健康醫(yī)療人工智能在健康風險評估個性化中的政策規(guī)范演講人目錄政策規(guī)范落地的實施路徑與保障機制健康醫(yī)療AI健康風險評估個性化政策框架的核心維度構(gòu)建健康醫(yī)療AI在健康風險評估個性化中的應(yīng)用現(xiàn)狀與核心挑戰(zhàn)健康醫(yī)療人工智能在健康風險評估個性化中的政策規(guī)范結(jié)論：以政策規(guī)范護航AI賦能的健康風險評估個性化之路5432101健康醫(yī)療人工智能在健康風險評估個性化中的政策規(guī)范健康醫(yī)療人工智能在健康風險評估個性化中的政策規(guī)范一、引言：健康醫(yī)療人工智能驅(qū)動健康風險評估個性化的時代必然性與政策需求作為深耕健康醫(yī)療人工智能領(lǐng)域十余年的從業(yè)者，我親眼見證了技術(shù)革新對傳統(tǒng)醫(yī)療模式的顛覆性改變。從早期基于規(guī)則的決策支持系統(tǒng)，到如今融合機器學習、深度學習、自然語言處理（NLP）等技術(shù)的智能風險評估工具，人工智能（AI）已逐步成為連接“數(shù)據(jù)”與“健康”的核心紐帶。特別是在健康風險評估領(lǐng)域，AI通過整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（電子病歷、基因測序、可穿戴設(shè)備、生活方式等），實現(xiàn)了從“群體風險評估”向“個體化精準風險預(yù)測”的跨越——這不僅是技術(shù)邏輯的演進，更是“以患者為中心”的現(xiàn)代醫(yī)療理念的深刻實踐。健康醫(yī)療人工智能在健康風險評估個性化中的政策規(guī)范然而，技術(shù)的狂飆突進必然伴隨規(guī)范需求的迫切呼喚。當AI算法能夠精準預(yù)測個體未來5年內(nèi)患糖尿病的概率、識別早期肺癌的高風險人群、甚至通過語音語調(diào)變化判斷抑郁傾向時，一個根本性問題浮出水面：如何確保這些“智能決策”的科學性、安全性、公平性與可及性？數(shù)據(jù)隱私的邊界在哪里？算法偏見如何規(guī)避？責任認定如何厘清？這些問題若缺乏政策規(guī)范的有效指引，不僅會阻礙技術(shù)的良性發(fā)展，更可能損害公眾健康權(quán)益。正是基于這樣的行業(yè)觀察與實踐反思，本文以“健康醫(yī)療人工智能在健康風險評估個性化中的政策規(guī)范”為核心，從技術(shù)應(yīng)用的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)出發(fā)，系統(tǒng)構(gòu)建政策框架的核心維度，探索落地的實施路徑，旨在為行業(yè)參與者提供兼具前瞻性與操作性的規(guī)范指引，推動AI賦能的健康風險評估在“創(chuàng)新”與“規(guī)范”的動態(tài)平衡中行穩(wěn)致遠。02健康醫(yī)療AI在健康風險評估個性化中的應(yīng)用現(xiàn)狀與核心挑戰(zhàn)技術(shù)賦能：健康風險評估個性化的應(yīng)用場景與價值體現(xiàn)健康風險評估是個體化預(yù)防醫(yī)學的基石，其核心是通過量化分析個體健康相關(guān)因素，預(yù)測未來特定疾病的發(fā)生風險、疾病進展速度或治療效果。傳統(tǒng)風險評估多依賴線性模型（如Framingham心血管風險評分）和單一類型數(shù)據(jù)（如體檢指標），存在評估維度有限、動態(tài)更新不足、難以覆蓋復(fù)雜健康問題等局限。而AI技術(shù)的引入，則從根本上重塑了這一領(lǐng)域的技術(shù)邏輯與實踐范式。從技術(shù)架構(gòu)看，當前健康醫(yī)療AI在風險評估中的應(yīng)用主要分為三類：1.預(yù)測型模型：基于歷史訓練數(shù)據(jù)構(gòu)建算法，預(yù)測個體未來疾病風險。例如，谷歌DeepMind開發(fā)的AI模型通過分析眼底圖像，可準確預(yù)測患者未來5年內(nèi)發(fā)生心臟病或中風的風險，AUC值達0.7以上，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)評分系統(tǒng)；技術(shù)賦能：健康風險評估個性化的應(yīng)用場景與價值體現(xiàn)2.分型型模型：通過無監(jiān)督學習識別疾病亞型，實現(xiàn)“同病異治”的風險分層。如腫瘤領(lǐng)域的分子分型AI，可根據(jù)基因表達譜將乳腺癌分為LuminalA、HER2陽性等亞型，各亞型的復(fù)發(fā)風險差異可達3倍以上；3.干預(yù)型模型：結(jié)合實時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整風險預(yù)測，并生成個性化干預(yù)方案。例如，基于可穿戴設(shè)備的AI系統(tǒng)可通過連續(xù)監(jiān)測心率變異性、睡眠質(zhì)量等數(shù)據(jù)，實時評估用戶壓力水平，并推送定制化的冥想或運動建議。從應(yīng)用價值看，AI驅(qū)動的個性化健康風險評估已展現(xiàn)出三大核心優(yōu)勢：一是精準性提升，通過整合多源數(shù)據(jù)（如基因組、代謝組、環(huán)境暴露等），捕捉傳統(tǒng)模型忽略的微弱風險關(guān)聯(lián)；二是時效性增強，實現(xiàn)從“靜態(tài)評估”向“動態(tài)監(jiān)測”的轉(zhuǎn)變，例如通過手機語音分析實時識別阿爾茨海默病早期認知障礙的聲學特征；三是可及性優(yōu)化，降低基層醫(yī)療機構(gòu)對專業(yè)評估工具的使用門檻，例如基于移動端的AI高血壓風險篩查工具，已在偏遠地區(qū)實現(xiàn)“即篩即評”?，F(xiàn)實困境：技術(shù)落地中的政策規(guī)范痛點盡管技術(shù)前景廣闊，但我在參與多個AI風險評估項目的臨床驗證與推廣過程中，深刻感受到“規(guī)范滯后”帶來的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)不僅涉及技術(shù)本身，更延伸至倫理、法律、社會等多個維度，具體可歸納為以下四類：現(xiàn)實困境：技術(shù)落地中的政策規(guī)范痛點數(shù)據(jù)治理的“雙刃劍”困境健康風險評估的個性化程度高度依賴數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量，但醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性（如基因信息、精神疾病診斷）與數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象（醫(yī)院、科研機構(gòu)、企業(yè)間的數(shù)據(jù)壁壘）形成尖銳矛盾。一方面，部分企業(yè)為追求模型精度，在數(shù)據(jù)采集過程中存在“過度收集”行為（如收集與風險評估無關(guān)的社交數(shù)據(jù)）；另一方面，數(shù)據(jù)共享機制不完善導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)訓練數(shù)據(jù)稀缺，迫使部分模型使用“模擬數(shù)據(jù)”或“公開數(shù)據(jù)集”，影響模型在特定人群（如罕見病患者、少數(shù)民族）中的適用性。此外，數(shù)據(jù)跨境流動中的隱私泄露風險（如某國際AI企業(yè)未經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)移中國用戶健康數(shù)據(jù)事件）進一步加劇了公眾對數(shù)據(jù)安全的擔憂?，F(xiàn)實困境：技術(shù)落地中的政策規(guī)范痛點算法黑箱與“可解釋性”危機當前主流的深度學習模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer）雖在預(yù)測精度上表現(xiàn)優(yōu)異，但其決策邏輯高度復(fù)雜，形成“黑箱”效應(yīng)。在臨床場景中，醫(yī)生難以向患者解釋“為何AI判定您為肺癌高風險”，患者也難以對評估結(jié)果提出異議。這種“不可解釋性”不僅影響醫(yī)患信任，更可能導(dǎo)致醫(yī)療決策的武斷——例如，某醫(yī)院曾因AI模型將某患者的“肺部結(jié)節(jié)”誤判為高風險而建議立即手術(shù)，事后發(fā)現(xiàn)是算法因訓練數(shù)據(jù)中結(jié)節(jié)標注不一致導(dǎo)致的偏差。現(xiàn)實困境：技術(shù)落地中的政策規(guī)范痛點公平性與算法偏見的系統(tǒng)性風險算法的公平性取決于訓練數(shù)據(jù)的代表性。然而，現(xiàn)有醫(yī)療數(shù)據(jù)中存在顯著的“人群偏差”：例如，多數(shù)AI心血管風險模型的訓練數(shù)據(jù)以歐美白人為主，直接應(yīng)用于亞洲人群時，會因遺傳背景、生活方式的差異導(dǎo)致預(yù)測偏差（如低估東亞人群的腦卒中風險）。此外，數(shù)據(jù)標注中的主觀偏見（如不同醫(yī)生對“輕度抑郁”的判定標準不一）也可能被算法放大，加劇健康資源分配的不平等——高風險人群（如低收入群體、老年人）因數(shù)據(jù)質(zhì)量差反而被模型“忽視”，形成“數(shù)字健康鴻溝”?，F(xiàn)實困境：技術(shù)落地中的政策規(guī)范痛點責任認定與監(jiān)管適配的空白地帶傳統(tǒng)醫(yī)療場景中，醫(yī)療責任主要由醫(yī)療機構(gòu)與醫(yī)務(wù)人員承擔；但當AI介入風險評估后，責任鏈條變得復(fù)雜：算法開發(fā)者、數(shù)據(jù)提供方、醫(yī)療機構(gòu)、設(shè)備制造商均可能成為責任主體。例如，若AI風險評估模型因訓練數(shù)據(jù)缺陷導(dǎo)致誤判，進而延誤患者治療，責任應(yīng)由誰承擔？目前我國《民法典》《基本醫(yī)療衛(wèi)生與健康促進法》等法律雖對醫(yī)療AI有原則性規(guī)定，但缺乏針對風險評估場景的細化條款，導(dǎo)致實踐中常出現(xiàn)“責任真空”。此外，現(xiàn)有監(jiān)管體系多基于“產(chǎn)品審批”邏輯（如醫(yī)療器械注冊），難以適應(yīng)AI模型“持續(xù)迭代學習”的特性——若允許已獲批模型實時更新數(shù)據(jù)，如何確保更新的安全性？若禁止更新，又如何應(yīng)對疾病譜變化與醫(yī)學進步？03健康醫(yī)療AI健康風險評估個性化政策框架的核心維度構(gòu)建健康醫(yī)療AI健康風險評估個性化政策框架的核心維度構(gòu)建面對上述挑戰(zhàn)，政策規(guī)范的制定需跳出“技術(shù)管控”的傳統(tǒng)思維，轉(zhuǎn)向“風險治理+創(chuàng)新激勵”的平衡邏輯。結(jié)合國際經(jīng)驗（如歐盟《人工智能法案》、美國《AI權(quán)利法案藍圖》）與我國國情，我認為政策框架應(yīng)圍繞“頂層設(shè)計-標準規(guī)范-監(jiān)管機制-倫理審查”四大維度展開，形成“橫向到邊、縱向到底”的規(guī)范體系。頂層設(shè)計：明確政策目標與基本原則政策規(guī)范的頂層設(shè)計需回答“為何規(guī)范”“規(guī)范什么”的根本問題。對于健康醫(yī)療AI的健康風險評估個性化，政策目標應(yīng)定位為：保障安全、促進公平、鼓勵創(chuàng)新、保護隱私，最終實現(xiàn)“AI賦能的健康風險評估成為提升全民健康水平的有效工具”。為實現(xiàn)這一目標，政策制定需遵循四大基本原則：1.患者安全優(yōu)先原則：將風險評估結(jié)果的準確性與安全性置于首位，嚴禁為追求商業(yè)利益而降低臨床驗證標準；2.數(shù)據(jù)最小必要原則：數(shù)據(jù)采集與使用應(yīng)限制在實現(xiàn)風險評估目的的最低范圍，禁止“數(shù)據(jù)濫用”；3.算法公平透明原則：要求算法設(shè)計者主動披露模型的基本信息（如訓練數(shù)據(jù)來源、適用人群、主要變量），并定期開展公平性評估；頂層設(shè)計：明確政策目標與基本原則4.動態(tài)適配原則：政策規(guī)范需預(yù)留技術(shù)迭代空間，建立“試點-評估-推廣”的動態(tài)調(diào)整機制，避免“一刀切”扼殺創(chuàng)新。標準規(guī)范：構(gòu)建全生命周期的技術(shù)與管理標準標準是政策落地的“技術(shù)語言”。針對健康醫(yī)療AI風險評估的特點，標準規(guī)范需覆蓋“數(shù)據(jù)-算法-應(yīng)用”全生命周期，形成可操作、可驗證的規(guī)范體系。標準規(guī)范：構(gòu)建全生命周期的技術(shù)與管理標準數(shù)據(jù)采集與處理標準-數(shù)據(jù)來源合法性標準：明確數(shù)據(jù)采集需獲得患者“知情同意”，特別要針對敏感數(shù)據(jù)（如基因信息、精神健康數(shù)據(jù)）設(shè)置“單獨同意”機制；禁止通過“默認勾選”“捆綁同意”等方式獲取授權(quán)；-數(shù)據(jù)質(zhì)量標準：制定醫(yī)療數(shù)據(jù)的完整性、準確性、時效性評價指標（如數(shù)據(jù)缺失率≤5%、關(guān)鍵變量標注錯誤率≤1%），要求開發(fā)者對訓練數(shù)據(jù)進行“數(shù)據(jù)清洗”與“標注溯源”；-隱私保護技術(shù)標準：鼓勵采用聯(lián)邦學習、差分隱私、同態(tài)加密等技術(shù)實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”，明確隱私保護技術(shù)的性能要求（如差分隱私中的ε值需≤0.1，確保個體信息泄露概率可控）。標準規(guī)范：構(gòu)建全生命周期的技術(shù)與管理標準算法設(shè)計與驗證標準-可解釋性標準：根據(jù)風險評估場景的風險等級（如“低風險”為生活方式建議，“高風險”為腫瘤篩查推薦），設(shè)置差異化的可解釋性要求：高風險場景需采用“可解釋AI模型”（如決策樹、LIME、SHAP）或提供“決策依據(jù)清單”（如模型主要依賴的3個變量及權(quán)重）；-性能驗證標準：要求AI模型通過“內(nèi)部驗證+外部驗證+臨床驗證”三級驗證：內(nèi)部驗證需在訓練數(shù)據(jù)之外的數(shù)據(jù)集上進行（AUC值≥0.8）；外部驗證需在不同地區(qū)、不同人群的數(shù)據(jù)集上進行（性能下降幅度≤10%）；臨床驗證需通過隨機對照試驗（RCT）或前瞻性隊列研究，證明模型能改善臨床結(jié)局（如降低發(fā)病率、提高早期診斷率）；-公平性標準：要求模型在關(guān)鍵亞人群（如不同年齡、性別、種族、socioeconomicstatus）中的預(yù)測性能差異≤15%，并定期發(fā)布《算法公平性評估報告》。標準規(guī)范：構(gòu)建全生命周期的技術(shù)與管理標準臨床應(yīng)用標準-準入標準：將AI風險評估工具分為“輔助決策工具”與“自主決策工具”兩類：前者僅需通過“醫(yī)療器械注冊”（如NMPA二類醫(yī)療器械認證）；后者需額外通過“人工智能專項審批”，并證明其在無醫(yī)生干預(yù)下的安全性；01-使用規(guī)范：明確AI工具在臨床中的角色為“輔助”而非“替代”，要求醫(yī)生對AI評估結(jié)果進行“人工復(fù)核”，并記錄復(fù)核依據(jù)；對于高風險決策（如建議手術(shù)、化療），AI結(jié)果僅作為參考依據(jù)之一；02-不良事件報告標準：建立AI風險評估工具不良事件強制上報制度，包括“算法誤判”“數(shù)據(jù)泄露”“性能嚴重下降”等情形，要求開發(fā)者在72小時內(nèi)上報監(jiān)管部門。03監(jiān)管機制：構(gòu)建“審評管用”協(xié)同的動態(tài)監(jiān)管體系傳統(tǒng)的“靜態(tài)審批+事后監(jiān)管”模式難以適應(yīng)AI“持續(xù)學習”的特性，需構(gòu)建“事前審評-事中監(jiān)測-事后追溯”的全流程動態(tài)監(jiān)管機制。監(jiān)管機制：構(gòu)建“審評管用”協(xié)同的動態(tài)監(jiān)管體系事前審評：分類分級與沙盒監(jiān)管結(jié)合-分類分級管理：根據(jù)AI風險評估工具的風險等級（低、中、高）實施差異化管理：低風險工具（如健康生活方式評估）實行“備案制”，僅需提交技術(shù)文檔與測試報告；中風險工具（如慢性病風險預(yù)測）實行“審批制”，需通過NMPA醫(yī)療器械認證；高風險工具（如腫瘤早期篩查、精神疾病風險評估）實行“特別審批制”，需額外組織專家進行“算法倫理審查”；-監(jiān)管沙盒機制：設(shè)立“醫(yī)療AI監(jiān)管沙盒”，允許開發(fā)者在真實醫(yī)療環(huán)境中測試創(chuàng)新算法，但需限定測試范圍（如僅限5家合作醫(yī)院）與數(shù)據(jù)使用權(quán)限，監(jiān)管部門全程跟蹤測試過程，及時評估風險并調(diào)整監(jiān)管要求。監(jiān)管機制：構(gòu)建“審評管用”協(xié)同的動態(tài)監(jiān)管體系事中監(jiān)測：建立“算法備案+實時監(jiān)測”系統(tǒng)-算法備案制度：要求高風險AI工具的開發(fā)者向監(jiān)管部門提交算法核心代碼（或加密摘要）、訓練數(shù)據(jù)來源說明、模型更新日志等材料，建立“算法檔案庫”；-實時性能監(jiān)測：通過“醫(yī)療AI監(jiān)管平臺”對已上線工具的實時性能進行監(jiān)測，包括預(yù)測準確率、公平性指標、用戶投訴率等，當性能下降超過閾值（如AUC值從0.85降至0.75）時，自動觸發(fā)“預(yù)警機制”，要求開發(fā)者限期整改。監(jiān)管機制：構(gòu)建“審評管用”協(xié)同的動態(tài)監(jiān)管體系事后追溯：構(gòu)建“責任共擔”機制-責任劃分規(guī)則：明確各主體責任：開發(fā)者對算法設(shè)計與數(shù)據(jù)質(zhì)量負責；醫(yī)療機構(gòu)對AI工具的臨床使用規(guī)范負責；監(jiān)管部門對監(jiān)管標準與流程負責；患者需對提供數(shù)據(jù)的真實性負責；01-失信懲戒機制：對存在數(shù)據(jù)造假、算法欺詐、隱瞞不良事件等行為的主體，納入“醫(yī)療AI失信名單”，禁止其參與政府項目采購或醫(yī)保支付。03-損害賠償機制：建立“醫(yī)療AI風險賠償基金”，由開發(fā)者按營收比例繳納保費，當AI工具導(dǎo)致患者損害時，由基金先行賠付，再向責任方追償；02倫理審查：嵌入技術(shù)全流程的倫理治理倫理是醫(yī)療AI的“生命線”，需將倫理審查從“事后補救”轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆虑邦A(yù)防”，嵌入技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用的全流程。倫理審查：嵌入技術(shù)全流程的倫理治理獨立倫理委員會制度要求醫(yī)療機構(gòu)、企業(yè)設(shè)立獨立的“醫(yī)療AI倫理委員會”，成員需包括醫(yī)學專家、AI技術(shù)專家、倫理學家、法律專家、患者代表等，負責對AI風險評估工具的倫理合規(guī)性進行審查，重點關(guān)注以下問題：-是否存在“算法歧視”（如對女性、老年人風險評估偏高）；-是否尊重患者自主權(quán)（如是否提供“拒絕AI評估”的選項）；-是否平衡“效率”與“人文”（如避免過度依賴數(shù)據(jù)而忽視患者主觀感受）。倫理審查：嵌入技術(shù)全流程的倫理治理動態(tài)倫理評估機制AI工具上線后，需每12個月開展一次“動態(tài)倫理評估”，重點檢查：-算法是否因數(shù)據(jù)更新而產(chǎn)生新的偏見；-患者隱私保護措施是否隨技術(shù)發(fā)展而升級；-醫(yī)生與患者對AI工具的接受度是否發(fā)生變化。倫理審查：嵌入技術(shù)全流程的倫理治理公眾參與與透明度建設(shè)-公開信息披露：要求開發(fā)者以“通俗易懂”的語言向公眾披露AI工具的基本信息（如“本模型主要基于10萬例中國人心血管數(shù)據(jù)訓練，預(yù)測準確率為85%”），避免使用“AI黑科技”“100%精準”等誤導(dǎo)性宣傳；-患者反饋渠道：建立AI工具使用反饋平臺，允許患者對評估結(jié)果提出異議，開發(fā)者需在15日內(nèi)回應(yīng)并說明依據(jù)。04政策規(guī)范落地的實施路徑與保障機制政策規(guī)范落地的實施路徑與保障機制政策規(guī)范的最終價值在于落地。基于我國醫(yī)療AI的發(fā)展現(xiàn)狀與區(qū)域差異，需構(gòu)建“試點先行-示范推廣-能力建設(shè)-多方協(xié)同”的實施路徑，確保規(guī)范要求從“紙面”走向“地面”。試點先行：分區(qū)域、分場景開展規(guī)范試點選擇醫(yī)療資源豐富、AI產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)好的地區(qū)（如北京、上海、廣東、浙江）作為“政策規(guī)范試點區(qū)域”，優(yōu)先在慢性病管理（如糖尿病、高血壓）、腫瘤早篩、老年健康評估等場景開展試點。試點任務(wù)包括：-測試數(shù)據(jù)分類分級標準、可解釋性技術(shù)要求的可行性；-驗證監(jiān)管沙盒機制對創(chuàng)新工具的促進作用；-總結(jié)醫(yī)療機構(gòu)在AI工具倫理審查中的實踐經(jīng)驗。試點周期為2年，結(jié)束后形成《醫(yī)療AI健康風險評估個性化政策規(guī)范實施指南》，向全國推廣。示范推廣：培育標桿案例與行業(yè)標桿通過“以點帶面”的方式，推廣規(guī)范的落地經(jīng)驗。具體措施包括：-評選示范項目：每年評選“醫(yī)療AI風險評估規(guī)范化應(yīng)用示范項目”，給予資金獎勵與政策支持（如優(yōu)先納入醫(yī)保支付目錄）；-發(fā)布行業(yè)白皮書：由行業(yè)協(xié)會牽頭，聯(lián)合龍頭企業(yè)、醫(yī)療機構(gòu)發(fā)布《醫(yī)療AI健康風險評估個性化應(yīng)用規(guī)范白皮書》，提供“技術(shù)標準+操作指南+案例模板”的一體化解決方案；-建立培訓體系：針對醫(yī)生、開發(fā)者、監(jiān)管人員開展分層培訓，例如為醫(yī)生開設(shè)“AI風險評估結(jié)果解讀與臨床應(yīng)用”課程，為開發(fā)者開設(shè)“醫(yī)療數(shù)據(jù)合規(guī)與算法倫理”課程。能力建設(shè)：夯實技術(shù)與人才基礎(chǔ)STEP1STEP2STEP3STEP4規(guī)范的落地離不開技術(shù)與人才支撐。需重點加強三方面能力建設(shè)：-技術(shù)支撐平臺：建設(shè)國家級“醫(yī)療AI安全測試平臺”，為開發(fā)者提供數(shù)據(jù)脫敏、算法驗證、隱私保護等技術(shù)支持；-人才培養(yǎng)體系：鼓勵高校設(shè)立“醫(yī)療AI倫理與管理”交叉學科，培養(yǎng)既懂技術(shù)又懂法規(guī)的復(fù)合型人才；-基礎(chǔ)設(shè)施升級：推動醫(yī)療機構(gòu)電子病歷系統(tǒng)、健康信息平臺的標準化改造，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“互聯(lián)互通”，為AI模型訓練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)源。多方協(xié)同：構(gòu)建政府-市場-社會共治格局政策規(guī)范的落地不是單一主體的責