2025年7月3日，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会、北京市卫生健康委员会等多个部门联合印发《北京市加快推动“人工智能+医药健康”创新发展行动计划（2025-2027年）》（简称《行动计划》），以加快培育新质生产力，将北京打造成具有国际影响力的“人工智能+医药健康”创新高地，这是国内第一个政府层面的人工智能与医药健康的创新发展行动计划。发展目标提出，到2027年，产出一批“人工智能+医药健康”新技术、新工具、新模式，落地转化30个以上核心技术和创新产品；以人工智能技术助力不少于20个创新药械研发进入临床试验阶段，加速推进人工智能技术在医疗服务、康养服务、医学科教、医疗健康保险及公共卫生等领域不少于10个场景的应用；构建技术自主可控、产业协同创新、风险有效防控的创新生态体系，引育不少于100名高水平专业人才，形成2-3个具有竞争力的产业聚集区。《行动计划》从前沿研究、数据基础、场景建设、产业生态等4个维度部署了15项重点任务。

《行动计划》核心目标：将北京打造成具有国际影响力的“人工智能+医药健康”创新高地，并通过此行动加速培育新质生产力。解读要点：1.战略定位高：多部门联合推动：由北京市科委（中关村管委会）、卫健委等核心科技和健康主管部门联合发文，体现了市级层面的高度重视和资源整合力度。新质生产力抓手：明确将“AI+医药健康”作为驱动未来经济增长（新质生产力）的关键引擎。国际影响力目标：目标直指在全球范围内建立领先地位，彰显北京的雄心。2.发展目标清晰量化（到2027年）：成果产出：新技术/工具/模式：产出一批标志性成果。产品转化：落地转化30个以上核心技术和创新产品（强调从实验室到市场的转化）。研发加速：创新药械研发：AI助力不少于20个创新药械研发项目进入临床试验（AI在药物发现、临床设计、数据分析等环节的应用提速）。

场景落地：应用广度：AI技术应用于医疗服务、康养服务、医学科教、医疗健康保险、公共卫生等5大领域。应用深度：在以上领域形成不少于10个具体应用场景（如AI辅助诊断、智能慢病管理、AI教学平台、保险精算与风控、流行病预测等）。生态构建：人才引育：引育不少于100名高水平专业人才（涵盖AI、生物医药、临床医学、数据科学等交叉领域）。产业聚集：形成2-3个具有竞争力的产业聚集区（如中关村生命科学园、亦庄生物医药园等区域的升级强化）。自主可控与安全：强调构建技术自主可控、产业协同创新、风险有效防控的生态体系（响应国家科技自立自强和生物安全要求）。3.重点任务系统部署（4大维度，15项任务）：前沿研究：聚焦基础理论突破和核心技术攻关（如新型AI算法、多模态医疗数据处理、可解释性AI、生物医学知识图谱构建等），抢占科技制高点。数据基础：解决AI医疗发展的核心瓶颈——高质量医疗数据。

任务可能涉及：推动医疗数据标准化、规范化。探索建立安全合规的医疗数据共享、开放和交易机制（如建设医疗大数据平台）。加强数据隐私保护和安全管理。场景建设：推动AI技术在真实世界中的应用落地。任务可能包括：在医院、社区、养老机构等不同场景部署试点示范项目。制定AI医疗产品/服务的应用规范和评价标准。优化审批流程，促进创新产品进入临床应用。产业生态：引育人才：吸引全球顶尖人才，加强本地交叉复合型人才培养。集聚企业：扶持龙头企业，孵化创新企业，打造产业集群。金融支持：引导社会资本投入AI+医药健康领域。平台搭建：建设公共技术服务平台、临床试验平台、算力平台等。国际合作：吸引国际资源，参与全球竞争合作。风险防控：建立健全伦理审查、技术评估、安全监管体系。

总结与意义：北京的战略决心：该计划是北京利用其在人工智能和生物医药领域的双重优势，抢占全球未来产业竞争制高点的关键举措。明确的产业导向：为AI在医药健康领域的创新、转化和应用提供了清晰的路线图和时间表，引导资源（资金、人才、数据）向该领域集中。强调应用落地：不仅关注技术研发，更重视产品转化和场景应用，目标是真正解决医疗健康领域的实际问题，提升效率和质量（如加速新药研发、改善医疗服务）。构建完整生态：认识到单一技术或产品不足以支撑高地建设，因此着力打造涵盖基础研究、数据支撑、应用开发、产业聚集、人才培养、风险防控的全链条创新生态，尤其强调“自主可控”。驱动新质生产力： AI与医药健康的深度融合，将催生全新的产品、服务、模式和业态，是培育经济增长新动能（新质生产力）的典型路径。这份行动计划标志着北京在“AI+医疗健康”领域进入了加速推进、系统布局的新阶段，目标是形成技术领先、产业繁荣、应用广泛、生态完善的全球创新高地。其成功实施将对我国生物医药产业升级和人工智能技术落地产生深远影响。

《行动计划》中发展目标部分的详细阐述，清晰地勾勒了北京实现“国际影响力创新高地”愿景的路径和具体抓手。我们可以从以下几个方面进行解读：核心目标：构建“三位一体”的国际影响力高地。创新策源地：强调源头创新，产生引领性成果。应用高地：强调技术在实际场景中的落地和深度赋能。产业聚集区：强调形成有竞争力的产业集群。实现路径与核心战略：1.立足优势，应用牵引：突出优势：明确北京的核心竞争力在于：人工智能技术策源能力（技术强）、头部医疗资源汇聚（临床/研究强）、健康数据高度富集（数据基础好）。这是行动计划成功的基石。导向明确：以应用牵引为导向。这意味着技术研发不是闭门造车，而是为了解决医药健康领域的实际问题（如新药研发慢、医疗服务效率低、公共卫生挑战等），市场需求和场景落地是核心驱动力。统筹推进：强调“前沿技术创新、数据汇聚流通、深度赋能应用和产业生态培育”四位一体，协同发展，缺一不可。

2.三大支柱任务：1）坚持创新驱动，强化技术策源：核心思想：通过变革创新模式来驱动关键突破。关键行动：一体化推进：将“创新范式变革”（如AI驱动的科研新方法）、“关键技术突破”（如AI制药核心算法、多模态数据处理）和“产品创新研发”紧密结合。成果目标：产出国际领先水平的创新成果，具体表现为一批“人工智能+医药健康”新技术、新工具、新模式。转化落地：强调成果转化，目标是**落地转化30个以上核心技术和创新产品。这是检验创新价值的关键指标。2）突出场景牵引，深化落地应用：核心思想：聚焦具体应用领域，让AI真正赋能产业升级和服务提升。关键行动与目标：赋能产业（研发与生产）：着力推动AI在创新药械产品研发、生产等环节的应用，目标是助力不少于20个创新药械研发进入临床试验阶段（显著加速研发进程），并实现医药健康产业数智化升级（提升生产效率和质量）。

赋能服务与治理：加速推进AI在医疗服务、康养服务、医学科教、医疗健康保险及公共卫生等五大领域的应用，目标是形成不少于10个场景的深度应用（如AI辅助诊断、个性化康养方案、AI医学教育、智能核保理赔、传染病预测预警等）。3）创新协同机制，营造良好生态：核心思想：构建一个开放、协同、可持续的创新生态系统。关键行动与目标：多方协同：广泛凝聚医（医疗机构/医生）、产（企业）、学（高校）、研（科研院所）、用（用户/患者）各方力量，打破壁垒。平台支撑：布局建设一批创新孵化加速平台，为成果转化和企业成长提供基础设施和服务。人才引育：引育不少于100名高水平人才（涵盖AI、生物医药、临床医学、数据科学等交叉领域）。企业培育：梯度培育创新主体（支持大中小微各类企业协同发展）。空间集聚：形成2-3个具有竞争力的产业聚集区（如中关村生命科学园、亦庄生物医药园等），发挥集群效应。生态基石：最终目标是构建技术自主可控（安全可靠）、产业协同创新（合作共赢）、风险有效防控（伦理、安全、监管）的可持续创新生态体系。

总结解读：这段发展目标的描述，清晰地传递了北京发展“AI+医药健康”的战略意图和战术路径：1.目标高远且具体：瞄准“国际影响力”，并设定了可量化、可评估的具体目标（30个产品、20个药械临床、10个场景、100名人才、2-3个聚集区）。2.路径清晰且协同：以北京独特优势为基础，以解决实际问题（应用牵引）为出发点，通过技术创新、场景落地、生态构建三大支柱任务协同推进。3.强调落地与转化：无论是技术研发还是场景建设，最终都要落到“产品转化”和“实际应用”上，体现出强烈的实践导向和产业思维。4.生态建设是保障：认识到单一技术或产品无法支撑高地建设，必须构建一个涵盖人才、平台、企业、政策、风险防控的完整、健康、可持续的创新生态系统，尤其强调“自主可控”和“风险防控”的国家战略要求。5.多方协同是关键：特别强调打破传统界限，整合“医产学研用”各方资源，形成合力。

总而言之，描绘了北京在未来三年（2025-2027）如何系统性地将自身在AI和医药健康领域的双重优势转化为全球竞争力，打造一个技术领先、应用广泛、产业繁荣、生态完善的“AI+医药健康”全球创新高地。它不仅仅是一个目标声明，更是一个详尽的行动蓝图。《行动计划》重点任务。它从四个关键维度（基础研究、数据基础、场景建设、产业生态中）部署了15项具体任务。以下进行前11项逐项解读：推动基础研究突破，引领前沿科技创新。核心目标：抢占科技制高点，奠定源头创新能力。任务1：探索人工智能驱动的生命科学研究新范式。主体：国家实验室、新型研发机构（如北京生命科学研究所、北京脑科学与类脑研究中心等）。方向：基础理论算法：研发专门适用于生命科学领域的AI基础理论和算法。揭示本质规律：利用AI开发新方法、新工具，用于探索生命本质、致病机制（如复杂疾病机理）。

突破前沿技术：重点攻关人工智能虚拟细胞（模拟细胞行为）、医学数字孪生（创建个体化数字模型）、DNA存储（利用生物分子存储数据）等颠覆性技术。探索前沿应用：研究认知智能（理解、推理）、类脑智能（模拟人脑）、超级智能（超越人类）在医药健康领域的潜力。意义：旨在从根本上变革生命科学研究方法，催生重大原始创新。任务2：推动创新药基础大模型研发。主体：支持创新主体（企业、研究机构）联合研发。核心：打造自主可控的多尺度生物医药基础大模型（分子、细胞、器官/系统级）。功能：模拟分子相互作用、细胞通路、系统调控。实现高维度生命科学数据的深度表征学习（理解数据本质）、跨模态关联分析（整合不同类型数据）、生成式预测（生成新分子、预测结果）。目标： 显著提升靶点发现（新药起点）、临床试验设计优化等关键环节的效率和成功率。意义：构建医药研发的AI“新基建”，加速新药创制。

加速数据汇聚流通，夯实研发应用基础。核心目标：解决AI医疗发展的核心瓶颈——高质量数据的获取、治理和流通。任务3：推动高质量数据资源建设。平台整合：加速建设北京全民健康信息平台，整合影像云平台、医疗健康大数据平台、“三医”（医疗、医保、医药）数据底座等，实现全市域医疗健康数据高效汇集（打破孤岛）。数据资源库：鼓励多方（高校、院所、医院、药企）围绕重大疾病队列建设高质量、结构化的疾病数据资源库。数据治理：加强医学数据标注能力建设（使数据可被AI理解）。研究数据分类、标注标准（统一规范）。支持跨模态数据整合（融合影像、文本、基因等）、数据质量治理体系建设（保证数据准确可靠）、真实世界数据挖掘（利用临床实践数据）。产出：建设一批面向行业级应用的公共数据集（降低企业研发门槛）。意义：构建标准化、高质量、大规模、多模态的医药健康数据资源池，是AI应用的基础燃料。

任务4：创新数据应用流通机制。可信环境：搭建医药健康可信数据空间，建立质量评定、价值评估等标准（确保数据可信可用）。资产化与流通：支持数据资源登记认定和资产入表（明确数据产权和价值）。支持数据资产交易、数据集合作开发利用、数据资源开放共享（促进数据价值释放）。跨境流动：利用北京数据基础制度先行区政策优势，支持符合条件的医药企业和医疗机构数据跨境便利化流动（对接国际研发合作）。风险可控：实施“监管沙盒”机制（在安全可控环境下先行先试），有序推进医药健康数据的交易和流通意义：破解数据确权、定价、流通、跨境和安全等难题，建立活跃、合规、高效的数据要素市场。推进深度赋能应用，加速产业创新变革。核心目标：将AI技术深度融入医药健康全产业链和多个服务领域，实现产业升级和服务模式创新。

任务5：加速人工智能赋能医药产业应用。药物研发：支持开发多任务协同的药物研发模型，应用于分子生成、药物筛选优化、药效预测、工艺开发、临床前评价、临床试验服务等全链条（AI制药）。服务升级： 支持CRO/CDMO等机构建设智能化实验室等新型服务平台。医疗器械：支持个性化植入耗材（如口腔、骨科）的AI设计定制。研发AI辅助诊断、治疗决策、手术规划等智能诊疗产品。提升高端影像设备、手术机器人等医疗设备的智能化水平。生产制造：推动药企数智化转型，应用垂类模型和智能体于研发生产、经营管理、质量控制、流通追溯等环节，打造智能工厂标杆。意义：全面重塑医药产业价值链，提升研发效率、产品质量和生产智能化水平。任务6：推进人工智能赋能中医药应用。数据基础：建设多模态中医标准数据集。智能诊疗：构建中医优势病种智能传承疗效评价模型和智慧中医诊疗平台，优化方案与规范，实现名中医数字化传承及个性化精准诊疗。

中药研发：利用AI分析特色中药制剂数据，实现成分筛选、药效预测、毒性评估，探索中药研发新路径。意义：运用现代AI技术赋能中医药守正创新，提升其科学性、标准化和个性化服务水平。任务7：拓展人工智能赋能医疗服务应用。临床辅助探索医生与医疗智能体协同机制，开发数字医生、数字医院用于诊疗方案制定、影像质控、病例生成、用药辅助决策、手术规划等。服务优化：在预问诊、分诊、用药咨询、智慧药房等环节应用AI，提升患者就医体验。基层赋能：支持研发适配基层需求的智能穿戴设备、康复设备、诊疗系统，实现对常见慢病的日常监测、用药提醒、病情预警，打造全流程智慧健康管理模式。产品入院：遴选机构开展AI医疗器械应用试点，探索**入院采购和结算新模式。意义：提升医疗服务效率和质量，改善患者体验，特别是利用AI赋能基层解决资源不足问题。

任务8：促进人工智能赋能医学科教应用。医学教育：开发个性化教学资源，构建医学模拟环境，建设手术机器人培训基地等，提升医师临床能力。科研支持：建立智能医学科研数据分析平台、随访管理系统等，推动医学科研提质增效。意义：革新医学教育和科研模式，加速人才培养和科研产出。任务9：探索人工智能赋能医疗健康保险应用。医保管理：提升基本医保智能化水平，构建智能核保、反欺诈模型，实现智能审核监管和精细化服务。商业保险：鼓励开发特色模型、辅助核保理赔系统，实现产品智能化设计、个性化保障、快速理赔与风控，丰富产品供给。意义：提升医保基金使用效率和风控能力，促进商业健康险创新发展，更好满足多样化保障需求。任务10：深化人工智能赋能公共卫生应用。疾病防控：构建智能疾控体系，开发传染病智能监测预警与风险评估模型，提升对新发突发和重大变异病原体的发现、识别、跟踪和风险评估能力。

数据整合应用：整合“时间、空间、人群”多维度公共卫生数据，提升数据能力，探索AI在应急处置、免疫规划、卫生监督、健康影响因素监测等应用。意义：提升公共卫生监测预警、应急响应和精细化管理能力，保障公共健康安全。任务11：推动人工智能赋能监管应用。审评审批：利用AI实现申报材料关键信息提取、数据智能分析、智能辅助审查、报告辅助生成，优化资源、提升效率。日常监管：推动AI辅助现场监管、抽检、药物警戒评估、风险分析与预警，提升监管效能。模式创新：探索AI在远程监管、监管决策、风险评估、真实世界数据监测中应用，创新科学监管模式。意义：利用AI技术提升药械监管的科学性、精准性和效率，既促进创新加速，又守住安全底线。

总结解读：这11项“重点任务”部署体现了以下核心特点：1.全链条覆盖：任务覆盖了从基础研究（源头创新）-> 数据要素（基础支撑）-> 产业应用（医药研发生产、医疗器械）-> 服务落地（医疗、公卫、医保、监管）的完整链条。2.关键突破聚焦：在基础研究层面，明确指向生命科学新范式和医药基础大模型两大战略制高点。在数据层面，着力解决高质量汇聚和安全可信流通两大痛点。3.场景深度细化：应用部分（任务5-11）极其详尽，几乎囊括了AI+医疗健康所有重要场景（药械研发、生产、中医、临床、基层、科教、医保、公卫、监管），并给出了具体应用方向和量化/试点目标，可操作性极强。4.突出北京特色与优势：依托国家实验室、新型研发机构等高端平台。强调自主可控（基础大模型）。整合北京全民健康信息平台和“三医”数据。利用数据基础制度先行区政策探索数据跨境。推动中医药智能化（结合首都中医药资源优势）。探索监管沙盒和AI赋能监管（发挥首都监管机构集中优势）。

5.创新生态协同：虽然此部分主要讲前三维度，但任务中隐含了产学研医协同（如联合研发模型、多方共建数据库、医疗机构试点）。6.风险防控意识：在数据流通（监管沙盒）、监管应用（AI辅助审评监管）等方面体现了对风险防控的重视。总而言之，这11项重点任务是一份详尽的“施工图”，旨在通过系统性部署，突破关键技术瓶颈，打通数据要素堵点，深度赋能核心产业和关键场景，最终实现将北京打造成为全球领先的“AI+医药健康”创新与应用高地的宏伟目标。每项任务的成功实施都将对北京乃至全国的医药健康产业升级和AI技术落地产生深远影响。《行动计划》中关于培育产业发展生态，提升开放创新水平的最后四项重点任务（12-15项）。这四项任务是构建可持续、有活力、国际化创新生态的关键支撑，旨在为前期的技术创新、数据建设和场景应用提供肥沃的土壤和良好的发展环境。

核心目标：打造一个技术标准健全、平台支撑有力、企业梯队完善、开放合作活跃的“人工智能+医药健康”创新生态系统。1.任务12：构建技术标准体系。核心：解决AI医疗产品产业化、规范化、可信赖的关键问题。聚焦领域：明确针对辅助诊疗、数字疗法、手术机器人等核心AI医疗器械产品。参与主体：强调多方合作（检验检测机构、高校、科研院所、创新企业）。关键工作：检测方法研究：攻关算法可靠性验证（确保算法稳定有效）、多模态数据兼容性评估（处理不同类型数据的能力）、人机协同性能测试（人与AI交互的安全性和效率）等核心验证难题。体系构建：建立符合AI技术特性（如黑盒性、迭代快）和监管需求的技术验证与评价方法、质量评价体系。意义：产品上市的“通行证”：为AI医疗器械的注册审批、上市后监管提供科学依据和标准规范。提升信任度：增强医生、患者、监管机构对AI产品的信心。促进公平竞争：建立统一、透明的评价基准，引导产业高质量发展。对接国际：是产品出海、参与国际竞争的前提。

2.任务13：建设创新孵化加速平台。核心：为创新想法和早期技术提供全链条、专业化的转化支撑，降低创业门槛，加速成果产业化。平台类型与服务：孵化器：提供物理空间、基础服务、产业资源对接等。概念验证平台：提供先进干湿实验验证环境（结合计算模拟和实体实验）、原型开发、产品测试等关键服务，解决从实验室到产品（Lab to Product）的“死亡谷”难题。基础设施强化：算力保障：鼓励搭建数据中心、共享开源平台，重点满足医药健康大模型训练（高算力）、推理（实时性）、部署（稳定性）的特色化需求（如数算一体 - 数据靠近计算、算网融合 - 算力与网络协同优化）。意义：加速成果转化：提供专业服务，显著提高转化效率和成功率。降低创业成本：共享昂贵的基础设施（如算力、实验环境）。培育早期企业：是孕育初创企业和未来独角兽的摇篮。支撑大模型应用：为任务2中研发的基础大模型提供落地必需的算力基础设施。

3.任务14：构筑协同创新发展体系。核心：汇聚多元主体，梯度培育企业，深化产业协同，形成创新合力。引育创新主体：吸引布局：引导各类主体在京设立研发总部、创新中心，推动AI科技巨头布局医药健康。对接转化：促进国家实验室、新型研发机构、高校院所**的原始创新成果在京转化落地。梯度培育企业：目标明确：培育科技领军企业（龙头）、独角兽企业（高估值新锐）、高新技术企业（技术驱动）、专精特新中小企业（细分领域隐形冠军）的完整梯队。深化产业协同：模式：支持医药企业 + 医疗机构 + 人工智能企业组成“铁三角”。焦点：聚焦应用场景（呼应“场景牵引”战略）。协同内容：围绕算力、模型、数据等核心要素开展生态合作。目标：加速技术创新与成果转化，培育高成长性企业。意义：集聚全球/全国资源：吸引顶尖机构和企业落户北京。

贯通创新链条：打通从“国家队”基础研究到企业产业化的路径。构建繁荣企业生态：形成大中小微企业融通发展、各司其职的健康产业格局。场景驱动的协同：以解决实际问题为导向，促进跨领域深度合作，释放要素价值。4.任务15：开展创新交流合作。核心：搭建高端平台，促进国际交流合作，提升全球影响力。用好本土平台：发挥品牌优势：依托中关村论坛、服贸会、博鳌健康论坛、北京国际生物医药论坛等顶级国际性平台。活动内容： 举办具有国际影响力的“人工智能+医药健康”创新成果展示与交流活动。深化国际合作：加大力度：主动拓展国际科技合作。支持主体：帮助创新主体拓展全球合作网络，对接国际科技资源。推动出海：支持人工智能医疗产品出海，参与全球竞争。意义：展示北京成果：提升北京在该领域的国际能见度和影响力。汇聚全球智慧：吸引国际顶尖专家、项目和企业参与交流合作。对接国际资源：为本地创新主体获取技术、人才、市场等国际资源提供渠道。开拓国际市场：助力本土AI医疗企业“走出去”，实现全球化发展。融入全球创新网络：确保北京的战略与国际前沿同步。

总结解读：这四项任务（12-15）是构建北京“AI+医药健康”全球创新高地生态基石的关键：标准先行（12）：为产业健康发展和产品合规上市铺路搭桥，是产业化的“规矩”。平台筑基（13）：为创新火种提供孵化温床和成长养分（特别是算力），是成果转化的“加速器”。协同育企（14）：汇聚资源、培育梯队、深化合作，形成“医-产-AI”融合共生的创新“雨林”，是产业繁荣的“引擎”。开放合作（15）：*立足北京、面向世界，利用高端平台链接全球，是提升国际影响力的“窗口”。它们共同作用，旨在：1.降低创新门槛与风险：通过平台服务和标准规范，让创新更易发生、更易成功。2.优化资源配置：促进人才、技术、数据、资本、算力等要素高效流动和协同。3.培育壮大市场主体：形成有活力、有韧性的企业梯队。4.提升国际竞争力与影响力：深度融入全球创新网络，吸引国际资源，输出北京方案。5.构建可持续生态：确保创新活力能够长期维持，形成“创新-转化-应用-反馈-再创新”的良性循环。

总而言之，这四项任务与前期的技术、数据、应用任务紧密结合，共同构成了北京打造“人工智能+医药健康”全球创新高地的完整战略拼图和行动路径。其成功实施将为北京在该领域的长期领先地位奠定坚实的生态基础。《行动计划》中保障措施部分的阐述，旨在说明为确保前述发展目标和重点任务能够顺利实现，政府层面将提供的组织、政策、资金、人才等关键支撑。其核心是构建一个强有力的执行环境和支撑体系。1.强化组织领导与协调服务：机制依托：依托市医药健康统筹联席会机制。这表明将该项行动计划的实施置于北京市级高层协调机制之下，确保跨部门（如科委、卫健委、药监局、医保局、经信局等）的有效协同。工作重点：聚焦关键环节做好布局与全流程服务协调工作。强调联席会将重点解决规划实施中遇到的瓶颈问题和关键节点的服务保障，提供“从摇篮到市场”的全流程支持。争取上级支持：积极争取国家相关部门指导支持。认识到“AI+医药健康”涉及国家层面的监管审批（如药监局、卫健委）、医保准入等，主动寻求国家部委的支持对计划成功至关重要。

审评加速：充分发挥创新医疗器械服务站作用，拓宽审评交流渠道。这是针对AI医疗器械等创新产品审批难的痛点，利用北京市已有的服务站（如中关村服务站），加强与国家药监局审评中心（CDE）等的沟通，建立更高效的预沟通、辅导和问题解决机制，加速产品上市进程。2.加大政策支持力度（重点解决市场准入与支付瓶颈）：核心目标：加速创新产品新增医疗技术服务项目立项、产品定价、入院结算等。这是打通创新产品进入临床应用“最后一公里”的关键保障。具体措施：新增项目立项：推动将符合条件的AI医疗新技术、新服务纳入医疗机构可开展的医疗服务项目目录。产品定价：建立科学合理的定价机制，解决创新产品如何收费的问题。入院结算：优化流程，确保创新产品被医院采购后能顺利纳入医保报销或医院支付体系，解决“进院难、报销难”问题。意义：这些措施直接关系到创新产品的商业化和可持续性，是激励企业投入研发、医疗机构采用创新的关键动力。

3.创新金融支持机制（引导资本投入）：杠杆作用：充分发挥医药健康产业投资基金的引导作用，吸引撬动各类社会资本加大投资力度。政府基金作为“种子”和“风向标”，旨在引导更多市场化VC/PE等社会资本投向该领域。投资导向：鼓励投早投小投长期。这是针对“AI+医药健康”领域研发周期长、早期风险高的特点，特别鼓励资本支持早期项目、初创企业（小）和进行长期投资（长），避免资本过度追求短期回报，支持真正需要长期孵化的硬科技。意义：解决创新企业，尤其是早期技术型企业的融资难题，为产业发展注入“源头活水”。4.构建市区联动政策体系：分层激励：鼓励产业主导区（如海淀区-中关村、昌平区-生命科学园、大兴区-亦庄等）出台配套政策，形成市区联动的支持机制。这意味着：市级层面提供顶层设计、统筹协调和核心资源（如基金、重大平台）。区级层面（尤其是产业聚集区）可根据自身产业基础、空间资源和发展重点，出台更精准、更落地的配套政策（如租金补贴、人才公寓、专项奖励、应用场景开放等），形成政策合力。意义：避免政策“一刀切”，激发基层积极性，实现资源的最优配置和政策的精准滴灌。

5.强化人才引育（双轮驱动）：引进顶尖人才：依托各类创新主体，引进顶尖科学家和团队。通过国家实验室、高校院所、龙头企业等平台，全球引才，吸引该领域的世界级领军人物和核心团队。培养本土人才：依托重大科技任务，推动医疗机构、科研院所、创新企业形成人才培养合力。强调在实践中培养人才：通过承担国家及北京市的重大科技项目、重点研发任务等，让人才在解决实际难题中成长。推动医（医疗机构）研（科研院所）产（创新企业）协同育人，打破壁垒，培养既懂AI又懂医学的复合型、实战型人才。意义：人才是创新的核心要素。通过“引育结合”和“产教融合”，构建多层次、跨学科的人才队伍，为产业发展提供智力支撑。总结解读：这保障措施体现了北京市推动“AI+医药健康”产业发展的系统思维和务实作风：高层统筹，协同破障：通过高规格联席会机制，强力协调跨部门、跨层级的复杂问题，特别是聚焦产品上市和应用的堵点（审评、定价、入院）。

政策精准，打通瓶颈：直击创新产品市场化的核心痛点（立项、定价、结算），政策设计直指“最后一公里”。资本引导，雪中送炭：政府基金引导社会资本，特别鼓励支持早期和长期项目，解决“耐心资本”不足的问题。市区联动，分层发力：调动市区两级积极性，市级定方向配资源，区级出实招促落地，形成政策叠加效应。人才为本，引育并重：既瞄准全球顶尖人才“筑巢引凤”，又立足本土通过重大项目和实践平台“实战育人”，构建可持续的人才生态。总而言之，这些保障措施是确保《行动计划》宏伟蓝图能够转化为现实成果的“护航舰队”和“加速引擎”。它们从组织领导、政策环境、资金支持、空间承载、人才培养等关键维度，构建了一个相对完整的支撑体系，为北京打造“人工智能+医药健康”全球创新高地提供了坚实的制度保障和资源保障。其有效落实将是计划成功的关键。