技術驅動突破 “AI+醫(yī)療”潛力巨大
“人工智能在醫(yī)療領域潛力巨大，有望在健康管理、早期篩查、疾病診斷、康復護理、患者教育等多個環(huán)節(jié)輔助診療。”清華大學副教務長、醫(yī)學院院長、美國國家醫(yī)學院外籍院士、新加坡國家科學院院士黃天蔭表示。他進一步舉例說：基于深度學習訓練的AI皮膚病影像識別系統(tǒng)，其識別準確率已不輸醫(yī)學專家，諸多人工智能賦能醫(yī)療健康領域的實際成果令人振奮。
通用技術集團副總經理、黨組成員，通用健康公司董事長姚建紅指出，人工智能是引領科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，帶來了效率革命，催生了新業(yè)態(tài)新模式，驅動跨領域融合升級；把握AI話語權是提升競爭力，實現(xiàn)健康可持續(xù)發(fā)展的必然途徑。
醫(yī)療技術的持續(xù)進步，離不開人工智能前沿科技的強力支撐。“醫(yī)療健康領域的AI對數據質量要求極高。高質量高通量的檢測數據對于精準魯棒的AI醫(yī)療診斷極為重要。”中國工程院院士、國務院參事、清華大學信息科學技術學院院長戴瓊海分享時強調。
戴瓊海院士介紹了清華大學科研團隊一項新的技術突破：傳統(tǒng)光學顯微成像受到光毒性、光學像差、噪聲等物理壁壘影響，難以實現(xiàn)活體復雜環(huán)境下大視場與高分辨率兼?zhèn)涞慕橛^三維成像。他的團隊通過在計算成像、AI算法領域的創(chuàng)新，實現(xiàn)了介觀活體高通量成像。該技術為批量生成大規(guī)?；铙w細胞數據庫、構建數字生命大模型奠定了儀器基礎，助力深度解析復雜活體的生理病理過程，并推動基礎醫(yī)學數據轉化與智能藥物研發(fā)，成為生命醫(yī)藥領域的新工具。
得益于強大的數據分析能力，醫(yī)療大模型在醫(yī)學研究中具備獨特優(yōu)勢。據百川智能創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官王小川介紹，目前，企業(yè)研發(fā)的AI醫(yī)生能夠全程陪伴研究型醫(yī)院里的患者，深入了解患者病情，促進醫(yī)學數據系統(tǒng)性的收集，以大數據輔助科研工作，并致力于推動循證醫(yī)學研究進一步向精準醫(yī)學方向拓展，為患者提供更個性化的診療數據支持。
加速創(chuàng)新探索 更多場景模式落地
業(yè)界對AI醫(yī)療的發(fā)展抱有多重期待。“人們期待借助AI的能力，預防和治療各種疾病，更好地進行健康管理、生命管理，實現(xiàn)‘生物自由’的理想。”王小川說，“我們還在‘創(chuàng)造AI醫(yī)生’，目標是實現(xiàn)人機協(xié)作，由人與機器兩個‘醫(yī)生’相互配合，共同為患者提供更全面的診療服務，加快發(fā)展新質生產力。”
同時，人工智能技術與醫(yī)療健康產業(yè)協(xié)同發(fā)展在當下的一個關鍵方向，是醫(yī)療機構的信息化與數字化建設。香港醫(yī)院管理局首席信息官蔡陽分享了香港醫(yī)療系統(tǒng)進行一體化、數字化轉型的經驗，為公立醫(yī)院提供參考。在他看來，組建專業(yè)的IT團隊對于大型醫(yī)療集團來說非常必要，整合醫(yī)療信息資源，增強數據驅動，支持智慧醫(yī)院建設，才能更好地迎接AI醫(yī)療的落地應用。
隨著醫(yī)療信息化進程加速，AI輔助應用正在基層和院后管理等場景落地生根。訊飛醫(yī)療科技股份有限公司總裁陶曉東介紹，基于訊飛星火醫(yī)療大模型研發(fā)的全科輔助診斷系統(tǒng)能夠在基層幫助醫(yī)生避免漏診誤診，在全國范圍內累計服務超過10億人次。其開發(fā)的整合患者管理平臺與華西醫(yī)院合作，為出院患者提供延續(xù)性醫(yī)療服務，累計服務了超過690萬人次。
當前，我國的醫(yī)療機構正積極投身于數字化、信息化浪潮之中。醫(yī)療信息化進程不斷提速，公立醫(yī)院加速數字化轉型，大型科技企業(yè)紛紛布局醫(yī)療垂直領域大模型。記者了解到，通用技術集團亦建立起醫(yī)療健康大數據平臺，覆蓋運營管理、質量安全、臨床科研等多個核心場景，旨在解決傳統(tǒng)臨床研究中“流程碎片化、數據孤島化、管理低效化”三大痛點，通過推動智能化加速科研轉化。
“人工智能與醫(yī)療健康的深度融合，前景廣闊，使命光榮。”姚建紅說，“我們通過智能審核和工作體系的重構，為社會提供‘檢、管、診、治’一體化的醫(yī)療健康服務，重點加強慢性病的早期預警和早期干預，腫瘤的早篩和早治，開展女性、兒童、老年等不同情景的健康管理，努力實現(xiàn)從以疾病為中心向以健康為中心轉變。”
活動現(xiàn)場，通用技術集團“醫(yī)療健康體檢大模型”與“智慧管理大模型”兩大AI創(chuàng)新成果首次亮相，它們以“數據+AI”為核心，旨在為健康管理、職場效率、臨床科研業(yè)務注入智能新動能。
應對挑戰(zhàn) 期待算法精進與機制革新
盡管前沿AI技術已在多個維度展現(xiàn)其輔助醫(yī)療的潛力，但專家們一致認為，要讓AI技術更廣泛地融入臨床實踐，仍需克服多重挑戰(zhàn)。
首要挑戰(zhàn)在于滿足醫(yī)療行業(yè)獨特的高標準技術要求。以DeepSeek為代表的通用大模型提升了公眾對AI的認知，但其在輔助醫(yī)療領域仍面臨信任壁壘。陶曉東指出，醫(yī)療健康垂域的大模型需要進行針對性的醫(yī)學算法設計，構建堅實的基礎醫(yī)學邏輯，并且要具備循證的思維鏈。面對不同醫(yī)療機構的實際需要，還要訓練不同尺寸、不同sip（Session Initialization Protocol，會話初始協(xié)議）的大模型產品。
其次，醫(yī)療行業(yè)需要建立能將AI技術與現(xiàn)有醫(yī)療體系相融合的新機制。多位專家強調了數字化轉型對醫(yī)院診療模式的挑戰(zhàn)。真實的臨床環(huán)境情況復雜，將人工智能納入臨床應用，不僅涉及技術本身，更牽涉醫(yī)療流程的改變、人才團隊的更新、相關法律法規(guī)的完善等多維度變革。
工業(yè)和信息化部原副部長楊學山指出，清晰責任是推行互聯(lián)網醫(yī)療的前提。目前來看，AI系統(tǒng)能夠輔助提升醫(yī)生的工作效率，但其出具的醫(yī)療報告最終還是需要由人來把關，這涉及到醫(yī)療責任的歸屬問題。黃天蔭則提出，迎接AI醫(yī)療時代，需要系統(tǒng)性搭建起信息化體系，實現(xiàn)醫(yī)療數據的規(guī)范收集與安全共享。他同時呼吁在醫(yī)院層面構建AI教學平臺，加強“AI+醫(yī)療”復合型人才的培養(yǎng)。
“在大模型落地的過程中，人的智能始終占據核心位置。”楊學山指出，人和數據是醫(yī)療大模型落地應用中的兩個關鍵問題。他認為，基于AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）、LLM（Large Language Model，大語言模型）的文本生成能力的提升，高性能信息傳播網絡的建設，以及強大信息處理能力的普及，共同推動著人類智能化進程。而其中，人類的智慧、人類承擔的工作與醫(yī)療責任、人類對社會的深度參與，才是醫(yī)療邁入智能時代的關鍵。
歸根結底，“人”是醫(yī)療發(fā)展的最終目的。專家們強調，AI醫(yī)療的應用應致力于縮小而非擴大社會醫(yī)療水平差距。黃天蔭特別指出，在訓練醫(yī)療大模型時，必須充分考慮醫(yī)療資源匱乏地區(qū)的需求，在數據收集和模型構建中納入其代表性數據。唯有如此，才能通過AI醫(yī)療技術的進步，切實改善區(qū)域醫(yī)療發(fā)展不均衡的情況，讓科技紅利惠及更廣泛的人群。
據悉，通用健康大講堂是由通用技術集團醫(yī)療健康控股有限公司主辦的衛(wèi)生類、學術性、融合型系列活動，攜手頂尖醫(yī)學權威、科研領軍人才、青年學術骨干，共同搭建高端、權威、開放的醫(yī)療健康學術交流平臺。本次活動為系列活動的第四期，旨在匯集各方智慧，共同探索AI賦能醫(yī)療服務模式創(chuàng)新、醫(yī)療技術水平提升、醫(yī)療資源配置優(yōu)化的新模式新路徑，培育和發(fā)展醫(yī)療健康新質生產力，為醫(yī)療健康行業(yè)注入新的活力與增長動能。
