醫療賽道撞上人工智能浪潮，會迸發怎樣的創新動能？7月4日，醫療AI全域生態創新研討暨iMedLoop全球醫療影像數據平臺發布會在北京舉辦。來自中國科學院、中國工程院、全國衛生產業企業管理協會、中國信息通信研究院、浙江省委網信辦、浙江省腫瘤醫院、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院、杭州數據集團、聯想控股等機構的百余位代表齊聚，聚焦醫療AI創新發展，共探行業發展機遇與突破路徑。
AI深度賦能醫療 多場景落地釋放全新價值
生物信息學家、中國科學院生物物理研究所研究員陳潤生以“人工智能大模型的技術原理與未來挑戰”為主題，系統解讀了AI大模型的技術基底、創新內核與未來發展趨勢。他表示，人工智能已深度滲透醫學影像領域，成為臨床診療中不可或缺的核心分析工具。“人工智能能夠整合匯總多位醫學影像專家的研究資料，融合多元分析方法，形成高精度、專業化的影像分析能力。”在陳潤生看來，AI技術的核心優勢，不僅在于高效處理海量影像數據，更在于能夠聚合眾多頂尖專家的知識積淀與臨床經驗，打破單一人工判讀的視角局限，這是傳統診療模式難以實現的突破。
中國科學院院士、浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院院長蔡秀軍立足醫院智慧化轉型的一線實踐，以遠程機器人手術、遠程超聲診斷、智能預問診系統、影像智能診斷等多個落地場景為案例，全方位展現了人工智能在醫療領域的創新落地成果。他指出，醫療AI的核心價值，聚焦于破解臨床診療痛點、補齊基層醫療服務短板、全方位優化患者就醫體驗，為醫療服務提質增效注入強勁動力。
中國工程院院士、清華大學臨床醫學院院長、北京清華長庚醫院院長董家鴻認為，隨著AI醫療器械產品化、醫療大模型臨床推理能力接近專科醫生水平、AI智能體走向工程化三大支柱日趨成熟，AI醫院的工程化條件已經具備。他表示，不同于智慧醫院、互聯網醫院和醫聯體，AI醫院以數字孿生為基本架構，AI原生作為核心運行邏輯，深度重構醫院的感知、認知、決策與服務全鏈路，實現線上線下深度融合、覆蓋全生命周期的主動健康照護，真正實現AI Healthcare（AI健康）。
中國工程院院士、北京大學健康醫療大數據國家研究院院長詹啟敏認為，AI技術正推動腫瘤診療模式向個體化、精準化深度轉型。“以往腫瘤臨床用藥多為標準化、同質化方案，缺乏對患者個體差異的考量，不僅診療副作用偏大，治療效果也難以達到最優。如今，依托多組學數據結合AI智能分析，精準對接病理切片診療細節，能夠為每一位腫瘤患者定制專屬治療方案。”他同時指出，AI技術在新藥研發領域同樣潛力巨大，可有效縮短研發周期、降低研發成本、提升新藥研發成功率。AI與臨床醫學的深度融合，持續打通實驗室科研與臨床應用的壁壘，成為醫療AI生態不斷迭代升級的核心驅動力。
呼吁：錨定標準合規 激活數據價值
一系列實踐成果充分印證，AI已全面賦能臨床診療、科研創新等醫療核心場景，為行業轉型提供全新路徑。但技術快速落地的同時，數據治理不規范、行業標準缺失、安全合規不足等問題，成為醫療AI生態規模化發展的主要瓶頸。
全國衛生產業企業管理協會會長竇熙照提出，當前醫療AI正從單一產品應用向全場景、生態化方向加速演進，行業競爭已不僅限于算法和模型的比拼，更是數據資源、標準規范、應用場景、創新生態與綜合服務能力的較量。他認為，醫學影像數據規模大、價值高、應用廣，是推動AI輔助診斷和醫學科研創新的重要基礎，各方應加強開放合作，在依法合規、安全可控的前提下充分釋放數據價值，讓醫療數據更好地服務醫學科研、臨床實踐與產業創新。
浙江省腫瘤醫院黨委副書記、執行院長張宏從臨床角度談了生態協同中“應用場景”的重要性。他認為，AI進入醫院需滿足三個條件：效率提升、操作簡便、數據安全，“三個標準缺一不可”。臨床是檢驗AI價值的場所，也是推動技術迭代的反饋源。只有醫院用得起、用得好，AI技術才能完成從研發到應用的價值閉環。
中國信息通信研究院云計算與數字化研究所數字健康部副主任任九選表示，AI醫療全域生態的健康發展離不開統一的評測體系。“我們正在建設覆蓋‘實驗室測試＋臨床驗證’的雙軌評測體系，除了模型通用能力測試，還加入了具備多輪對話的智能體測試。因為在真實診療場景中，患者和醫生是在互動中不斷抽絲剝繭進行病情診斷，不是把所有信息一次性塞給AI。”
蔡秀軍認為，數據質量、數據規模與數據安全是制約AI在醫療領域應用發展的關鍵因素，數據不規范、不標準將直接拉低AI的“智商”水平，進而影響其臨床應用價值與推廣前景。他呼吁行業高度重視醫療數據的標準化治理與安全合規體系建設，為AI深度賦能醫療筑牢根基。
浙江省工商聯原副會長、浙商發展研究院副院長鄭明治表示，新時代醫療行業的未來，屬于深耕AI、更善用AI的從業者。醫療領域需順勢擁抱人工智能發展浪潮，精準發揮AI的輔助賦能作用，讓AI真正成為臨床診療的得力工具、醫護人員的智能參謀，助力醫療服務提質升級。（記者 郭文培）
轉自：中國經濟網
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