人口老龄化背景下，医疗资源供需矛盾如何缓解？全国人大代表李林建议，以人工智能赋能健康管理，开启“互联网+医疗护理”新模式，从“治已病”过渡到“治未病”。

“这已成为未来的大势所趋。”李林说，在人口老龄化、高龄化的背景下，围绕个人健康管理的技术和应用系统将成为现有医疗系统的自然延伸，极大地提高患者慢性疾病的治疗和管理效果，“由‘治已病’过渡到‘治未病’，可以有效缓解医疗资源的供需矛盾，并为持续改善全民健康水平提供更全面的支撑”。

利用信息技术提升服务能力，能够开启“互联网+医疗护理”融合服务的新模式。

目前，我国人工智能应用于健康管理，还面临诸多问题。李林代表提到，监管体系不够完善、标准规范尚不统一、跨界融合不深入等问题，妨碍了人工智能在健康管理领域的应用，包括因隐私安全问题不敢、不愿共享，因数据标准问题不能、不可互联互通，因跨界难不便、不易融合。

李林说，尽管我国在不少法律条文中已经提及并重视对个人健康管理数据的保护，但目前仍缺乏落地的数据安全分层分级规范及风险评估。

此外，由于健康医疗数据采集、汇聚、治理等规范标准的缺失，健康设备（尤其是可穿戴设备）在数据精准度的把控以及对复杂病况的科学识别上没有相关标准进行衡量，导致外界对监测数据的科学性和可靠性存在质疑，这也极大阻碍了人工智能赋能健康管理。

而且，目前人工智能与健康管理领域依然面临学科建设不够完备、跨学科专业人才储备短缺、跨界合作等问题。

针对这些问题，李林代表提出了以下建议：

首先，完善政策法规与数据安全分级，保护个人数据隐私。包括填补法律空白、明晰数据权限，对于需要严控的健康管理数据，应在法律条文中清晰界定其所有权、采集权等权限范围，基于数据重要性和敏感性构建安全访问的分类分级体系。

其次，推进监管建设与评审升级，提高前瞻治理水平。“要强化产品监管，出台适用于人工智能健康管理产品与系统的审查审评指南与规范。”李林提出，应从政策上明确可穿戴设备、云平台与系统软件等软硬件设施在人工智能健康管理中的功能作用，加强这类产品的审评审批。此外，还需严抓流程管控，出台数据去标识化与匿名化操作细则，并要求数据使用者定期进行风险评估，采取安全可靠的预防措施与技术保障避免数据泄露。

第三，促进数据标准统一，保障数据互联质量基础。一是统一数据标准，加快开展数据标准制定，并大力推广已统一的数据标准。二是贯通数据孤岛，根据统一的数据标准提出数据融合倡议与要求，打破各机构间、机构内的数据孤岛，实现数据的互联互通。

第四，加大人才培养引进与跨界协同合作，加强领域深度融合能力。

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