目的 梳理2023—2026年医学在临床范式、技术底座、疾病谱系与卫生系统层面的现状与矛盾。方法 基于国内外政策文件、核心期刊文献与公开卫生统计数据，从精准医学、人工智能、真实世界数据、基层服务重构四条主线归纳进展。结果 医学正由“经验—循证”驱动转向“预测—预防—个性化”驱动；多组学、医学大模型与真实世界证据重塑诊疗路径，但面临算法偏见、数据孤岛、过度医疗与公平可及挑战；我国通过县域医共体、医保支付改革与AI辅诊推动资源下沉，仍受人力紧绷与老龄化慢病负担制约。结论 当代医学的核心张力是微观技术跃迁与宏观制度承接不匹配，未来需以“技术下沉+伦理可审计+全周期管理”完成系统闭环。
关键词：精准医学；医学人工智能；真实世界数据；主动健康；医疗系统重构；综述
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1 引言
20世纪后期，循证医学（evidence-based medicine, EBM）以随机对照试验（RCT）为金标准，确立了“群体最优方案”的临床逻辑。进入2020年代，人口老龄化、多病共存、基因异质性与医疗成本压力使群体证据在外推中失效。2025—2026年，医学呈现明显范式切换：从“治已病”走向“算风险、早干预、长周期共管”，从“医生+设备”走向“多组学+大模型+真实世界数据（real-world data, RWD）”融合系统。
本文综述当代医学现状，重点回答三个问题：临床逻辑如何变、技术如何重构工作流、系统能否接住技术。
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2 临床范式：从群体循证到个体风险计算
2.1 三层叠加的认知结构
• 循证医学仍居底盘：指南、临床路径、医保支付仍依赖RCT与系统评价；
• 精准医学向上延伸：肿瘤“先检测后治疗”成为常规，ctDNA用于微小残留病灶（MRD）监测与复发预警；心血管、代谢病进入药理基因组学分型；
• 预测—预防医学前移：可穿戴生理数据、队列组学、AI风险模型将干预点推至症状前，实现动态风险再分层。
2.2 3PM框架的本土化
预测（predictive）、预防（preventive）、个性化（personalized）医学结合“参与（participatory）”与主动健康，强调在正确时间窗对正确亚组施行最小必要干预，而非“见灶即切”。对低危前列腺癌、甲状腺乳头状癌、导管原位癌等惰性病变，主动监测已写入多国指南。
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3 技术重构：AI与多组学成为新操作系统
3.1 医学AI从辅助工具到工作流内核
医学AI技术体系已由符号推理转向深度学习与大语言模型主导。应用场景覆盖：
• 影像与病理：肺结节、糖网、乳腺、前列腺MRI穿刺决策；
• 临床决策：电子病历理解、分诊、用药冲突预警；
• 公卫与慢病：风险推送、随访生成、远程监测；
• 药物研发：靶点发现、分子设计、试验人群匹配。
责任边界仍清晰：模型输出为“增强智能”，最终判读与处方由医生负责；可解释性、幻觉控制、外推偏倚与持续学习后的模型漂移是主要瓶颈。
3.2 多组学与安全标志物
基因组、蛋白组、代谢组、微生态整合推动疾病再分型。液体活检使早筛、术后监测、耐药演化可量化；数字孪生模型在个体生理—分子—环境层面模拟干预轨迹，但因果验证不可被关联替代。
3.3 数据治理
医学数据从“稀疏数据”走向“全数据”：EHR+影像+组学+行为流。跨机构联邦学习、隐私计算、去标识审计、数据可携权成为基础设施。我国紧密型县域医共体信息化指引已把影像、心电、检验资源共享中心作为标准配置。
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4 疾病图谱：慢性、老龄、复合、耐药
4.1 慢病长周期化
重大慢病（癌、心脑血管、呼吸、糖尿病）成为主要负担。2024年我国重大慢病过早死亡率降至14.3%，癌症5年生存率升至43.7%，但患者生存延长带来“带病管理”新压力。
4.2 老龄化复合病
高龄患者常合并心衰、房颤、认知衰退、营养不良与多药联用（polypharmacy）。医学目标从单次治愈转为十年共管，跌倒、营养、失能、安宁疗护并入质量指标。
4.3 代谢与神经病年轻化
GLP-1类从减重扩展至心衰、肾保护、神经退行预防；阿尔茨海默病进入Aβ/tau靶向与生物标志物早筛阶段。
4.4 感染与耐药
新发传染病、蚊媒病、抗生素耐药（AMR）并行，一线药失效倒逼快速病原分型与靶向抗菌。
4.5 精神心理公卫化
抑郁、焦虑、失眠、ADHD纳入慢病管理，数字疗法（CBT-I、远程认知训练）处方化尝试推进，12356心理援助热线已覆盖地级市。
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5 卫生系统：中国场景与制度重构
5.1 服务下沉
截至2025年，全国基层机构105.5万个，2199个县开展紧密型县域医共体建设，基层诊疗人次55.6亿（占比52.6%），影像/心电远程诊断中心建成率超90%。
5.2 支付改革
DRG/DIP按病种付费全覆盖，2025年按病种付费出院占比91.8%；医保支持基层“同病同付”、总额付费、家庭医生签约与长期处方，引导控费与质量并重。
5.3 医药创新
国产创新药、细胞基因治疗、手术机器人、光子计数CT、ECMO加速国产化；但新靶点、首创药、核心试剂仍“大而不强”。
5.4 医防融合
慢病管理整合“防—筛—诊—治—管—康”，AI辅诊、家庭病床、体重管理门诊、慢病示范区构成健康中国“十五五”主线。
5.5 人力生态
1600万医务人员支撑百亿级诊疗人次，文书负担重；AI释放抄写与分诊时间，但“人机责任”缺乏统一立法闭环。
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6 伦理与治理边界
1. 算法偏见：训练集缺老人、罕见病、低收入群体，模型“看不见弱者”；
2. 数据主权：基因/病历/可穿戴数据需同意可撤回、去标识可审计；
3. 过度医疗：惰性病变需主动监测，避免技术驱动下的干预扩张；
4. 公平悖论：精准药与AI先服务高支付能力人群，数字鸿沟放大不平等；
5. 可解释义务：临床采用可解释AI（XAI）+因果推断；
6. 人文回归：共同决策、预立医疗计划（ACP）、安宁疗护写进质量指标。
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7 方法学演进
科研范式四阶段迭代：
• 传统循证：假设—RCT—因果；
• 大数据循证：关联挖掘、RWE；
• 智能辅助精准：预测推断、亚型发现；
• 生成式发现：知识图谱+大模型+湿实验闭环。
方法学刚需：因果机器学习、目标试验模拟（target trial emulation）、适应性平台试验、数字生物标志物验证框架。
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8 趋势与展望（2026—2030）
• 常规病AI首诊分诊+医生确认，多癌种血液早筛进入高危人群；
• 细胞基因治疗外扩至自免与实体瘤，长效制剂与个体化新抗原疫苗并行；
• 按价值、按健康结果付费试点，医保+商保+健康管理绑定；
• 县医院配专病模型，村医转“健康管家”，慢病门口管；
• 医院从“治病工厂”变“健康枢纽”（预防—诊疗—康复—居家监测）；
• 算法责任险、基因反歧视、数据可携与定期重认证立法落地。
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9 结语
当代医学现状可概括为三句话：
1. 科学层：从未离精准、预测、可定制这么近；
2. 系统层：从未同时背过这么重的人口老化、慢病长周期与成本约束；
3. 伦理层：从未在“能做什么”和“该做什么”之间需要这么细的边界。
成熟医学的标志，不是消灭所有疾病，而是在有限资源下让大多数人被看见、被理解、被合理救治，并有尊严地经历健康与疾病全过程。
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参考文献（示例，投稿需补至20—30条近5年文献）
[1] 魏翘楚, 崔淼, 余灿清, 等. 医学人工智能国内外发展现状、应用场景、挑战与建议[J]. 《中华流行病学杂志》, 2026, 47(2): 191-199.
[2] 王郅翔, 王力华, 王振常. 医学大模型:从技术突破走向医疗体系能力的中国式落地[J]. 数字医学与健康, 2026, 4(1): 1-2.
[3] 申维玺, 张建. 人工智能在临床医学中的应用进展[J]. 中国临床新医学, 2026, 19(1): 1-5.
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[5] 国家卫健委. 紧密型县域医共体信息化功能指引[Z]. 2025.
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[7] From precision medicine to predictive medicine: AI, multiomics and digital twins[J]. Ovid, 2026.
[8] Predictive, preventive and personalized medicine in hypertension[J]. EPMA Journal, 2025.
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