清华大学医学院牵头发布 PRIMARY-AI 国际倡议
清华大学医学院牵头发布 PRIMARY-AI 国际倡议
——在《Nature Medicine》发表研究成果，推动建立以真实世界结局为导向的基层医疗人工智能评价新标准
随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）在基层医疗（Primary Care）领域的快速部署，从临床决策支持、患者分诊到临床文书生成，全球卫生系统正经历深刻变革。然而，一个核心问题仍未得到充分回答：这些 AI 技术，是否真正改善了基层医疗体系的健康结局、服务连续性与公平性？
近日，由清华大学医学院牵头，联合 King’s College London、Harvard T.H. Chan School of Public Health、Imperial College London、新加坡帝国理工大学、杜克大学及多家世界卫生组织（WHO）相关研究机构组成的国际研究团队，正式在国际顶级医学期刊《Nature Medicine》发表通信文章《PRIMARY-AI: outcomes-based standards to safeguard primary care in the AI era》。该研究提出了 PRIMARY-AI（People-centered Research Initiative for Metrics and Responsible Yield in AI）国际倡议，呼吁为基层医疗中的人工智能应用建立以真实世界结局为导向的评价新范式。
研究指出，当前医疗人工智能的评价与监管体系，主要源自专科医疗和医院场景，过度强调算法性能指标（如准确率、灵敏度），而系统性忽视基层医疗的核心属性，包括以人为本的照护（people-centeredness）、长期照护连续性（continuity）、跨体系协同（coordination）以及可及性（accessibility）。
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研究团队指出，基层医疗并非“低配版专科医疗”，而是一种以长期关系、综合判断和系统协调为核心的照护模式。
然而，目前绝大多数 AI 评估与监管框架，仍源自医院或单一疾病场景，难以回答以下关键问题：
AI 是否改善了慢病患者的长期照护连续性？
AI 是否降低或加剧了健康不公平与算法偏倚？
AI 是否真正减轻了一线医生负担，还是增加了工作流摩擦与职业倦怠？
在中低收入国家与资源受限地区，AI 是否可行、可负担、可持续？
PRIMARY-AI 研究通过系统梳理 20 项国际主流 AI 评价与报告框架，明确指出：现有框架在“基层医疗特有结局维度”上存在显著空白，亟需一个以真实世界结局为核心、可操作、可比较的国际共识评估体系。
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为应对这一挑战，PRIMARY-AI 提出一个三层次、以结局为导向的基层医疗 AI 评价框架：
第一层：基础底线
安全性（Safety）与公平性（Fairness），确保 AI 不造成伤害、不放大不平等；
第二层：真实世界功能
有效性（Effectiveness）、泛化性（Generalizability）、可用性（Usability）与可及性（Accessibility）；
第三层：基层医疗特有价值
以人为本（People-centeredness）、照护连续性（Continuity）与跨体系协同（Coordination）。
研究团队强调，PRIMARY-AI 的目标并非限制技术创新，而是通过建立清晰、可操作、可比较的评价标准，加速真正有益、可持续且公平的人工智能在基层医疗中的应用，同时避免潜在风险在大规模部署中被放大。
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在本次论文发表的同时，PRIMARY-AI 正式宣布将于 2026 年启动一项覆盖全球多地区的多方参与 Delphi 共识研究，并计划于 2026 年 10 月发布首版国际共识标准。该研究将广泛邀请来自基层医疗、医疗人工智能、数据科学、实施科学、公共卫生、健康公平与治理等领域的专家参与，尤其重视来自中低收入国家和资源受限地区的实践经验与视角。
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PRIMARY-AI 旨在构建一个可持续更新的“活框架”（living framework），通过版本控制与治理机制，持续回应人工智能技术演进、临床实践变化及政策环境发展，为研究人员、医疗系统、监管机构与技术开发者提供共同遵循的科学基础。
研究团队表示：“基层医疗中人工智能的关键问题，不在于是否应用，而在于如何确保其真正提升照护质量、公平性与系统韧性。PRIMARY-AI 希望将这一问题转化为一个可以被科学评估、被全球共享的答案。”
参与方式：
官方网站：https://www.primary-ai.org
联系邮箱：PRIMARY-AI@tsinghua.edu.cn
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本研究由全球多家顶尖高校与机构的权威专家共同参与。研究团队由黄天荫 院长（清华大学副教务长、清华大学医学院院长）与 Josip Car 院长（英国伦敦国王学院生命历程与人群科学学院院长）共同指导；曾典 博士（清华大学医学院“水木学者”博士后，第一作者）、Lorainne Tudor Car 教授（伦敦国王学院数字健康教授，共同第一作者）牵头具体研究实施。
国际团队主要包括：Nigam H. Shah 教授（斯坦福医疗系统首席数据科学家）、Rifat Atun 教授（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院教育与创新副院长）、Pearse A. Keane 教授（伦敦大学学院 UCL 人工医学智能教授）、Neil Bressler 教授（约翰斯·霍普金斯大学医学院教授，《JAMA Ophthalmology》主编）、Till Bärnighausen 教授（海德堡大学全球健康研究所所长）、Joseph J. Y. Sung 教授（南洋理工大学李光前医学院院长），并汇聚了来自帝国理工学院、莱顿大学医学中心、麦吉尔大学、莱斯特大学、悉尼大学、Duke-NUS 医学院、新加坡国立大学医学院、越南 VinUniversity 以及美国 Cedars-Sinai 医学中心等国际一流高校与医学机构的多位专家共同参与。此外，国际学术出版机构代表 Rupa Sarkar 博士（《The Lancet Digital Health》主编）与 Lorenzo Righetto 博士（Nature Health 高级编辑）亦加入本项研究。
国内合作团队包括：刘远立 教授（北京协和医学院） 、沈定刚 院士（上海科技大学生物医学工程学院创院院长） 、贾伟平 院士（上海糖尿病研究所主任） 、黄仰山 院长（香港中文大学公共卫生与基层医疗学院院长） 、盛斌 教授（上海交通大学计算机科学与工程学院） 、李华婷 教授（上海交通大学医学院） 、王亚沙 教授（北京大学计算机学院） 、汤胜蓝 教授（昆山杜克大学全球健康研究中心主任）、徐东 教授（南方医科大学） 。
清华大学方面参与作者还包括 戴琼海 院士（清华大学自动化系）、薛澜院长 （苏世民学院）、刘洋 教授（清华大学计算机科学与技术系）、申卫星 教授（清华大学法学院）、刘嘉 院长（清华大学心理与认知科学系）、王仲 教授、王志翊 教授（清华大学全科医学与基层卫生研究团队）、王海波 教授（清华大学医学院）、纪思翰 教授（清华大学万科公共卫生学院），以及江泽铧 博士、裴晨阳 博士、秦义明 博士、邹梓昊 等青年学者，共同构成了覆盖医学、公共卫生、人工智能、法学与实施科学的综合研究团队。
