近日，为贯彻落实国家“人工智能+”战略，国家卫生健康委等五部门联合印发了《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》（以下简称《意见》）。文件明确了相关发展目标与八大重点应用领域，或将进一步促进慢性疼痛领域的客观化评估、AI+神经调控等场景的应用。

《意见》发展目标与八大重点应用领域

到2027年，建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用，基层诊疗智能辅助、临床专科专病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用，基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地，打造更多高价值应用场景，带动健康产业高质量发展。

到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，推动实现二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用，“人工智能+医疗卫生”应用标准规范体系基本完善，建成一批全球领先的科技创新和人才培养基地。

八大重点应用领域（24项应用）

（1）人工智能+基层应用：1.加强紧密型县域医共体智能应用；2.建立基层医生智能辅助诊疗应用；3.加强居民慢性病规范管理服务；4.强化健康管理、养老和托育服务。

其中第3点提出：建立智能慢性病管理和个人健康画像应用，推动居民电子健康档案规范向个人开放，开展慢性病筛查、评估分级、个性化干预等智能服务，支持居民开展自我健康管理，构建基层慢性病管理智能服务新模式。

（2）人工智能+临床诊疗：5.推广医学影像智能诊断服务；6.拓展临床专病辅助诊疗服务；7.推广智能康复和用药服务。

其中第7点提出：在康复专科医院、三级综合医院康复科实现智能康复服务全覆盖。

（3）人工智能+患者服务：8.优化患者智能服务流程；9.强化智能转诊服务；

（4）人工智能+中医药：10.加强智能中医诊疗应用；11.加强中药全周期智能管理；12.推进中医药装备智能升级。

（5）人工智能+公共卫生：13.加强传染病监测预警；14.强化卫生应急管理和处置；15.加强重点疾病和重点人群管理。

（6）人工智能+科研教学：16.深化医学科学研究智能应用；17.拓展健康科普服务；18.推进药物科研成果转化。

（7）人工智能+行业治理：19.推广医疗卫生机构智能管理；20.加强卫生健康行业智能监管；21.深化应急救治体系智能应用。

（8）人工智能+健康产业：22.发展智能新型服务业态；23.提升智能医疗装备创新能力；24.推动智能信息产业创新。

其中第23点提出：支持医疗装备生产企业联合医疗机构、科研院所等产业链上下游开展智能医疗装备研发攻关，重点推动医学影像、诊断检验、治疗、监护与生命支持等领域医疗装备智能升级，鼓励联合申报参与人工智能医疗器械创新任务揭榜挂帅攻关。支持国产智能医疗装备在医疗机构的首台（套）应用，针对技术创新与临床应用水平处于全国前列的智能医疗装备开展推广应用。

当前，在慢性疼痛领域，为了应对疼痛评估主观性强、亟需个体化治疗和精准治疗等诊疗挑战，相关AI应用的研究和探索正在不断增多。包括应用AI实现慢性疼痛的客观评估、神经调控刺激参数的实时自动调整等，以让更多慢性疼痛患者的疼痛“被看见” “被理解”，进一步提高诊疗效果与质量。

当前基于AI的疼痛评估方法主要分为两类。一类是基于行为学的评估方法，通过分析患者的面部表情、语言特征及非语言生理指标识别疼痛；另一类是基于神经生理学的评估方法，借助监测患者的脑电图、功能性磁共振成像等神经生理信号量化疼痛程度。

例如，在2025年中国镇痛周期间，中日友好医院与深圳南山医院联合研发的“针对慢性疼痛的客观量化评估体系”正式发布，其历时多年聚焦脑电信号研究，结合人工智能技术实现了疼痛强度自动识别。此外，在治疗领域，AI可以在治疗过程中持续追踪患者的疼痛状态，基于患者个体特征、生物标志物和循证医学证据等，实时生成或调整个性化治疗方案，助力精准医疗，提高治疗效果。

例如，基于AI的闭环脊髓电刺激系统可以持续监测脊髓诱发复合动作电位（ECAP）信号，根据信号反馈自动调整刺激参数。通过精准匹配每位患者的独特生理特征，自适应患者不同体位和活动下的刺激需求。

总的来说，人工智能在改善疼痛管理方面的潜力日益凸显，相信随着《意见》的出台，慢性疼痛领域的AI应用将进一步加速和规范化，从而优化疼痛识别、检查和诊断的效率，更好地根据患者个体制定个性化治疗方案。