“人工智能+”背景下药品检验数据标准化路径探讨
收稿日期: 2025-12-15
修回日期: 2026-05-14
录用日期: 2026-06-28
网络出版日期: 2026-08-17
Discussion on Data Standardization Paths for Drug Testing in the Context of "AI+"
Received date: 2025-12-15
Revised date: 2026-05-14
Accepted date: 2026-06-28
Online published: 2026-08-17
目的：探讨“人工智能+”（AI+）背景下，推进药品检验数据标准化路径的构建，旨在提升药品检验能力水平与服务监管和产业创新发展。方法：通过分析国家“AI+”政策导向、药品检验现代化内在需求及国内外数据标准化实践经验，系统阐述数据标准化的重要意义、必要性与紧迫性，剖析当前面临的主要问题与挑战，并提出药品检验数据标准化实施路径。结果与结论：“AI+”时代，数据标准化是释放数据要素价值、赋能智慧药检的核心基础。当前药品检验数据标准化面临数据体系碎片化、全生命周期治理薄弱、技术与业务融合不深、协同生态不健全等挑战，亟须从构建标准体系、强化数据治理、深化技术融合、培育协同生态及强化数据战略统领等方面系统施策，推进药品检验数据标准化，为构建集约高效、安全可控的智慧药检及数据管理体系奠定坚实基础。
张炜敏
,
仲宣惟
,
李秀记
,
安抚东
.
“人工智能+”背景下药品检验数据标准化路径探讨
Objective： To explore the paths for advancing the standardization of drug testing data in the context of "artificial intelligence+" （"AI+"）， with the aim of enhancing drug testing capability level and service supervision and industrial innovation development.Methods： By analyzing national policy orientations of "AI+"， the inherent demands for drug testing modernization， and practical experiences in data standardization both domestically and internationally， this study systematically elaborates on the significance， necessity， and urgency of data standardization. It also examines the current major challenges and proposes implementation paths for drug testing data standardization.Results and Conclusion： In the era of "AI+"， data standardization serves as the core foundation for unlocking the value of data elements and empowering smart drug testing. Current challenges in drug testing data standardization include fragmented data systems， weak life-cycle governance， insufficient integration of technology and operations， and an underdeveloped collaborative ecosystem. Systematic measures are urgently needed to establish a standard system， strengthen data governance， deepen technological integration， foster a collaborative ecosystem， and reinforce data strategy leadership， thereby advancing drug testing data standardization. This will lay a solid foundation for building a centralized， efficient， secure， and controllable intelligent drug testing and modern data management system.
Key words： ; AI+； ; Drug testing； ; Data standardization； ; Smart drug testing； ; Implementation pathway
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