据要素（新底座）×新质生产力（新引擎）×新型生产关系（新保障）。它揭示了AI助力“三医”协同治理范式跃迁的逻辑闭环：真实世界数据、AI技术与机制改革三者层层递进，共同推动治理效能的指数级跃升。

　　传统治理依赖单一维度、滞后的统计报表，医、药、保各自为政，形成信息壁垒。真实世界数据（RWD）强调的是在日常临床实践中常规产生的数据。其意义在于一旦实现数据融合会将物理世界的医疗活动完整还原为数字世界的可计算实体。RWD涵盖四类核心数据。临床诊疗数据：电子病历、影像病理，记录微观诊疗细节；行政管理数据：医保结算、药品监管、公卫监测，反映中观资源配置；生物组学数据：肿瘤基因检测、分子分型等，提供精准医疗的底层逻辑；社会行为数据：可穿戴设备、移动健康监测，补齐院外全生命周期数据。

　　数据融合的核心价值在于破壁。通过多源异构数据的汇聚与打通，原本割裂的医疗服务、医药供给和医保支付在数据层面实现逻辑贯通。这种全域数据资产化将分散的信息孤岛融为统一、可计算的数字底座，为治理者提供全局视野，使“三医”从物理隔离走向数据互联，为后续智能决策提供坚实基础。

　　基于高质量的数据才可能创建高质量的AI大模型，才能通过智力工业化打破成本—效率—质量的物理约束。一方面，AI大模型将专家级的隐性知识转化为标准化的算法模型，将优质智力供给的边际成本降至趋近于零，破解“高质量必是高成本”的矛盾；另一方面，AI的高维计算能力替代了有限的人力认知带宽，能够并发处理海量个体的差异化需求，为每一位患者生成精准方案，破解“规模化与个性化”的矛盾。由此，AI作为“双曲面塔”的“宽腰”中枢，彻底释放服务业的生产力。

　　生产力的突破必然要求生产关系的变革。针对“控制—激励—信息”相互掣肘的“机制管理三角”，数智治理利用数据和AI的力量，重构了政府、市场与社会之间的协作关系，推动“三医”主体从“零和”博弈走向“正和”协同。在控制机制上，从刚性监管转向柔性治理。将合规规则嵌入诊疗系统，实现事前规避与无感监管。在激励机制上，从按量付费转向价值导向。基于数据精准评估真实的健康产出，实现按疗效付费，解决公益性与逐利性的矛盾。基于客观透明的数据链条，消除信息不对称，构建多方协同的信任基石。

　　基于数智双曲面治理的架构，医疗、医保、医药、政府与患者五方主体共同构建起一个上下贯通的协同治理新格局：患者与公众是整个体系的需求端和数据源，其健康需求和医疗数据构成了治理的基础；政府与医保处于顶层调控位置，利用全局数据实现资源的科学配置和精准投放；医药企业发挥创新主体作用，借助数智技术将研发成果转化为可及的产品和服务；医疗机构与医生则是连接各方的关键枢纽，在智能系统辅助下，既回应患者需求，又落实政策导向。由此，形成一种“底层需求上得来、顶层资源下得去、中层创新跑得通”的立体协同新生态。

　　面对优质医疗资源稀缺与分布不均的结构性矛盾，单纯增加人力投入难以解决供需失衡问题，而数智技术通过专家能力的“工业化复制”打破了物理空间的限制。其一，在技术供给侧，实现了专家资源的下沉。基于数百万份高质量电子病历数据训练的临床决策支持系统，能够全天候辅助医生进行鉴别诊断。特别是在基层医疗机构，AI能够赋予全科医生接近专科专家的诊疗能力，有效解决分级诊疗难以落地的难题。其二，在服务模式侧，推动以患者为中心的范式转变。真实世界数据整合了基因组学与生活方式数据，支持对疾病的早期预防与精确干预，将治理关口前移至未病阶段。其三，在运营管理侧，提升医疗机构的精细化水平。医院利用数据要素优化资源配置与流程管理，在提升服务质量的同时显著降低了运营成本，实现了有效供给效率的质变。

　　医保是“三医”协同的枢纽，数智化为医保部门提供了从经验决策转向循证决策的科学依据，彻底重构了利益分配机制。一是重塑决策与监管体系。在决策支持方面，大数据分析为医保目录调整、谈判药品再准入提供客观依据，避免单纯依赖专家经验的主观性判断；在基金监管方面，利用AI挖掘海量结算数据中的隐藏规律，构建数智天网，精准识别欺诈骗保行为，有效解决信息不对称下的控费难题。二是确立价值支付的“指挥棒”作用。医保部门建立起以临床价值和治疗结果为导向的支付机制，评估创新药物与技术的性价比。这种机制实现了真正的激励相容，既确保基金安全，又激励药企和医院提供高性价比的产品与服务，从而重构医疗服务的生产关系。

　　药品监管现代化需要以信息化为“倍增器”，真实世界数据的应用使得监管从被动审批转向主动治理，有效解决了政企之间的信息不对称问题。其一，推进注册审评体系数智化。在注册阶段，利用真实世界数据支持药品审评审批，特别是针对罕见病孤儿药、儿童用药等样本稀缺领域，数据要素弥补了传统随机对照试验数据的不足，显著提高了审评速率。其二，提升安全性监测与应急响应能力。在上市后阶段，利用真实世界数据构建药物警戒证据网络，帮助监管机构实时掌握药械在真实使用中的安全性表现，实现安全性监测的穿透性。其三，在突发重大公共卫生事件中，监管部门能将真实世界数据与大规模简单临床试验结合，实现应急状态下的快速评价与决策，有效平衡风险控制与药物可及性之间的矛盾。

　　传统新药研发面临周期长、成本高的问题，AI技术与数据的结合正在从源头打破这一生产力瓶颈。一方面，实现研发全流程提速增效。在前期调研中，真实世界数据帮助企业精准评估疾病谱，辅助确定产品的差异化市场定位，实现研发提速；在临床试验阶段，利用数据构建合成“对照臂”辅助评价药物有效性，极大提升了临床增效，这已成为全球监管与产业界关注的前沿方法。另一方面，推动价值延伸与产业转型。在上市后阶段，数据挖掘协助企业开发药品的新适应症（如中医药的老药新用），从而延长产品生命周期并提升商业价值。这种变革推动了医药产业从高风险博弈向精准研发转型，如我国在儿童药、罕见药及中医药领域的探索实践表明，数据决策不仅降低了企业试错成本，更有效解决了特殊人群无药可用的供给难题。

　　数智治理的深层影响在于重塑医学研究的底层逻辑，推动医学从传统的循证医学向计算医学演进。一是推动科研范式底层转换，进而推动生物经济革命。高质量数据与强大算力的结合，使得生物医药研发演进为一门类似工程学的计算科学，让虚拟临床试验成为可能；同时，语言大模型扩展了原始证据来源，极大提高了证据获取效率，正在重塑医学教育与科普模式。二是构建数据驱动的创新生态。在数智新范式下，科研机构、制药企业与临床终端不再是孤岛，而是通过数据要素紧密链接。这种生态融合不仅加速了医学科研成果的转化，更成为推动生物经济爆发式增长的核心引擎，为健康产业的整体升级提供不竭动力。

　　在现实层面，真实世界数据与医学AI在“三医”协同中的深度应用，受到伦理、制度、技术及异化四大维度的多重掣肘。

　　健康大数据关乎生命尊严，伦理敏感性极高。当海量数据汇聚成池，隐私保护面临严峻挑战。一是群体隐私风险加剧。传统脱敏手段在多源数据交叉比对下逐渐失效，AI强大的推演能力可能复原患者身份，甚至暴露特定群体遗传特征，引发就业歧视等次生伤害。二是安全防护能力不足。各级单位防护水平参差不齐，流通环节风险预警机制不完善，数据泄露与滥用事件时有发生。三是技术实现存在瓶颈。隐私计算虽试图平衡安全与效率，但在大规模医疗场景中，仍面临高算力消耗与高工程成本的现实制约。

　　真实世界数据作为新型生产要素，其产权界定与流通机制仍处于制度真空地带。其一，在确权层面，权利归属模糊。医疗数据涉及患者隐私权、医院记录权及企业加工权等多方主体，权益边界不清，导致授权机制与收益分配缺乏法律依据。其二，在流通层面，交易与共享面临障碍。交易环节缺乏统一价值评价模型，供需双方难以定价；交换环节因部门壁垒存在兼容性难题；共享环节因立法缺位，政务部门开放意愿不足。这种制度性“市场失灵”，导致大量临床数据沉睡于孤岛，无法转化为现实生产力。

　　数据标准不统一是制约高质量供给的关键瓶颈。一方面，数据采集标准呈现碎片化。不同机构与系统的数据格式各异，跨机构整合存在挑战，难以形成统一的高质量数据集。另一方面，存在深层语义鸿沟。现有标准多以临床流程为导向，缺乏适配AI研究的元数据标准。加之医学术语不统一，导致AI在处理多源异构数据时面临大量未定义的灰色地带，严重影响算法模型的泛化能力。

　　AI的治理异化是数智化时代面临的深层隐忧。若治理逻辑偏离，数智化可能导致旧体制的异化。首先，需警惕技术应用沦为“数字泰勒主义（Digital Taylorism）”的数字监工。即AI仅被用作强化行政管控的工具，如利用算法对医生进行高强度的工时监控或机械化考核，而不是将AI作为赋能助手。这将过度强化控制维度，压抑基层专业自主性。其次，需警惕机制层面的“数字板结（Digital Sclerosis）”风险。僵化的治理结构若获得技术加持，可能演变为更封闭的数字壁垒。防止异化的关键，在于建立以人为本的纠偏机制，确保技术始终服务于释放生产力这一根本目标。

　　数智治理能够建构五方协同的新图景：政府监管更精准、市场配置更有效、医保使用更合理、医生执业更有尊严、患者就医更有获得感。社会各方如同图1(c)双曲面上那无数条直纹轨迹，虽各自独立、诉求不同，却在数智规则的协调下，共同编织起稳固开放的治理体系。为此有如下建议。

　　第一，强化顶层设计，搭建“三医联动一张网”治理架构。做好数据治理的政策协同，集成好数据基础制度体系，统筹处理好地方实践探索与整体稳定发展的关系。一是理顺利益结构。聚焦数据标准不一与流通受阻背后的深层利益矛盾，通过行政资源与数据资源的双重整合，打破部门壁垒，构建统一高效的医疗大数据底座。二是完善基础制度。加快建立适应“三医”协同的数据基础制度体系，通过目标融合、结构优化、资源整合和信息共享的四重机制，推动医药卫生领域全方位的数智化转型。三是推行试点先行。坚持顶层设计与基层首创相结合，鼓励有条件的地区先行建设“数智治理试验区”，探索可复制、可推广的治理经验。

　　第二，筑牢安全底线，建立“以人为本”的伦理防御体系。坚持发展与安全并重，统筹好数据开放流动、创新应用与安全保障的关系。一是构建“人机协同”的伦理审查机制。设立算法审查委员会，重点防范算法偏见与权力异化，确保技术应用始终服务于人的健康福祉，防止“数字监工”倾向。二是筑牢全周期安全防线。遵循全生命周期保护原则，从数据的采集、存储、处理、传输到销毁，综合运用隐私计算等前沿技术，严守信息安全底线；建立动态平衡机制，随技术迭代持续界定数据安全与隐私保护的合理边界。

　　第三，夯实数智标准基座，构建科技与医学融合的元数据体系。数据标准化是数智治理的基石，必须解决标准碎片化与语义鸿沟问题。一是建立科医融合的元数据标准。推动医学与信息科学深度融合，制定适应人工智能训练需求的高质量数据规范，为数据驱动型医学研究夯实基础。二是打破跨部门信息流通壁垒。推动公共卫生、医疗服务、医疗保障、民政养老等多部门数据的互联互通，整合多源异构数据，构建标准统一、逻辑互联的智能化“三医”协同数据生态。

　　第四，优化服务供给，突破医疗资源的物理时空限制。以真实世界数据与AI辅助诊疗为突破口，推进优质医疗资源扩容下沉，完善全人群健康管理体系。一是推动优质资源智能下沉。积极部署多模态医疗大模型，发展数据驱动的AI辅助诊疗系统，赋能基层医疗机构，从技术供给侧破局，实现分级诊疗的高质量落地。二是完善全生命周期健康管理。建立基于真实世界数据的居民健康监测平台，重点聚焦慢性病患者与老年群体，通过个性化干预优化健康服务供给，显著提升医养结合与护理水平。

　　第五，完善激励机制，发挥医保战略购买的杠杆作用。以数据与AI技术为支撑，强化医保部门的政策引领与决策能力，实现“保基本”与“促创新”的双重目标。一是强化医保基金智能监管。运用真实世界数据和AI技术开展全域风险识别与反欺诈分析，构建数智天网，确保医保基金安全高效运行。二是深化价值导向的支付改革。推动医保支付从传统的“按项目付费”向基于真实世界证据的“按疗效付费”转变，利用支付杠杆精准撬动医药产业创新，推动“三医”全链条高质量发展。

　　第六，推进监管现代化，提升中国标准的国际话语权。以RWD与医学AI的智慧监管为突破口，推进药品监管体系和监管能力现代化。一是构建智慧监管共同体。推进AI技术辅助药械注册评审，形成“政产学研医”协同的数据监管网络，大幅提高药品安全性监测的效率与透明度。二是促进药品监管能力与科技的国际合作，推进药品监管治理体系和治理能力现代化。三是积极参与全球AI治理与生物医药数据规则制定，依托我国丰富的数据资源与应用场景优势，提升中国在数智治理领域的国际话语权与影响力。

　　“三医”领域的数智化治理范式，是通过新质生产力重塑生产关系，实现政府、市场与社会在“三医”领域的“正和”协同。从工业时代的“管不到”，到数字时代的“堵在中间”，再到数智时代的“全域贯通”，技术进步不断突破治理瓶颈。通过构建AI驱动的协同体系，终将打破传统服务业困境，迈向高质量、高效率与高个性化、高可及性并存的健康中国新时代。