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软件特色

【视频】

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张桥介绍：如果把身份证个人信息的页面对准光线，就能看到精美的长城图案和“中国China”的字样；如果慢慢转动身份证，可以看到图案和字样像彩虹一样流动变色；如果打开手机摄像头，放大观察个人信息页面，会发现底纹有“居民身份证”五个字的微缩首字母；如果把身份证反过来，在国徽一面，还能找到“万里长城”的微缩首字母。(制作 乐小敏）

【多元】

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茅仲华介绍，“十五五”期间，法院将从三个主要方面完善司法责任制：一是依法加强审判权运行制约监督，细化审判组织办案权责，既要确保审判权行使不受非法干预，又要严格落实司法责任，实现权责一致；二是推动法官惩戒制度实质化运行，规范惩戒委员会设置和运行，推进司法责任追究条例出台，充分发挥法官惩戒制度惩戒违反审判职责行为和保护法官依法履职的双重效能；三是加强违法审判行为防范，通过加强党风廉政建设、严格落实防止干预司法“三个规定”、完善全流程权力运行监督机制，推动司法监督从事后追责向事前、事中管控转变。

在多元化解层面，人民法院坚持和发展新时代“枫桥经验”，与政府部门、社会力量协同联动推进社会治安综合治理中心规范化建设，截至2025年底，全国2946家基层法院入驻县级综治中心，对接8836家乡镇（街道）综治中心。“总对总”多元解纷机制合作单位扩至18家，共同开展矛盾纠纷调解成功率达58.4%。持续深化人民法院调解平台“进乡村、进社区、进网格”，10196家人民法庭对接人民调解委员会等23.4万家基层单位，在基层就地化解纠纷13万件。依法规范民事立案和调解，巩固深化立案登记制，加大立案后先行调解释明引导力度，2025年先行调解成功案件432.3万件，为审判活动提质增效奠定更好基础。

在审判管理层面，法院以审判质量、效率、效果有机统一为导向，重点围绕促进公正司法、提升办案效率、推动实质解纷、增强群众认可等工作，精简设置16项审判质效核心评估指标，2025年全国法院“案-件比”同比下降0.07，相当于减少衍生案件222.2万件。同时，全面应用67类起诉状、答辩状示范文本，为当事人精准、规范表达诉求提供指引。

在审判环节，深化以审判为中心的刑事诉讼制度改革，充分发挥庭审核心作用，确保监察调查、公安侦查、检察起诉的事实证据依法经庭审质证后方可作为裁判依据。同时完善民事、行政诉讼庭审与证据规则，确保当事人、代理人依法正当行使举证、质证和辩论的权利。减少不必要的上诉、申诉，防止“程序空转”，完善全流程释法明理机制，加强裁判文书说理，严格落实定分止争、案结事了工作要求。

法律适用的统一性，是司法公正的重要保障，也是百姓形成司法公正稳定预期的基础。消除“类案不同判”，成为让司法公正可感受、能评价的关键环节，而人民法院案例库与“法答网”的协同发力，成为统一法律适用的标志性创新。2025年，中共中央印发《关于加强新时代审判工作的意见》，明确提出“完善指导性案例制度，高质量建设人民法院案例库”的工作部署，也为深入开展相关工作明确了方向。

【互动】

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“AI能替代医生问诊看病了？”过去的这一年，这个问题被反复抛向全国政协委员、四川大学华西医院教授甘华田。2025年，AI医疗迎来“井喷式”发展，甘华田注意到，从AI导诊挂号、自动生成病历，到秒读CT影像筛查结节、辅助手术导航，各类医疗AI产品层出不穷，全网热议“AI已经‘攻占’医院、重构医疗全流程”。但作为头部三甲医院的临床专家，甘华田认为，大众对于AI医疗的应用想象被大大“高估”了：号称能解放医生的AI病历系统，没有发挥出它真正的生产力；被寄予厚望的AI辅助诊断，只能在私下给疑难病例做鉴别思路参考，无法正规地进入常规临床流程……2026年全国两会上，甘华田提交了“规范和促进‘人工智能+医疗’应用发展”的提案。“在医疗这个复杂的领域，AI仍然处于初级阶段。未来5年，AI医疗最激动人心的落地场景，可能还是在基层。”这一年，AI如何影响医疗新京报：我注意到，在去年的全国两会，你就提交了加快AI医疗立法的提案，今年再次聚焦AI医疗的规范应用与发展。提案的侧重点会有什么样的调整？甘华田：首先要明确，这两年我们的核心诉求是一以贯之的威尼斯欢乐娱人城v3676，就是呼吁国家重视AI医疗的发展与规范，加快相关立法进程。去年我建议加快AI立法，今年的建议则更聚焦AI应用层面的监管措施，更具有操作性。立法本身就是一个漫长的过程，人工智能立法涉及方方面面，医疗又是其中最特殊、最复杂的领域，不可能一蹴而就。没有规范，行业就会乱象丛生，随便一个产品套个AI的壳就敢进医院，最终损害的是患者的利益。我希望推动这件事进入公众和监管的视野，引起国家层面的重视。从行业变化来看，AI进入医院其实已经有好几年了，但2025年确实是一个关键节点，不是说AI技术在医疗行业实现了跨越式突破，而是它的应用场景变多了、覆盖范围更广了，有点“井喷式”的舆论热度。但落到临床实处，AI的应用依然非常局限。技术本身的发展还有瓶颈，要真正和医疗深度绑定、深度融合到医院的全流程工作中，还有很长的路要走。所以今年的提案，我更聚焦两个核心：一是规范，二是促进，两手都要抓。必须加快AI医疗的立法进程，尽快界定清楚核心的法律问题：责任主体怎么划分，医疗数据怎么合规使用、怎么保护患者隐私，不同风险等级的AI医疗产品，怎么实现分级监管等等。必须坚定不移地促进AI医疗的技术发展和临床落地。这是人类医疗技术发展的必然方向，也是解决我国医疗资源不均衡、基层诊疗能力薄弱的核心路径。我们不能因为有风险、有争议，就停下技术发展的脚步威尼斯欢乐娱人城v3676，而是要通过规范，给技术发展划定安全的边界，让它走得更稳、更远。新京报：作为华西医院的临床医生，你也是AI进医院的亲历者，外界有声音说AI已经深度渗透医院全流程。从华西医院的实践来看，目前AI在医院的真实应用程度到底是怎样的？甘华田：我可以很明确地说，目前还是很初级的阶段，远没有外界渲染得那么成熟。大家能看到、能感受到的AI应用，最核心的就是病历的收集、采集和生成。比如我们医院现在有这套系统，患者挂完号之后，可以提前通过AI系统录入自己的病史，系统会生成一份初版病历威尼斯欢乐娱人城v3676，同步到医生的工作站，理论上医生接诊前就能提前了解患者情况。但现实是，我们医院绝大多数医生基本不依赖或使用这套系统。为什么？第一，华西的门诊量极大，很多医生可能根本没有时间提前浏览AI生成的患者病史；第二，有经验的医生，几分钟的问诊就能精准抓住患者的核心病情和诊治关键点，AI生成的病历非常粗糙，核心信息抓不住，抓不准威尼斯欢乐娱人城v3676，许多不是临床真正需要的内容，医生要花时间去甄别和修改这份病历，还不如自己问诊和书写来得快；第三，病历是医疗纠纷中法庭采信的核心依据，AI生成的病历出了问题，责任谁来担？这个问题没解决威尼斯欢乐娱人城v3676，没人敢直接用。新京报：大家讨论最多的AI辅助诊断，比如影像科的AI看片、结节筛查，还有临床决策辅助，在华西的落地情况如何？甘华田：华西医院在这方面做了大量工作，但目前应用场景还有限。很多人说AI能几秒扫完几百个CT图，自动标记结节、判断良恶性，这个方向肯定是对的，可以预测，未来医生里最先被AI替代的，一定是放射影像科、心电图室、检验科的医生，因为这些领域的标准化程度最高，投喂足够多的高质量数据，AI完全可以完成初步诊断。但现在，临床应用还有局限。首先是合规问题，任何医疗器械、诊断系统要进医院临床使用，必须拿到国家药监局的批准认可，这个流程非常严格，跟新药上市是一个道理，科研和临床应用是完全两个概念。其次还是核心的责任问题威尼斯欢乐娱人城v3676，去年我就提过，按照AI的诊断结果出了错、开错了药，法律责任谁来负？是AI厂商、医院，还是签字的医生？这个法律边界没有界定清楚，没有一家三甲医院敢把它放到临床常规使用里。当然，不是说医生完全不用AI。我们私下里，遇到拿不准的疑难病例，也会把患者的情况输到大模型里，让它给一些鉴别诊断的思路、给一些资料参考。比如一个腹痛的患者，年轻医生可能只考虑到两三种病因，资深医生能想到十几种，但AI能把所有相关的鉴别诊断都列出来，帮我们拓宽思路，避免思维盲区。但在目前它只能是参考，最终的诊断、治疗决策威尼斯欢乐娱人城v3676，必须由医生来做，也必须由医生来承担责任。AI能替代医生吗？新京报：目前的AI医疗，和有经验的临床医生相比，真实的能力差距有多大？甘华田：跟资深医生比，目前还是很有差距的，但我相信，它最终一定会超过资深医生。很多人不了解医疗领域，觉得只要提供“发烧、腹痛”等症状给AI，AI就能对应给出诊断治疗方案，其实，医学是相当复杂的，一个症状，可能仅仅是冰山一角，其后面的情况往往超出想象，比如，同样是腹痛，可能是胆囊炎、胃炎、阑尾炎、胰腺炎等等，甚至可能是心脏问题引发的牵涉痛，而且，每一个患者的基础病、病史、身体状态都不一样，存在着个体差异。诊断需要综合病史、体格检查、实验室结果、影像学检查所有信息，做出个体化的判断，不是简单的“输入症状、输出诊断”。新京报：之前张文宏教授公开表态，反对将AI系统引入日常诊疗，核心顾虑是会影响年轻医生的培养。你怎么看这个问题？甘华田：张教授的观点，我部分同意。病历书写、病史采集、鉴别诊断，是一个医学生最核心的基本功。如果这些最基础的工作，全都让AI替代了，年轻医生没有学习的机会，连病历都写不好、连问诊的逻辑都没有，根本不可能成长为一名合格的医生。现阶段，对于医学生的培养，必须守住基本功的底线，不能过度依赖AI。但反过来，我不认为AI和年轻医生培养是对立的。恰恰相反，AI对年轻医生的成长有很大帮助。年轻医生临床经验少，遇到一个症状，能想到的鉴别诊断有限，AI可以把所有相关的可能性都列出来，帮他拓宽思路、减少漏诊误诊，相当于把无数资深医生的经验，实时送到了他手边。现阶段，AI是辅助工具，年轻医生必须先练好基本功，再用AI提升自己；长远来看，这些基础工作最终一定会被AI取代，将来，AI发展取得巨大的进步，完全取代临床医生的问诊和病历书写，到那个时候，这项工作完全不需要临床医生来做了威尼斯欢乐娱人城v3676，医学生还需要学习问诊和书写病历吗？当AI能完成绝大多数临床工作的时候，医生的培养模式自然会发生根本性的变化，这是科学技术发展的必然趋势。新京报：你对AI医疗的未来设想是什么样的？甘华田：终极的远景，就是人工智能把医生全部取代了，不需要医院、不需要医生了。可能有人觉得这个说法太夸张，但科学技术发展的趋势就是这样。医疗最核心的要求是精准、客观，而人永远有主观性、有思维盲区、有精力极限，未来的AI完全可以做到比人更精准、更全面。最终，智能机器人医生既能完成诊断，也能完成手术，内外科的边界都会被打破，每一个地方分派几个全科智能医疗机器人，就能解决所有的诊疗需求，这一定是未来能实现的。可以设想一下，未来科技取得巨大进步，可以让人根本不生病，那时，可能连智能医疗机器人都不需要了。而从近景上说，比如未来5年，AI很难真正替代医生，进入核心的诊疗决策环节，除非立法和技术同时实现了突破性的进展。未来5年，AI医疗最激动人心的落地场景，可能还是在基层。初级的辅助诊断、影像初筛、病史采集，用药指导等这些功能，会在基层医院普遍推广开来，帮基层补齐诊疗能力的短板，帮助提升基层医生的诊断治疗水平，让老百姓在家门口就能享受到更规范的诊疗服务，这是技术能实现的，也是最有社会价值的。AI医疗，法律边界在哪里？新京报：要让AI真正赋能医疗，除了技术本身，还需要解决哪些问题？甘华田：最核心的还是立法和规范。没有法律的界定，AI永远只能做“参考”威尼斯欢乐娱人城v3676，不能真正落地到诊疗流程里。很多人觉得基层推广AI，最大的障碍是资金、设备，其实不是。技术发展到一定程度，规模化之后，AI的成本会降得非常低，基层完全可以承担。核心的问题永远是，AI的法律边界在哪里：它有没有合法的诊疗资质，出了问题谁来担责任，它用的数据合不合规。这些问题不解决，再便宜的设备、再成熟的技术，也不敢真正用到患者身上。新京报：你刚才反复提到监管责任的问题，这是AI医疗的最大盲区吗？甘华田：对，这是最核心、最亟待解决的问题，也是所有临床应用落地的前提。就像我刚才说的，AI生成的病历，是医疗纠纷的核心证据，出了问题谁负责？AI给出的辅助诊断建议，医生采信了，最终误诊了，责任是厂商还是医生？现在没有任何一部法律给出明确的界定，全是盲区。这也是为什么，现在市面上绝大多数AI医疗产品，只敢做病历生成、导诊这类低风险的事，不敢碰诊断、用药、治疗这些核心环节——不是技术做不到，是没人敢担这个责任，也没有法律给它撑腰。没有法律的界定和保障，再成熟的技术，也走不进临床常规流程。新京报：除了责任界定，你还提到了医疗数据的问题，AI高度依赖数据源，目前这个环节的核心矛盾是什么？甘华田：核心矛盾就是两个：一是数据的真实性、可信性，二是患者隐私保护和数据供给的平衡，这两个问题都没解决。比如，AI的诊断能力，本质上是由投喂的数据决定的。现在很多AI模型，用的数据源是网上鱼龙混杂的内容，不是来自临床的、真实的、规范的病历数据，数据源本身就不真实、不可信，它给出的诊断结果自然会出错。但反过来，真实的临床医疗数据，又涉及患者的隐私，现在的法律没有界定清楚威尼斯欢乐娱人城v3676，AI厂商有没有资格获取、使用这些患者数据威尼斯欢乐娱人城v3676，怎么在不侵犯患者隐私的前提下，完成数据脱敏、合规使用，这个平衡点至今没找到。全国绝大多数医院的核心病历数据，根本不可能开放给AI厂商，没有高质量的临床数据投喂，AI医疗的技术突破就是无源之水。这也是我们为什么反复呼吁，国家应当重视AI医疗的发展与规范，加快相关立法进程。最终，我们希望看到的是，AI医疗能真正安全地落地到临床，既帮医生从重复烦琐的工作中解放出来，也让每一个老百姓，都能享受到更公平、更精准、更高质量的医疗服务。新京报记者 胡倩编辑 胡杰 校对 卢茜

“十五五”规划纲要草案在部署完善生育支持政策时提出：发挥育儿补贴和婴幼儿照护、子女教育个人所得税专项附加扣除政策作用，探索建立补贴标准动态调整机制。扩大生育保险制度覆盖面，合理提升产前检查医疗费用保障水平，基本实现政策范围内住院分娩个人“无自付”，将适宜的分娩镇痛项目纳入保障范围。全面落实生育休假制度，鼓励用人单位对3岁以下婴幼儿父母职工实行弹性工作制。

从这个角度看，育儿补贴的意义早已超越“发钱”本身，它是人口高质量发展的“前端工程”——在生命的最开端，国家就介入投资，确保每一个新生儿都能获得健康的起点；普惠托育是“地基工程”——让0至3岁的孩子得到科学照护，为后续的认知发展打下基础；教育、健康、就业支持是“持续工程”——贯穿一个人的全生命周期。

【极速】

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检验报告是肿瘤临床诊断的重要依据，但专业术语和波动指标常令患者感到困惑。同时，检验医生人工审核报告、梳理历史数据的工作量较大，异常指标的快速预警也存在提升空间。为此，天津医科大学肿瘤医院检验科历时近10个月的产学研合作与技术攻坚，完成了AI智能辅助审核系统的部署与调试，实现了与医院现有LIS的实时联动。

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