摘要
目的 分析我国31个省（自治区、直辖市）“十四五”卫生健康信息化发展规划的政策重点、盲区及区域差异，为优化建设路径提供依据。方法 收集33份省级政策文本，基于全民健康信息平台框架构建“基础支撑、技术支持、协同应用、行业治理”4层分析模型，利用NVivo软件进行词频、编码与聚类分析。结果 各地均重视信息平台建设与新兴技术应用，但资源库建设失衡；数据共享与信息安全受关注，隐私保护提及较少；居民健康服务较受重视，医疗业务支撑较弱；行业治理呈现“强执行、弱设计”特点。区域上，西部重资源整合，东部聚焦技术，中部滞后，东北基础与治理不足。仅3地制定专项规划。结论 需加强医疗统计与决策支持，优化行业治理，推动区域差异化发展，并鼓励制定专项规划。
引言
卫生健康信息化指利用信息技术整合医疗资源、优化服务流程，以提升医疗效率与质量，实现健康数据互联互通与智能管理的过程。它是数字健康和智慧健康的基础，通过信息化的基础设施建设，结合数字健康的技术创新，推动医疗服务向智慧化、精准化发展[1-2]。
在全球数字化浪潮下，卫生健康信息化已成为提升医疗质量与效率的关键手段。世界卫生组织在《2020—2025年数字卫生保健全球战略》中指出，数字技术是推动全民健康覆盖的核心工具[3]。欧盟通过“数字健康欧洲计划”（Digital Health Europe）推动成员国健康数据互联互通，为跨区域医疗协作树立了标杆[4]；美国《21世纪治愈法案》强调通过互操作性标准建设打破医疗数据孤岛，推动健康信息的开放共享[5]。
我国卫生健康信息化发展历经以下几个阶段：20世纪80年代的“卫生信息化”阶段，侧重于利用计算机技术收集和管理卫生信息，优化行业资源配置[6]；2013年11月，《关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见》中将过去卫生信息化的描述演变为人口健康信息化，在原范畴中纳入计划生育相关内容；2018年3月，国家层面正式确立“全民健康信息化”概念，转向以人民健康为中心，强调运用新技术提供全周期智慧健康服务[1]。2022年《“十四五”全民健康信息化规划》进一步提出深化“互联网+医疗健康”等目标，持续推动新一代信息技术与卫生健康深度融合。
现有卫生健康信息化政策研究多聚焦国家层面[7]，各地区在资源禀赋、技术基础、医疗需求等方面存在显著差异，其政策文本亦可能呈现区域特色，亟须系统性比较与总结。因此，本文基于全国31个省（含自治区、直辖市，后文简称为“省”）的“十四五”卫生健康发展规划文本，借鉴国家全民健康信息平台结构，构建质性分析框架模型，量化剖析政策文本，为完善卫生健康信息化建设规划提供依据。
研究设计 1.1 资料来源 政策文件均源自各省政府官网，以“十四五”“卫生健康”“信息化”为主题词检索，时间截至2024年12月31日，收集到的政策文件包含各省政府官网颁布的“十四五卫生健康事业规划”正式文件（不含港澳台），以及黑龙江省、甘肃省和重庆市制定的卫生信息“十四五”专项规划。最后纳入分析的政策文本共33份，从中筛选信息化相关章节进行汇总，节选表述见表1。 表 1 “十四五”规划卫生健康信息化内容节选 1.2 研究工具与方法 为系统分析政策，本文运用NVivo R1软件，对33份政策文本进行质性分析，通过词频分析统计热点，通过编码分析解读结构内容，并通过聚类分析发掘政策盲区。 1.3 分析框架 本研究通过参考全民健康信息平台的框架，借鉴有关“新时代区域全民健康信息化框架设计”的相关探讨[8]，结合《省统筹区域人口健康信息平台功能指引》的要求，构建了一个自下而上、由四大资源库与八大协同应用组成的4层分析框架，用以系统评估卫生健康信息化建设情况，见图1。 图 1 卫生健康信息化基本研究框架设计 1.3.1 基础支撑层 基础支撑层定位为整个体系的底层根基，其核心任务是整合已建成的国家全民健康信息平台与人口信息、电子健康档案、电子病历、基础资源四大核心数据库，以夯实数据基础设施。 1.3.2 技术支持层 技术支持层以大数据、人工智能、5G、区块链等新兴技术为核心，并通过数据共享、安全与标准规范机制，确保健康数据的准确、完整与安全，为体系运行提供技术保障。 1.3.3 协同应用层 协同应用层承上启下，集成了公共卫生、医疗服务、居民健康管理等八大业务应用系统。这些系统基于全民健康信息平台实现业务协同与服务创新，是提升医疗服务质量和效率的关键环节。 1.3.4 行业治理层 行业治理层居于顶端，聚焦政策制定、业务管理与行业监管的信息化需求，确保整个体系的规范运行与持续优化。 以此结构框架构建了基础支撑、技术支持、协同应用与行业治理为主的4个父节点。最后，手动编码完成后共建立928个参考点。 研究结果 2.1 词频分析 运用NVivo软件对33份“十四五”卫生健康信息化政策中父节点下所有文本进行词频分析，将“工作”“发挥”“形成”“各级”“各类”等无法表达政策重点或无实际研究意义的词语纳入停用词表，词频分析的结果见表2。 表 2 卫生健康信息化政策相关节点的词频分析结果 词频分析显示，“健康”“医疗”“信息”等词汇高频出现，表明各省均高度重视卫生健康信息化，旨在通过构建智慧医疗体系、推动互联互通与数据共享，全面提升医疗服务质量与整体能力。 以“平台”“全民”“基础”等为代表的词汇，反映各省普遍重视信息平台与资源库建设；“互联网”“人工智能”“互联”等词，体现对新兴技术与系统互通的双重关注；“公共”“档案”“药品”等词，显示政策聚焦居民健康与公共服务；而“管理”“监测”“监管”等词，则强调行政监管与政务处理等行业治理的信息化同步推进。根据词频分析的结果，说明本研究编码围绕卫生健康信息化展开是基本科学可行的。 2.2 内容分析 在本研究的编码过程中，33份政策文本均对本地卫生健康信息化的技术支持和协同应用进行了描述，有27份政策文件对信息化的基础支撑进行了描述，26份政策文件对卫生行业治理进行了说明。4个父节点的参考数量分别为行业治理76个，基础支撑111个，协同应用291个，技术支持450个。对编码内容进行分析，形成本研究政策文本核心脉络图，见图2。 图 2 卫生信息化政策文本核心脉络 2.2.1 基础支撑层面的要点解析 在33份政策文本中，关于基础支撑的参考点共有111个，见表3。1个平台和四大资源库是卫生健康信息化的重要支撑内容，涵盖了卫生健康信息化的所有数据。在以上子节点中，全民健康信息平台的参考点数量较多，成为基础支撑层的核心内容，基本所有省份的政策都有所提及；然而关于四大资源库则基本只有半数的省份有所提及，基础资源库更是只有三分之一的省份在政策中明确提及，不同省份对几大资源库的表述仍未统一。 表 3 各省（自治区、直辖市）卫生健康信息化政策中基础支撑的参考点分布情况 2.2.2 技术支持层面的要点解析 在33份政策文件中，与技术支持相关的参考点共450个，包括信息技术与技术规范2个二级子节点，呈现出“技术规范主导，技术应用并重”的局面，见表4。信息技术子节点共203个参考点，涵盖了“互联网+”、大数据等多种新兴信息技术。在信息技术的参考点中，“互联网+”相关表述最多（54个），各省份均将其列为重点；大数据（45个）、人工智能（38个）与5G（31个）紧随其后；而区块链（18个）、物联网（9个）、云计算（8个）等提及频次较少，多作为配套措施出现。 表 4 各省卫生健康信息化政策技术支持的参考点分布情况 技术规范方面，数据共享和互联互通2个子节点共计141个参考点，占比57.1%，所有省份都强调打破信息孤岛，清晰表明打破信息孤岛、实现数据的顺畅流通与共享，已成为各省份卫生健康信息化建设进程中的重点；信息安全（46个）与标准规范（45个）也是各省政策的重要关注点。个人隐私保护方面，仅有15个参考点提及。 2.2.3 协同应用层面的要点解析 协同应用层面在33份政策文本中共有291个参考点，见表5。“居民健康与公共服务”二级子节点的参考点数量显著高于“医疗业务保障支撑”，表明在政策制定过程中，各省对于居民健康与公共服务方面的协同应用给予了更高的关注度。居民健康与公共服务涵盖了公共卫生服务（76个）、医疗服务（58个）、居民健康管理（40个），以及应急指挥与响应（22个）多个关键领域。医疗业务保障方面的子节点较少却不可忽视，涵盖了医疗质量管理（28个）、医疗保障（27个）、药品供应保障（21个）和医疗统计决策支持（19个）等方面，是医疗业务正常运行和持续改进的重要基础，但大多数省份未对该方面表现出足够的重视。 表 5 各省卫生健康信息化政策中协同应用的参考点分布情况 2.2.4 行业治理层面的要点解析 行业治理层面的参考点总数为76个，涉及26份政策文本，覆盖政策制定、业务管理、行业监管3个子领域，见表6。通过表6可以发现，相关政策在行业治理方面呈现出“强执行、弱设计”的特点，行业监管参考点数量显著高于业务管理与政策制定。政策制定子节点数量最少，且材料来源仅有7个，反映出省级政策对于顶层设计更新机制关注不足。 表 6 各省卫生健康信息化政策中行业治理的参考点分布情况 2.3 各省规划中卫生健康信息化政策盲区 本研究的政策盲区分析主要通过Nvivo R1的聚类分析结果对政策规划文本的编码节点进行观察，以发现政策中的薄弱环节。以Jaccard相关系数为度量，所有子节点进行聚类分析，编码相似度为0.4～1.0时，得到体现政策盲区的聚类分析结果，见图3。通过连线的粗细来表明编码之间的相似性，线越粗则编码之间相似性越强，线细则说明编码之间缺乏相似性；政策重点和盲区则通过线条的疏密程度来表示，线条越稀疏则说明该区域的编码在政策文本中越被忽视[9]。 图 3 基于 NVivo 编码相似性的政策分析结果 从图3中可以观察到，“医疗统计与决策支持”节点与其他节点无连接线，表明其在政策体系中处于孤立状态，未与协同应用层的其他节点形成有效关联，构成明显的政策薄弱点。在行业治理层面，“政策制定”和“业务管理”节点连线稀疏，与“行业监管”节点密集的连线形成鲜明对比，这印证了前文所述行业治理“强执行、弱设计”的结构性特点。相比之下，图3右侧“居民健康服务”“公共卫生服务”等节点处于连线密集区，显示出这些领域在政策中得到了高度关注并形成了协同体系。 2.3.1 协同应用中的不足点 如图3所示，医疗统计与决策支持可能是协同应用中的政策薄弱点。前期编码得知，仅有福建省、甘肃省、黑龙江省、青海省等少数省份提及了医疗统计与决策支持相关内容，整体覆盖范围较窄，且多集中于专病数据库建设、监测预警体系等单点应用，缺乏系统性设计。同时各省对医疗统计与决策支持的表述多为孤立条款，未形成全链条应用框架。执行层面缺乏明确指引，甘肃省虽提出推动健康医疗大数据应用，但未提及跨部门协同的具体机制；黑龙江省强调提升统计工作网络化水平，但未说明如何通过技术手段实现精准化分析。多数省份仅关注统计工作的基础功能，而对政策模拟、风险预测等深度应用关注不足。 2.3.2 行业治理中的不足点 如图3所示，政策制定和业务管理可能是目前各省行业治理政策规划中的薄弱点。在行业治理方面，行业监督方面的内容在各省政策中都被普遍提及，同时与其他节点的联系也较为密切，但政策制定和业务管理的关注度却非常低。我国卫生政策侧重于行业监管与基层建设方面，形成了一定程度上“重执行、轻设计”的路径[10]，导致政策制定者忽视了政策本身的动态优化。业务管理方面，各省更强调利用数字化手段，推动医院精细化管理，小部分省份提出了包含公共卫生、药品供应、计划生育等多业务的综合管理。业务管理可能涉及多部门协调、复杂的流程设计、执行难度较大等原因，导致业务管理在政策规划中难以得到充分体现。 2.4 不同地区卫生健康信息化政策差异 根据国家统计局于2021年发布的信息，本研究将全国31个省划分为4个区域进行分析，各区域编码具体状况见表7。虽然编码数量受《黑龙江省“十四五”全民健康信息化规划》《甘肃省“十四五”全民健康信息化规划》《重庆市卫生健康信息化“十四五”发展规划》这3篇独立于“十四五”卫生规划的专项规划影响，但不同区域编码数量仍有一定的参考价值。 表 7 各区域卫生健康信息化政策编码参考点分布情况 从表7可以看出，西部地区在基础支撑、技术支持、协同应用与行业治理方面参考点数量均为各区最高，政策侧重于弥补医疗资源分散与数字鸿沟，强调基础设施与数据共享以整合资源[11]。东部地区技术支持和协同应用参考点较多，基础支撑最少，表明其基础设施较为成熟，政策重心已转向技术深度应用与生态构建[12]。中部地区各方面参考点均较少，反映其政策实施相对滞后，可能与经济发展水平不高、对基层医疗投入不足有关[13]。东北地区在技术与协同应用上有一定关注，显示出对新兴技术的重视，但基础支撑与行业治理的薄弱可能制约整体发展。 政策建议 根据本文“基础支撑—技术支持—协同应用—行业治理”研究框架来看，各省卫生信息化政策总体上出现结构不平衡问题，其中协同应用层面政策适中，技术支持层面政策较多，行业治理和基础支撑层面政策偏少，各省在具体政策中存在明显偏好。从空间维度来看，中部地区政策供给呈现系统性薄弱，政策碎片化与投入不足并存。这种政策失衡导致政策体系难以形成合力，最终阻碍卫生健康信息化整体效能[14]。 3.1 制定专项规划：强调政策系统性与可操作性 数字技术发展不断迭代，我国数字医疗政策灵活性尚可，但时效性、前瞻性仍落后于技术发展[15]。截至2024年12月31日，仅黑龙江省、甘肃省、重庆市在官网公开了“十四五”卫生健康信息化专项规划，其余省份可能有的制定了专项规划但未挂网公开。不少省份的卫生健康信息化规划是卫生健康发展规划的组成部分，与专项规划相比，存在系统性不足、执行碎片化的突出问题。建议“十五五”期间各省制定专项规划，明确发展目标、重点任务和实施路径。以国家《“十四五”全民健康信息化规划》为纲领，结合“十四五”发展变化与本省的资源禀赋、技术基础和医疗需求，制定具有区域特色的信息化建设方案[16]。 3.2 夯实基础支撑：加强数据治理与资源库衔接 数字时代，全民健康信息平台是卫生健康行业新基建、新业态与新模式的核心支撑，其建设水平直接关乎数字化转型成效。当前该平台仍面临数据治理不足、安全风险突出[17]，以及各省基础资源库建设不均衡等问题。为此，应建立覆盖数据全生命周期的治理框架，明确目标、流程与责任主体，通过定期评估数据质量、构建清洗与校验机制，提升数据可靠性。同时应推广加密采集技术，加强访问审计与操作监控，防范数据泄露。此外，推动资源库建设纳入省级专项规划，重点加强人口信息库、电子病历库等薄弱环节，促进各资源库互联互通，并支持基层医疗机构的硬件升级与数字化培训，全面提升基层医疗服务能力与质量。 3.3 推动技术发展：满足差异化的需求与应用 在数字技术与卫生健康领域深度融合的背景下，前瞻技术的发展应坚持以需求为导向，构建服务于居民、政府、医疗机构和医务人员的协同创新体系。面向居民，依托区块链保障健康档案安全与完整，结合物联网和人工智能实现个人健康监测、疾病预测及个性化干预；政府层面，构建省级智能监管平台，基于多源数据和联邦学习实现疫情预警、资源调度与安全协同[18]；医疗机构应推广人工智能辅助诊疗和远程医疗，建立大数据质控体系，促进信息共享与业务协同；针对医务人员，升级集成自然语言处理（natural language processing，NLP）和临床决策支持系统（clinical decision support system，CDSS）的电子病历系统，引入虚拟现实（virtual reality，VR）、增强现实(augmented reality，AR)及元宇宙技术提升培训沉浸感和覆盖范围[19]。 3.4 突出数据集成：提升医疗统计与决策支持 针对医疗统计与决策支持体系的薄弱环节，国家层面应制定全流程建设指南，推动各省构建从数据整合到决策应用的闭环，将医疗统计与公共卫生监测、医保支付及资源规划等业务深度融合，动态优化资源配置[19]；省级层面可设立“医疗大数据协调小组”，统筹跨部门数据共享与协作，明确接口标准与安全责任，探索基于区块链的统计联盟链，实现数据“可用不可见”[20]，保障隐私的同时提升统计效率；中央财政可专项支持中西部资源库建设，加强数据质量监测与跨省帮扶，并建立全国统一的医疗统计元数据库[21]，规范数据标准以提升分析科学性[22]。通过系统完善该体系，全面提升卫生健康信息化整体效能。 3.5 优化行业治理：强化政策设计与执行协同 在行业治理方面，应从政策制定与业务管理两方面协同推进。政策制定上，建立动态优化机制[23]，融合电子病历、医保异常、患者投诉及企业报告等多源数据，运用大数据识别盲区并形成政策反馈闭环，同时强化执行监督与效果量化评估，确保政策有效落地。业务管理上，以信息化手段优化流程，构建“互联网+监管”系统实现实时监控与分析[24]；推动建立省级数字健康产业联盟，促进医疗机构、企业及高校协同攻关与资源合理配置，缩小城乡数字鸿沟，提升基层医疗服务水平。 3.6 促进差异发展：适配资源禀赋与技术基础 针对各省卫生健康信息化基础和资源差异，应因地制宜探索差异化发展路径。西部地区需加强基础设施与资源整合，加大投入并借助区位优势发展远程医疗与跨区域协作，缩小城乡数字鸿沟。东部地区应推动人工智能、区块链等技术与精准医疗、健康管理深度融合，构建技术研发至产业协同的良性生态。中部地区要重点强化基层医疗信息化，通过中央财政支持及东部地区“结对帮扶”加速技术应用与能力提升[25]。东北地区可结合工业转型契机，推动医疗与工业互联网融合，促进医疗数据向产业价值转化[26]。通过差异化策略适配区域需求，避免“一刀切”，实现全国卫生健康信息化均衡发展与整体效能提升。 3.7 强化政策支持：构建多元保障与资源投入 为确保卫生健康信息化的系统推进，应在规划中构建资金、人才与监测等多维保障体系。资金方面，建立以政府为主导的稳定投入机制，明确各级财政责任，并积极引导社会资本参与，共同支持重点工程建设。人才方面，加强专业人才培养与引进，推动高校增设相关课程，并对医务人员开展数字技能培训，将其作为职称晋升的必要条件。监测方面，设立涵盖数据质量、应用效能与居民满意度等多维指标，依托信息平台实现实时监测与预警，并引入第三方机构开展政策评估。规划内容应公开透明，接受社会监督，以形成协同高效的政策支持体系。 结束语
当前，我国正处在“十四五”规划收官与“十五五”规划谋篇布局的历史交汇点。本文通过对31省卫生健康信息化“十四五”发展规划文件的文本分析，揭示“十四五”时期各地卫生健康信息化建设的成果与不足：各地普遍重视信息平台与新兴技术的应用，但仍存在资源库建设失衡、隐私保护薄弱、医疗统计与决策支持薄弱以及区域发展不均衡等问题。分析结果表明，卫生健康信息化已从基础建设阶段转向深度融合阶段，但整体效能仍需提升。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》加快建设健康中国部分提出，推进全民健康数智化建设。分析结果启示，各地在制定“十五五”卫生信息相关规划时，应顺应加快推动卫生健康信息化从“有”到“优”、从分散走向整合、从工具支撑迈向智慧驱动的必然趋势，应充分吸收“十四五”时期的经验与教训，在巩固提高技术应用的同时，更加注重数据治理、隐私安全、决策支持和治理体系的协同发展，并基于对各地区资源禀赋与发展阶段的深刻理解，走出一条“整体均衡”与“区域特色”兼具的高质量发展路径，实现“加强慢性病综合防控、发展防治康管全链条服务”的客观要求。
文章来源 赵富康,章娣,崔昀,汤中玺,林振平.我国卫生健康信息化“十四五”发展规划文本分析[J].中国卫生信息管理杂志,2026,23(1):142-151.
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