在斯德哥尔摩，家庭医生轻点鼠标就能开具药品。在慕尼黑，传真机还在嗡嗡作响。这种差异并非细枝末节——它决定了人工智能能否在医疗领域发挥其潜力。因为算法诊断辅助、预测分析和自动图像解读等AI应用，都离不开有效的数字基础设施：互操作的系统、结构化患者数据、统一标准。数字化是前提，AI是下一个目标。欧洲各国医疗卫生系统在这条道路上走到了哪一步？让我们把目光投向德国、斯堪的纳维亚和法国：这三个国家的基础条件差异显著。
德国：卓越的研究遭遇碎片化的结构
在AI层面，德国拥有国际公认的研究实力。柏林夏里特医学院的CLAIM实验室正在开发从放射科到肿瘤科的AI应用。医学信息学倡议为德国大学医院创建了标准化数据模型，为跨领域的AI应用奠定了重要的数字基础。已有15%的德国医生诊所使用AI。
然而，研究卓越与临床现实之间存在鸿沟。在欧洲医院数字化程度排名中，德国低于平均水平。16个联邦州各有自己的医疗和数据保护法规，阻碍了可互操作的数据交换。耗时的审批程序和碎片化的数据环境拖慢了实施进度。在国际创新比较中，德国正在退步。
联邦政府正试图反制：《健康数据使用法》在全国范围内创造了统一的法律基础，电子病历让患者数据的结构化访问成为可能——这些都是让AI应用成为可能的数字化步骤。尽管如此，与国际相比，投资仍然过低。
斯堪的纳维亚：集中式基础设施作为竞争优势
丹麦和芬兰走的是另一条路：高度数字化、集中化的医疗系统，拥有统一的数据基础设施。疫情期间，北欧公民使用远程医疗咨询的强度高于欧洲平均水平。这一优势建立在数十年的数字化建设之上。
瑞典展示了持续推进数字化的成果。中央平台1177.se为所有公民提供健康信息和医疗服务，数字咨询数量翻了一番。这些全面可用、结构化的数据是训练和部署AI系统的基础。
芬兰近年来进行了全面的医疗改革，旨在整合和提升效率。这些结构性改革为数字基础设施和AI应用创造了更好的条件。
北欧国家还受益于廉价和可持续的电力供应，这是计算密集型AI的关键因素。大型科技公司正在大力投资北欧的AI基础设施，例如OpenAI在挪威的Stargate项目，完全使用可再生水电。计算密集型AI需要廉价能源。斯堪的纳维亚拥有它。
但斯堪的纳维亚也有弱点：国际AI排名显示所有北欧国家的位次都在下降。回应是：北欧和波罗的海国家联合成立了北欧AI中心，以深化区域合作，跟上全球领先者的步伐。
法国：国家导向与大规模投资
法国依靠协调一致的国家调控，同时在两个层面发力。在数字化层面，“我的健康空间”为所有公民提供统一的数字健康平台。在AI层面，有上千家AI初创企业活跃；Mistral AI等成功故事将法国定位为欧洲重要的AI中心。国家医疗数据与人工智能战略将两者结合：大规模的国家投资以及通过Inserm、Inria、CEA和“法国2030”计划进行的有针对性的研究资助。
AI基础设施正在快速增长。Jean-Zay超级计算机是欧洲最高效的计算机之一，支持着众多AI项目和初创企业。
法国方案强调主权、信任和创新。健康数据被视为战略性资产，不受非欧洲企业控制。众多利益相关者——医院、初创企业、患者团体、政府部门——参与了国家医疗AI战略的咨询。
法国当局已制定了医疗伦理AI的指导方针。然而，这种方法有一个缺点：AI系统的数据访问和认证被认为复杂且可能拖延。
共同的挑战，不同的路径
三个国家都必须在欧盟监管框架内运作。《欧盟人工智能法案》将大多数医疗AI系统归类为高风险，并规定了严格要求。《欧洲健康数据空间》允许跨境访问健康数据，用于医疗和研究。
这些协调统一的框架创造了法律确定性。有人视其为创新阻碍，例如美国科技巨头对在欧洲推出最新AI模型持谨慎态度。批评认为：欧洲正在变成监管者而非创新者。
在全球竞争中，投资缺口巨大。美国向AI初创企业投入巨资，欧洲落后。在生成式AI方面，差距尤为明显。
最佳实践与经验教训
国家比较显示出清晰的成功模式。斯堪的纳维亚的中央数据基础设施使得数字健康服务能够快速部署和广泛使用。统一的治理减少了复杂性，加快了创新周期。可持续能源与低廉电价的结合使北欧国家成为计算密集型AI基础设施的有吸引力地点。
法国协调的国家战略和大量政府投资表明，集中规划可以创造创新动力。对技术主权有意识的强调和本地生态系统的建设，增强了对非欧洲技术供应商的独立性。
德国则面临着联邦体制在复杂领域数字化中的挑战。法规的多样性造成低效，拖慢实施速度。同时，德国在基础研究和工业AI应用方面具有优势。
所有三种方法都面临同样的任务：将创新热情与伦理责任结合起来。患者和医务人员只有通过透明度、稳健的治理和可验证的临床益处才能建立信任。
欧洲的道路将是不同方法的融合。按照斯堪的纳维亚模式建设中央基础设施，像法国那样进行协调投资，以及保留德国的高伦理标准，这些因素共同可能构成一个可行的模式。《欧洲健康数据空间》提供了法律基础。现在缺少的是技术性和组织性前提。
作者简介
Michelle Gresbek是医疗管理与质量发展专业的硕士研究生。她的专业新闻和科研工作聚焦于医疗领域的数字化和AI应用；她已就这些重点发表了多篇专业出版物。
来源：
[1] Charité (2025). Charité Lab for Artificial Intelligence in Medicine (CLAIM).
[2] Bitkom (2025). 德国医疗领域AI应用：关于诊所和医院使用情况的当前调查.
[3] 欧盟委员会 (2024). 数字经济与社会指数.
[4] Klauber, J. 等 (2019). 医院报告2019：数字化医院. Schattauer出版社.
[5] Zimmermann, V. (2023). 全球创新指数2023. 康奈尔大学、INSEAD、世界知识产权组织.
[6] OECD (2025). 在实施欧盟AI协调计划方面的进展：德国.
[7] 斯坦福大学人本人工智能研究院 (2024). 人工智能指数报告2024.
[8] OECD 2019. 新冠疫情与远程医疗的未来.
[9] Swecare (2024). 瑞典医疗数字化转型.
[10] Introl (2025). 北欧AI数据中心：可再生电力优势.
[11] Computer Weekly (2024). 北欧国家启动雄心勃勃的AI中心区域计划.
[12] 法国-爱尔兰商会 (2025). 法国医疗数据与人工智能国家战略 (2025-2028).
[13] NVIDIA (2025). 法国以NVIDIA基础设施加强国家AI战略.
[14] OECD (2025). 在实施欧盟AI协调计划方面的进展：法国.
[15] BfArM (2025). 欧洲健康数据空间.
[16] Kather, J.N. 等 (2025). 克服AI代理在医疗中实施的监管障碍. Nature Medicine, 31, 3239-3243.
[17] 斯坦福大学人本人工智能研究院 (2025). AI指数2025 – 经济章节.
【全文结束】