（一）深化前沿基础研究。围绕人工智能认知智能、强化学习等前沿领域加大研究布局，支持在脑科学与脑机接口、计算生物学等医学前沿领域的创新探索。鼓励在沪国家实验室、科研机构与医疗机构加强合作，力争形成一批引领性和颠覆性理论成果。

（二）推动算法突破与算力提升。加快核心算法技术研发，围绕“通专融合”技术范式创新，推动医学大语言、通用图像、智能交互等大模型开发。依托人工智能公共算力平台，促进多方算力互联互通，强化智能算力集群建设。

（三）提升数据治理与流通水平。通过语义知识图谱、预训练大语言模型等技术，自动抽取、处理复杂医学数据。通过隐私计算、差分隐私、同态加密等技术，支持分布式、多模态数据管理以及联邦学习技术范式发展。通过特征工程、数据虚拟化、合成数据等技术，实现数据分析、建模在线部署。

二、建设支撑平台

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（二）强化经营主体培育。引育并举，支持创新企业做大做强，鼓励人工智能领军企业向医学跨界发展。面向全球吸引优秀的医学人工智能创业团队、孵化机构和投资机构，培育孵化具有创新活力的初创型医学人工智能企业，构建梯次接续的企业生态体系。

五、营造一流发展环境

（一）优化综合监管。建立医学人工智能综合治理机制。支持医学人工智能医疗器械申请纳入创新医疗器械特别审查程序、优先审批程序，实施优先审评审批。加强对医学人工智能产品应用的动态监测和评估。

（二）加大资金支持。完善多元投入机制。鼓励金融机构开发针对人工智能赋能生物医药领域中小微企业的专项信贷产品，依托市融资信用服务平台支持银行加大信贷投放力度。

（三）加强人才引育。加大青年科技人才培育和稳定支持力度，创新产教融合人才培养模式。鼓励人工智能与生物医药基础学科领域人才的交叉融合，推动高校与企业联合开展产教融合人才培养。着力引进一批顶尖科学家和人才团队，实施复合型人才引进和激励机制。