团结香港基金专栏｜周嘉俊、杨乐思、杨敦雅

香港智慧医疗发展正步入全新阶段，医院管理局近年积极引入多项人工智能（AI）及遥距技术，涵盖生成式报告、心电图分析等范畴。这些措施主要针对院内临床决策、病人分流及治疗流程，旨在加快诊断、优化病房运作，并减轻医护文书及监测负担。与此同时，政府亦以“医健通+”五年计划为核心，推动院外及跨机构层面的智慧医疗发展，逐步把医健通由电子病历平台，升级为涵盖预约、转介、纪录查阅及慢性病管理的一站式健康平台。前者着力提升医院内部效率，后者则连接整个求医流程与健康数据，两者若能有效衔接，才可构成完整的智慧医疗体系。

破解基层医疗数据困局

截至2026年2月底，医健通已有约645万名市民登记，覆盖全港约85%人口，看似基础稳固。然而，政府数据显示私营医疗提供者虽占医健通总取览量超过五成，但其病历上传率却不足1%。换言之，长期在私家诊所就医的市民，其医健通纪录极可能并不完整，难以真正反映个人医疗历程。为此，政府在2025年推出资助计划，鼓励私营机构采用可连通医健通的临床管理系统，及后亦推出“简化同意机制”，将登记与授权存入资料两个程序合二为一，提升数据完整性。这些措施虽然方向正确，但若医健通最终仅作“网上病历柜”供个别诊症参考，而非系统化整合分析，其公共政策潜力便难以充分发挥。

精准数据收集助力政策制定

要让智慧医疗发挥真正影响力，政府需主动收集数据，聚焦具体、可量化的健康指标，以评估政策成效及制定人口健康策略。以“慢性疾病共同治理先导计划”为例，市民现时已可透过医健通自行记录血压及体重。若政府能进一步整合这些数据，结合地区人口统计及疾病流行率，便可建立人口健康监测机制，及早掌握各区慢性疾病趋势，做到真正的“治未病”。

精神健康服务同样如此。以2024年启动的“健康心灵先导计划”为例，如获市民同意，上载治疗前后的症状评估、覆诊情况及转介结果，便可协助政府更客观地分析介入措施的临床效果与成本效益，从而决定哪些服务模式值得扩展，实现以结果为本的资源配置，而非依赖直觉或个别案例判断。

在数据流通的过程中，私隐保障是大家都关心的议题。广州的“可信数据空间”提供了可行的做法。在政府统筹下，医疗数据经匿名化处理后在安全监管下流通至不同医疗机构及科研单位，支援临床研究与政策制定。香港若要建立类似机制，关键在于如何在《个人资料（私隐）条例》框架下，建立清晰的授权机制及去识别化标准，确保数据流通与私隐保障双轨并行。

人工智能打造香港健康蓝图

要构建一个完整的智慧医疗体系看似遥不可及，但放眼现在，其实不难发现AI已开始发挥作用，尤其是医院体制内。有公立医院试行患者风险预警系统，首月试验已成功使病人平均住院日数减少约 25%，反映这类 AI 工具能有效提升医疗服务的质素。此外，亦有研究利用医管局的临床数据，为本地华人建立心血管风险预测模型，提升个人化风险评估能力。此类模型若用于基层医疗层面的筛查，便能更早识别高风险群组，达至“早发现、早治疗”。若未来这些技术的应用能够透过常设的经验分享机制做到医院与社区共享，智慧医疗的整体效益将有机会实现几何级数的增长。

展望未来，随着医健通收到的数据总量持续增加，先进技术的应用愈见普遍及成熟，发展的关键不再只限于技术水平的提升，而是数据的流通和技术系统的衔接。唯有透过主动收集并分析健康数据，才能充分发挥智慧医疗的价值，为市民构建一个从医院到社区、从预防到治疗的完整健康网络。

作者周嘉俊是团结香港基金助理研究总监；作者杨乐思是团结香港基金研究经理；作者杨敦雅是团结香港基金研究实习生。

文章仅属作者意见，不代表香港01立场。

01专栏精选不同范畴专家，丰富公共舆论场域，鼓励更多维度思考。