團結香港基金專欄｜周嘉俊、楊樂思、楊敦雅

香港智慧醫療發展正步入全新階段，醫院管理局近年積極引入多項人工智能（AI）及遙距技術，涵蓋生成式報告、心電圖分析等範疇。這些措施主要針對院內臨床決策、病人分流及治療流程，旨在加快診斷、優化病房運作，並減輕醫護文書及監測負擔。與此同時，政府亦以「醫健通+」五年計劃為核心，推動院外及跨機構層面的智慧醫療發展，逐步把醫健通由電子病歷平台，升級為涵蓋預約、轉介、紀錄查閱及慢性病管理的一站式健康平台。前者着力提升醫院內部效率，後者則連接整個求醫流程與健康數據，兩者若能有效銜接，才可構成完整的智慧醫療體系。

破解基層醫療數據困局

截至2026年2月底，醫健通已有約645萬名市民登記，覆蓋全港約85%人口，看似基礎穩固。然而，政府數據顯示私營醫療提供者雖佔醫健通總取覽量超過五成，但其病歷上傳率卻不足1%。換言之，長期在私家診所就醫的市民，其醫健通紀錄極可能並不完整，難以真正反映個人醫療歷程。為此，政府在2025年推出資助計劃，鼓勵私營機構採用可連通醫健通的臨床管理系統，及後亦推出「簡化同意機制」，將登記與授權存入資料兩個程序合二為一，提升數據完整性。這些措施雖然方向正確，但若醫健通最終僅作「網上病歷櫃」供個別診症參考，而非系統化整合分析，其公共政策潛力便難以充分發揮。

精準數據收集助力政策制定

要讓智慧醫療發揮真正影響力，政府需主動收集數據，聚焦具體、可量化的健康指標，以評估政策成效及制定人口健康策略。以「慢性疾病共同治理先導計劃」為例，市民現時已可透過醫健通自行記錄血壓及體重。若政府能進一步整合這些數據，結合地區人口統計及疾病流行率，便可建立人口健康監測機制，及早掌握各區慢性疾病趨勢，做到真正的「治未病」。

精神健康服務同樣如此。以2024年啟動的「健康心靈先導計劃」為例，如獲市民同意，上載治療前後的症狀評估、覆診情況及轉介結果，便可協助政府更客觀地分析介入措施的臨床效果與成本效益，從而決定哪些服務模式值得擴展，實現以結果為本的資源配置，而非依賴直覺或個別案例判斷。

在數據流通的過程中，私隱保障是大家都關心的議題。廣州的「可信數據空間」提供了可行的做法。在政府統籌下，醫療數據經匿名化處理後在安全監管下流通至不同醫療機構及科研單位，支援臨床研究與政策制定。香港若要建立類似機制，關鍵在於如何在《個人資料（私隱）條例》框架下，建立清晰的授權機制及去識別化標準，確保數據流通與私隱保障雙軌並行。

人工智能打造香港健康藍圖

要構建一個完整的智慧醫療體系看似遙不可及，但放眼現在，其實不難發現AI已開始發揮作用，尤其是醫院體制內。有公立醫院試行患者風險預警系統，首月試驗已成功使病人平均住院日數減少約 25%，反映這類 AI 工具能有效提升醫療服務的質素。此外，亦有研究利用醫管局的臨床數據，為本地華人建立心血管風險預測模型，提升個人化風險評估能力。此類模型若用於基層醫療層面的篩查，便能更早識別高風險群組，達至「早發現、早治療」。若未來這些技術的應用能夠透過常設的經驗分享機制做到醫院與社區共享，智慧醫療的整體效益將有機會實現幾何級數的增長。

展望未來，隨着醫健通收到的數據總量持續增加，先進技術的應用愈見普遍及成熟，發展的關鍵不再只限於技術水平的提升，而是數據的流通和技術系統的銜接。唯有透過主動收集並分析健康數據，才能充分發揮智慧醫療的價值，為市民構建一個從醫院到社區、從預防到治療的完整健康網絡。

作者周嘉俊是團結香港基金助理研究總監；作者楊樂思是團結香港基金研究經理；作者楊敦雅是團結香港基金研究實習生。

文章僅屬作者意見，不代表香港01立場。

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