精准医学是一种基于个体基因、环境和生活方式等差异，来预防、诊断和治疗疾病的现代医学模式。其核心是从传统的“一刀切”式医疗，转向为患者“量体裁衣”的个性化医疗。核心理念：从“对症下药”到“对人下药”。传统医学主要针对疾病的共性特征进行治疗，而精准医学则聚焦于患者的个体特异性。它认为，同一种疾病（如肺癌）在不同患者身上，其遗传背景、分子机制和药物反应可能截然不同。因此治疗的目标是找到最适合特定患者的方案。
关键技术与支撑。1.组学技术：这是精准医学的基石。基因组学：通过基因测序，识别与疾病相关的遗传变异（如BRCA基因与乳腺癌）。蛋白质组学&代谢组学：分析蛋白质和代谢物的变化，更直接地反映机体实时的功能状态。2.大数据与人工智能：整合海量的临床、基因、影像等数据，通过AI模型发现规律，预测疾病风险、预后并辅助决策。3.生物标志物：用于客观测量和评估生理或病理过程的指标（如特定的基因突变、蛋白质水平），是指引精准诊断和治疗的“路标”。
主要应用领域。癌症治疗：最成熟的领域。通过检测肿瘤的驱动基因突变（如EGFR、ALK），匹配对应的靶向药物，实现高效低毒的治疗。遗传病诊断与预防：对罕见病进行基因诊断，明确病因；通过携带者筛查和产前诊断，预防严重遗传病患儿的出生。药物基因组学：指导用药。例如，检测患者与药物代谢相关的基因（如CYP2C19），预判其对氯吡格雷等药物的疗效和不良反应风险，实现“因人施药”。慢性病风险预测与健康管理：评估个体对糖尿病、心脑血管疾病等的遗传易感性，结合生活方式进行早期干预。 
面临的挑战与未来。挑战：成本高昂、数据隐私与伦理问题、基因解读的复杂性、医疗资源可及性不均等。未来方向：随着测序成本下降和AI能力提升，精准医学正从晚期疾病治疗向早期筛查和健康管理前移，并与可穿戴设备等结合，实现全生命周期的健康管理。总结而言，精准医学代表了医学发展的必然趋势，它通过深度解析个体生物学信息，旨在实现更早、更准、更有效的疾病防治，最终迈向真正的个性化健康时代。
在当今科技革命与产业变革深度融合的时代，“新质生产力”这一概念正引领着经济社会发展的深刻转型。作为“创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征”的先进生产力质态，新质生产力由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级催生，其核心标志是全要素生产率的大幅提升。而在关乎人类福祉的医疗健康领域，精准医学正是新质生产力最生动、最前沿的实践体现。两者交汇，共同擘画着未来医疗的蓝图——一个更高效、更个性化、更可及的健康新时代。
一、新质生产力：精准医学跃升的根本动力。新质生产力之“新”，关键在于以科技创新这一“核心要素”催生新产业、新模式、新动能。精准医学的诞生与发展，完美契合了这一特征。它并非传统医学的简单改良，而是建立在基因组学、蛋白质组学、生物信息学、人工智能等一系列原创性、颠覆性技术基础之上的范式革命。1.技术革命性突破是基石：从成本降至百美元级别的基因测序，到能够设计高精度碱基编辑工具的人工智能模型；从解析肿瘤微环境的空间组学技术，到实现“分钟级”HPV检测的CRISPR-SERS传感器，这些底层技术的突破构成了精准医学大厦的砖石。它们使得从海量生命数据中解码个体差异、预测疾病风险、指导靶向治疗成为可能。
2.生产要素创新性配置是关键：在精准医学范畴内，数据已成为比传统设备、厂房更核心的生产要素。个体的基因组、影像组、临床病历等多模态数据，通过AI与云计算进行创新性整合与分析，释放出巨大价值。同时，劳动者的范畴也从临床医生扩展到生物信息学家、数据科学家和AI工程师；劳动对象从宏观的器官组织延伸到微观的基因、蛋白和细胞。3.产业深度转型升级是路径：精准医学推动医疗产业从“规模标准化”向“个性定制化”转型。这催生了基因检测、伴随诊断、细胞与基因治疗（CGT）、抗体偶联药物（ADC）等战略性新兴产业。例如，CAR-T细胞治疗从“奢侈品”向“普惠型治愈方案”的转型，正是产业通过技术创新实现深度升级的例证。
二、精准医学：新质生产力在健康领域的生动实践。精准医学作为新质生产力的具体形态，正在疾病预防、诊断、治疗、康复的全周期中，展现其“高科技、高效能、高质量”的特征。1.在癌症治疗领域，精准医学已取得革命性进展。乳腺癌治疗已从基于分子分型的“分类治疗”，进入由多层次生物标志物驱动的“个体化全程管理”新阶段。肺癌治疗格局也因针对EGFR、c-Met、HER2等特定靶点的抗体偶联药物（ADC）和下一代酪氨酸激酶抑制剂（TKI）的获批而不断细化。AI模型甚至能直接通过数字化病理切片筛查BRCA基因突变，大幅提升筛查效率与可靠性。
2.在前沿技术探索方面，中国科学家在2025年取得了多项世界级突破：全球首例基因编辑猪肝成功移植到脑死亡人体内，为解决器官短缺问题开辟了新路径；对“炎性衰老”机制的系统解析与多维靶向干预体系的建立，为延缓衰老及相关疾病防治提供了新范式。这些成果正是新质生产力中“未来产业”方向的体现。3.在诊疗模式革新上，“医学新质生产力”通过人工智能、物联网、数字孪生等技术，赋能疾病预防、辅助诊断、个性化治疗和患者管理。例如，SOPHiA GENETICS推出的数字孪生技术，能创建患者的动态虚拟模型，模拟治疗反应，辅助临床决策。基于物联网的远程监护系统，则能改善慢性阻塞性肺疾病患者的生活质量。
三、协同发展与未来挑战。发展精准医学领域的新质生产力，需要“产学研医”深度融合与生态共荣。北京经开区、成都高新区等地正在打造精准医学产业创新高地，通过“揭榜挂帅”机制攻关“靶向基因测序”、“AI智慧病理”等关键核心技术。华大基因等企业则通过构建生成式生物智能（GBI ALL）等创新范式，推动基因科技普惠化。然而，迈向全面普惠的精准医学仍面临挑战：医疗数据的隐私安全与合规使用、AI算法的可解释性与临床验证、技术成本与可及性带来的公平性鸿沟，以及相应的伦理与监管框架建设等。这要求我们在推动技术创新的同时，必须加强科学治理，完善数字基础设施，确保技术创新与社会需求对齐。
下面我们需要思考几个问题：第一：精准医学领域的新质生产力发展有哪些具体的政策支持？
精准医学作为新质生产力在医疗健康领域的核心体现，其发展得到了从国家顶层设计到地方具体实践的多层次、全方位政策支持体系。这些政策旨在通过制度创新、资金扶持、生态构建等方式，加速技术突破、产业转化和临床应用。
一、国家战略与顶层设计：明确发展方向。国家层面将精准医学及相关生物技术视为培育新质生产力的关键领域，并通过一系列规划文件予以锚定。培育“新质生产力”的总体部署：工业和信息化部等七部门联合印发的《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》明确提出，要推动新一代信息技术与医药产业链深度融合，培育和发展新质生产力。这为精准医学的数字化、智能化转型提供了根本遵循。
深化监管改革促进创新：国务院办公厅《关于全面深化药品医疗器械监管改革促进医药产业高质量发展的意见》中，明确对细胞与基因治疗药物、人工智能医疗器械、脑机接口设备等前沿产品予以优先审评审批，并完善创新药械的知识产权保护和市场准入机制。推动“人工智能+”行动：国家卫健委等五部门联合发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，系统部署AI在疾病预防、诊疗、康复等全链条的应用，为AI驱动精准医学研发和服务模式革新提供政策框架。
二、核心技术突破：聚焦细胞与基因治疗、AI+医疗。针对精准医学的两大核心驱动力——细胞与基因治疗（CGT） 和 “人工智能+医疗” ，国家和地方出台了极具针对性的专项政策。1.细胞与基因治疗（CGT）产业专项扶持。地方立法先行：湖南省率先出台《湖南省细胞和基因产业促进条例》，以立法形式明确产业发展路径、破解伦理审查与临床转化瓶颈，为产业提供“法治保障”。省级全链条支持：山东省发布《关于支持细胞与基因治疗产业高质量发展的若干措施》，从创新策源、临床转化、产业生态、制度供给四个方面提出18条具体措施，对完成I、II、III期临床试验的一类新药，按研发投入的40%给予最高1000万、2000万、3000万元支持。
园区级重磅激励：天津滨海高新区对进入I、II、III期临床试验的CGT创新药，分阶段给予最高500万、600万、1500万元资金支持，对获批上市并落地生产的给予最高2500万元产业化支持。郑州航空港区对CGT创新药研发上市的最高奖励达2000万元。国家级研发计划：科技部通过“国家重点研发计划颠覆性技术创新重点专项”设立“细胞与基因治疗”领域，支持DNA/RNA编辑、靶向递送、新型治疗技术等颠覆性技术研发。上海市也设立了“细胞与基因治疗”关键技术研发计划，资助新靶点发现、精准基因调控、CAR-NK技术等攻关项目。
2.“人工智能+医药健康”深度融合。地方行动方案：北京市发布《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）》，目标到2027年落地转化30个以上核心技术产品，助力不少于20个创新药械进入临床。上海市出台《上海市发展医学人工智能工作方案（2025—2027年）》，旨在打造全球影响力的医学AI创新高地。场景开放与数据支撑：上述政策均强调建设医疗健康高质量数据集、公共算力平台，并开放AI辅助新药研发、辅助诊疗、健康管理等多元应用场景，为AI赋能精准医学提供“燃料”和“试验场”。
三、产业生态与区域发展：打造创新高地。各地依托自身优势，竞相出台政策打造精准医学产业集群。北京：建设“国际医药创新公园（BioPark）”，打造“人工智能+医药健康”高地，并对创新药械研发给予全流程支持。其《支持创新医药高质量发展若干措施（2025年）》提出将临床试验启动用时压缩至20周以内，并设立500亿元规模的医药健康产业基金。上海：聚焦“研发+临床+制造+应用”全链条，在浦东新区、闵行区（大零号湾）等重点区域布局，对获得三类医疗器械注册证（特别是基因测序、肿瘤检测类）给予研发投入20%、最高100万元的资金支持。
成渝地区：成都市出台25条措施，明确支持布局细胞与基因治疗、AI+生物医药等新赛道，并对创新药临床试验给予最高700万元奖励。重庆市发布智慧医疗装备产业创新发展行动计划，聚焦高端医学影像、手术机器人、体外诊断等方向。粤港澳大湾区：广州开发区发布“生物医药3.0”政策，对细胞与基因治疗、AI辅助研发等新赛道给予重点支持。深圳市推出全链条支持措施，对完成临床试验并上市的1类创新药，按I、II、III期分别给予最高1000万、2000万、3000万元奖励。
四、审评审批与临床应用：打通“最后一公里”。政策着力优化监管流程，加速创新产品上市并进入临床使用。加速审评审批：多地建立创新药械前置辅导和优先审评通道。例如，海南博鳌乐城、北京自贸区等地开展真实世界数据应用试点，加速产品上市。重庆将二类医疗器械平均审评时限缩减至40个工作日。促进临床研究与转化：鼓励建设研究型医院、研究型病房，推动多中心临床试验伦理审查结果互认，简化流程。对医疗机构用于临床研究的病床，免予平均住院日等考核。推动创新产品应用：探索建立创新药械产品目录，要求医疗机构不得以非医保等理由限制创新产品入院。鼓励将细胞与基因治疗药物等纳入商业健康保险保障范围。部分地区已将无创产前基因检测（NIPT） 等精准医学项目纳入医保支付。
五、数据要素与数字化转型：夯实创新基础。精准医学高度依赖数据，相关政策大力推动数据要素价值释放和产业数字化转型。医药工业数智化转型：国家《医药工业数智化转型实施方案》设定了到2027年打造100个数智药械工厂、100个数智技术应用场景等具体目标，推动AI在靶点发现、药物设计、临床预测等环节的应用。医疗数据开放与治理：国家卫健委推动医疗卫生机构信息互通共享，开展卫生健康行业可信数据空间发展试点，为医学研究提供高质量数据基础。北京、上海等地政策也强调建设医学大数据平台和公共数据集。
六、金融与人才支持：注入持续动能。基金与资本支持：各地普遍设立或扩大政府产业引导基金，吸引社会资本投入精准医学领域。例如，济南国际医学中心设立医发引导基金，北京设立500亿元医药健康产业基金。人才引进与培养：政策涵盖对顶尖科学家、产业领军人才、青年项目负责人（PI）的奖励和住房保障，并支持校企联合培养“医工交叉”复合型人才。例如，湖南对入选的B类人才给予配套支持。
总结而言，精准医学领域新质生产力的政策支持已形成 “国家战略引领---核心技术专项---区域生态集聚---审评应用疏通---数据金融赋能” 的立体化体系。这些政策不仅提供“真金白银”的研发奖励和基金支持，更通过制度创新（如伦理互认、真实世界研究、数据跨境试点）破除发展障碍，旨在全方位加速精准医学从实验室研究到产业应用、最终惠及患者的全过程，为中国在全球生物医药科技竞争中抢占制高点提供坚实支撑。
第二个问题：新质生产力如何影响精准医学的政策制定？
新质生产力作为以科技创新为核心驱动、以全要素生产率大幅提升为标志的先进生产力质态，正在深刻重塑精准医学领域的政策制定逻辑、框架与工具。其影响并非简单的政策“加法”，而是推动政策范式发生系统性、结构性变革，从战略定位、支持重心、审评监管到支付机制、要素保障和产业生态等全方位赋能。以下是新质生产力影响精准医学政策制定的六个核心维度：
1.战略定位升级：从“跟跑”到“并跑”与“领跑”。
新质生产力要求摆脱传统路径依赖，这使得政策制定者将精准医学及相关前沿技术（如基因编辑、细胞治疗、AI制药、脑机接口）从“跟踪模仿”领域提升至国家战略性新兴产业和未来产业的核心赛道。例如，细胞治疗在2025年被正式写入《政府工作报告》，列为未来产业新赛道。国家“十五五”规划建议也明确提出“支持创新药和医疗器械发展”。地方层面，如北京、上海、深圳、济南等地纷纷出台专项政策，争夺细胞与基因治疗、AI医疗等产业高地。政策目标从填补国内空白，转向在全球科技竞争中抢占制高点、塑造新优势。
2.政策重心迁移：从支持“单一技术”到构建“融合生态”。传统政策往往聚焦于单个产品或技术，而新质生产力强调技术革命性突破与生产要素创新性配置的深度融合。因此，当前政策更注重构建“技术-数据-算力-场景”一体化的创新生态。强化数智融合：七部门联合印发的《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》明确提出，推动人工智能、大数据与医药产业链深度融合，培育新质生产力。国家卫健委等发布的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，则系统部署了AI医疗的基础设施、数据供给、算力算法和中试平台建设。注重场景开放与应用：国家医保局印发通知，加快医疗保障领域场景培育和开放，旨在通过开放真实世界场景，驱动技术创新和产业升级。这体现了政策从“给资金”到“给场景”的转变，以应用牵引技术迭代。
3.审评监管革新：从“传统路径”到“敏捷包容”。为适应颠覆性技术快速迭代的特点，监管政策正向更加敏捷、科学和包容的方向演进。优化特殊审批程序：国家药监局发布《关于优化全生命周期监管支持高端医疗器械创新发展的举措》，针对医用机器人、AI医疗器械等高端产品，优化审批流程，健全沟通机制。支持极早期探索：中关村世界领先科技园区建设方案中，支持符合条件的三甲医院开展研究者发起的细胞治疗等极早期探索性临床研究，为前沿技术提供了更灵活的临床验证路径。探索风险分级监管：有政协委员建议利用AI技术构建干细胞“风险分级”监管体系，对不同风险等级的项目实行差异化审批，这代表了未来监管的精细化方向。
4.支付机制创新：从“成本控制”到“战略购买”。医保支付政策正从单纯的费用控制，转向支持创新、引导产业发展的战略性购买。价值购买与快速准入：国家医保局明确通过基金价值购买，赋能健康新质生产力。医保目录动态调整机制将新药准入周期大幅缩短，2024年新上市有效药品医保目录占比已达98%，为创新产品提供了快速市场通道。为未来技术定价：医保部门展现出前瞻性，例如在脑机接口技术尚未大规模普及前，便于2025年3月率先设立相关价格和收费依据，随后推动全国28个省份制定收费项目，解决了技术应用的付费难题。对CAR-T治疗、手术机器人等也开辟支付绿色通道。探索多元支付：针对细胞治疗等高成本疗法，政策鼓励探索商业保险、政府补助等多渠道支付模式，以提升患者可及性。
5.要素保障强化：从“基础投入”到“系统赋能”。政策着力点从传统的基建和设备投入，转向对数据、算力、人才等新型生产要素的系统性赋能。数据要素化：政策大力推动健康医疗大数据中心建设（如国家健康医疗大数据中心（北方）），并探索数据知识产权、数据场内交易等创新机制。算力公共化：鼓励省级统筹建立行业公共算力服务平台，为AI医疗研发提供统一高效的算力支撑。人才激励革新：政策鼓励建立以临床服务质效、专利转化等为导向的职称评审聘任机制，并加强医工交叉、AI+医疗等复合型人才培养。
6.产业生态塑造：从“点状突破”到“集群发展”。政策更加注重通过产业链协同、资本赋能和区域集聚来培育产业生态。全链条协同：北京、济南等地的政策强调搭建“医研企”协同创新平台，建立研发、临床、审批、产业化紧密衔接的机制。资本全程赋能：政府引导基金与社会资本共同打造“母基金+子基金”矩阵，支持从早期研发到产业化的全周期资金需求。鼓励资本“投早、投小、投长期、投硬科技”。集群化布局：各地依托医学中心、高新区等，打造精准医学产业园，集聚基因测序、细胞治疗、AI诊断等企业，形成产业集群效应。
新质生产力正驱动精准医学的政策制定从跟随式、碎片化、管理型向引领式、系统化、赋能型全面转型。其核心逻辑是：以科技创新为根本动力，以数据等新型生产要素为关键支撑，以开放场景和敏捷监管加速应用，以战略性支付释放市场潜力，最终构建一个产学研医金服紧密协同、能够持续孵化颠覆性技术并实现普惠应用的创新生态系统。这一转型旨在不仅解决当下的“卡脖子”问题，更着眼于塑造中国在全球未来健康产业中的核心竞争力和规则制定权。
第三个问题：新质生产力驱动下，精准医学政策制定中如何平衡创新与监管的关系？
在新质生产力驱动下，精准医学领域的政策制定正经历一场深刻的范式变革。平衡创新与监管的核心，已从传统的“先管后放”或“严管限创”，转向 “以监管促创新、以创新强监管”的动态协同与风险适配。其目标是在保障患者安全与伦理底线的同时，最大程度释放技术潜能、加速成果转化。这一平衡主要通过以下六个维度的政策工具与机制创新来实现：
1.构建“分类管理、风险分级”的精准监管框架。政策不再“一刀切”，而是根据技术的成熟度、风险等级和临床急需程度实施差异化监管。高风险前沿技术（如细胞与基因治疗）：通过专门立法明确路径。国务院2025年颁布的《生物医学新技术临床研究和临床转化应用管理条例》，为这类技术建立了从临床研究备案到转化应用的清晰、规范路径，既设定了安全与伦理红线，也提供了合法的商业化通道。临床急需与突破性产品：实行优先审评审批。国家药监局对细胞与基因治疗药物、医用机器人、脑机接口设备等高端创新产品开通绿色通道，大幅压缩审评时限。对于罕见病用药，甚至探索减免部分临床试验、优化进口抽检模式。探索新型监管模式：“十五五”规划纲要明确提出探索“沙盒监管”、触发式监管等适应新业态发展的方式。
2.推行“提前介入、研审联动”的全流程服务机制。监管角色从“守门员”向“教练员”和“陪跑员”转变，深度嵌入研发早期。“一企一策”与全程指导：药监部门对重点创新品种实行“提前介入、一企一策、全程指导、研审联动”，将审评指导前移至研发阶段，帮助企业少走弯路。优化审评审批效率：在北京、上海等地开展试点，将创新药临床试验审评审批时限由60个工作日压缩至30个，医疗器械注册平均周期也大幅缩减。加强前置沟通：通过“药审云课堂”、审评检查分中心、创新服务站等渠道，提前解读规则，降低企业申报的不确定性。
3.强化“标准引领、智慧赋能”的科学监管能力。利用新质生产力工具提升监管本身的科学性、精准性和效率。标准先行：加快制定人工智能医疗器械、医用机器人、脑机接口等前沿领域的标准，以标准引导和规范创新方向。监管科学创新：实施中国药品监管科学行动计划，研究干细胞、基因治疗产品评价新工具、新标准、新方法。探索利用真实世界证据（RWE）、数字生物标志物作为辅助审评依据。智慧监管升级：推进“人工智能+药品监管”，探索AI辅助审评；利用区块链、大数据实现生产过程的远程、非现场监管，提升风险预警能力。
4.落实“全生命周期、多元共治”的风险管控体系。平衡不仅在于加速上市，更在于确保上市后持续的安全有效。强化上市后监管：完善创新药械不良反应/事件监测体系，督促企业落实药物警戒主体责任。对附条件批准的产品进行密切跟踪。压实各方责任：明确医疗机构、研发机构、生产企业等各方在临床研究及转化应用中的责任。鼓励行业组织发布团体标准，形成“政府主导、企业负责、行业自律、社会协同”的共治格局。注重伦理与受试者保护：严格伦理审查，要求临床研究必须取得受试者或其监护人的书面知情同意，并保障其后续医疗与隐私权益。
5.打造“区域协同、国际接轨”的开放创新生态。通过开放合作提升创新质量，引入国际监管经验。推动区域监管协同：在京津冀、长三角等地区，推动伦理审查结果互认、检查标准统一和监管信息共享，降低跨区域研发的制度性成本。对接国际规则：积极推动加入国际药品检查合作计划（PIC/S），支持开展国际多中心临床试验，促进国产创新药械走向全球。
6.创新“医保支付、多元保障”的市场激励与准入机制。让有价值的创新能快速进入临床，形成“创新-回报-再创新”的良性循环。医保战略性购买：完善医保目录动态调整机制，将符合条件的创新药械快速纳入支付范围。对部分高价值创新产品，探索在DRG支付中予以除外或单独支付。构建多层次支付体系：鼓励商业健康保险覆盖创新药，探索建立以基本医保为基础，商业保险、医疗救助、企业援助等为补充的多元支付机制，解决创新产品可及性难题。
新质生产力时代的“创新-监管”平衡，本质上是一场监管体系的自我革命。它通过精准化分类、前置化服务、科学化工具、全程化管控、生态化协同和市场化激励六大支柱，构建了一个既能有效防控风险，又能高效赋能创新的动态治理体系。其最终目标，是让最前沿的精准医学技术，能够安全、快速、规范地惠及广大患者，同时驱动中国生物医药产业在全球竞争中占据领先地位。
新质生产力与精准医学的深度融合，正以前所未有的力量重塑医疗健康产业的面貌。这不仅是技术层面的进步，更是整个医疗系统从理念到模式的根本性变革——从“千人一方”到“一人一策”，从被动治疗到主动健康管理。展望未来，随着基因测序、人工智能、细胞治疗等技术的不断突破与成本下降，精准医学有望从“精英化”逐渐走向“普惠化”，为践行“健康中国”战略、提升全民健康水平提供最强劲的“新动能”。加速培育和发展医疗健康领域的新质生产力，不仅是推动经济高质量发展的要求，更是实现人类对健康长寿美好向往的必由之路。
参考文献
1.《医学新质生产力研究进展及展望》-宋元林等，中国医药导刊，2025
2.《面向精准健康的个性化人工智能：2025年IEEE生物医学与健康信息学特刊综述》
3.《MetaGP: A generative foundation model integrating electronic health records and multimodal imaging for addressing unmet clinical needs》-张康等，Cell Reports Medicine，2025
4.《精准医疗的"数据革命"：从实验室到临床的范式重构》-陈莉莉等，皮肤科学通报，2025年42卷4期
5.《迈向人类基因组完全临床解读的整合路线图》-Genome Medicine，2025年8月
6.《基于要素资源配置的卫生健康新质生产力评价指标体系构建研究》-王崇金等，现代医院，2025
7.《新质生产力赋能患者参与患者安全的内在逻辑，关键挑战及实践路径》-刘彤等 中国卫生质量管理，2025.01
8.《新质生产力驱动智慧康复发展的价值意蕴，现实挑战与推进路径》-朱江等 保健医学研究与实践 重庆市卫健委医学科研项目（2024WSJK040）
9.《新质生产力在公立医院高质量发展中的潜在赋能作用》-尹子威等 上海管理科学 2024年6期
10.《新质生产力赋能中医医院高质量发展的作用机制与实现路径》-龚光雯等，中华医院管理杂志，2025.01
11.《以mRNA技术培育生物医药产业新质生产力的实证分析以浙江省为例》-劳慧敏等 中国现代应用药学，2025 42（15）
12.《多组学融合与AI驱动的精准医学研究》-刘振浩 上海市生物医药技术研究院（检测分析技术）2025-06-18
13《精准医学研究进展与动态》-许培扬（中国医学科学院教授）博客2025-11-11
