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以智能体引擎，推动 "三医" 协同发展

"三医" 协同发展和治理，是深化医药卫生体制改革的关键所在。2025 年 1 月，国家卫生健康委联合国家医保局、国家中医药局、国家疾控局、国家药监局印发《"三医" 协同发展和治理协作会商工作规则》，将医疗、医保、医药的协同上升为跨部门制度安排 [1]；同年 9 月，2025 年中国卫生发展论坛以 "' 三医 ' 协同发展和治理：跨部门行动与改革" 为主题展开深度对话 [2]。国家医保局明确提出，要以数据和资金为 "双引擎" 健全 "三医" 协同机制 [3]。当数据要素与人工智能在此交汇，"三医" 协同的深度演进，正从 "政策协同、信息联通、监管联动" 走向 "数据融通、高质量数据建设、智能体赋能" 的新阶段 —— 其本质，是用 AI 替代和增强人工，破解医保、医疗、医药三大领域长期存在的 "人工处理难做" 的共性痛点。

一、数据融通："三医" 协同的底座工程

"三医" 协同的前提，是三医数据真正流动起来。国家层面正把数据融通作为基础设施推进：依托全国统一医保信息平台，四部门明确 2026 年起所有医药机构实现药品追溯码全量采集上传 [4]；截至 2025 年 11 月，全国已累计采集药品追溯信息近 900 亿条 [5]。医保部门同步建设药品追溯码、商品码与医保药品编码的 "三码关系映射库" 及包装级联映射库，打通了 "一盒药从出厂到患者手中" 的完整数据链 [5]。

医疗与医药侧同步提速。2020 年起，国家医保局、国家药监局与卫健委联合发布 3 批医疗器械唯一标识（UDI）公告，推动医保医用耗材分类代码与 UDI"两码衔接"[6]。2025 年 1 月，国家医保局印发《关于建立医保数据工作组 更好赋能医疗机构发展的通知》，强调用大数据赋能医疗机构、优化资源配置并强化基金监管 [7]。海南省更率先出台国内首个 "三医" 真实世界数据管理办法，整合三方真实世界数据资源并规范应用，支持药械研发评审与医保决策 [8]。正在建设中的 "个人医保云"，则将集纳个人参保、就医、购药等全生命周期数据，让数据融通进一步下沉到个人层面 [9]。

二、高质量数据建设：AI 发挥价值的前提

数据融通解决 "有没有"，高质量数据建设解决 "能不能用"。海量但杂乱的数据无法直接支撑 AI 模型，这正是当前行业的深层瓶颈。业内研究指出，医疗机构信息系统接口不一、数据标准化程度低、数据质量参差不齐，直接制约了大数据监管模型的训练和应用效果 [10]。因此，高质量数据建设已成为三医 AI 化的关键基础设施：药品追溯的 "三码映射库"" 级联映射库 "与" 规则库 "，本质上是在为 AI 构建" 标准答案库 "[5]；医保支付改革中的 DRG/DIP 分组方案、病案首页质控规则、医用耗材医保通用名，则为模型提供了可复算、可审计的数据底座 [5][11]。对行业而言，谁能把多源异构的三医数据加工成" 结构化、标准化、可标注、可回流 " 的高质量数据集，谁就掌握了 AI 赋能三医的主动权。

三、智能体：让效率与质量发生质的跃迁

当高质量数据遇上大模型与智能体，"人工处理难做" 的痛点正被逐个击破。国家医保局在 2026 年基金监管工作中明确，要基于 "一病一档" 探索开发与 DRG/DIP 支付方式相适配的单病种及多病种监管模型，破解高编高套、分解住院、转嫁费用等监管难点；基于医保影像云探索 "人工智能 + 影像识别"，精准发现植入类耗材异常使用 [11]。各地实践已跑出成效：哈尔滨以 "病种画像 + AI 智能体" 构建全链条闭环监管，遴选 10 个重点病种开展智能筛查，累计识别高频问题项目 237 项、高频遗漏项目 89 类 [12]；江苏开发 "监管智能体"，构建覆盖 45 个场景的医保反欺诈大模型，覆盖全省近 2 万家医疗机构，累计实现事前预警 400 多万次，仅 2025 年就追回大量违规医保基金 [13]；贵阳贵安依托 "基于 AI 全病历的医保基金智慧风控项目"，实现特例单议病历合规性智能审核 "秒出" 结果，效率提升约千倍 [14]。

这些案例的共同点，是把原本依赖人工翻阅病历、逐条比对规则的监管工作，交给 7×24 小时在线的智能体完成：既能全量扫描而非抽样检查，又能跨病案、诊疗、结算、追溯等多源数据做穿透式关联，还能随新规则、新案例持续迭代。《医疗保障基金监督检查五年行动计划（2026—2030 年）》更明确提出，推动医保监管从 "被动应对" 向 "主动防控" 转变，实现全链条、智能化、穿透式监管 [15]。智能体由此成为监管质量与效率同步跃迁的支点。

四、从 "人工难做" 到 "AI 可做"：三医痛点的系统性解法

回看三大领域，痛点高度同构：医保端，基金监管面对海量结算数据与隐蔽新型违规，人工抽审既覆盖不全，又难以识别 DRG/DIP 下的高套编码行为 ——2026 年《医疗保障基金使用监督管理条例实施细则》已明确高套或低编病种编码属于违法，但识别它恰恰需要跨病历、诊断、费用的人工比对 [16]；医疗端，病案质控、编码准确性、合理诊疗判定长期依赖专家经验；药监端，近 900 亿条追溯信息的核查，绝非人力所能穷尽 [5]。AI 智能体提供的正是 "人工做不了、做不快、做不准" 的能力：全量覆盖替代抽样、跨源关联替代单表比对、持续学习替代经验固化。这既是监管工具升级，更是三医治理模式的深层变革。

结语

三医协同的本质，是数据要素在医疗、医保、医药之间自由流动并形成价值闭环；而 AI 智能体，则是让这条数据链产生治理价值与质量价值的执行层。从数据融通打底，到高质量数据建设筑基，再到智能体应用见效，三者构成 AI 赋能三医深度融合的三级阶梯。随着高质量数据集标准的落地、可信数据空间与行业大模型平台的成熟，三医协同将完成从 "人工密集型" 向 "智能驱动型" 的根本性转变 —— 这既是深化医改的必然要求，也是 AI 技术在国计民生领域最具社会价值的落点。