医疗健康问题是全人类面临的终极挑战之一，也是增进民生福祉，推动全球可持续发展的关键所在。当前，信息技术日新月异，数字化浪潮风起云涌，数字化转型不仅是科技革命的前沿阵地，更是推动全球医疗健康迈进的关键力量。

　　5月17日，世界互联网大会人工智能专委会主办的“数字转型创新、智绘健康未来”研讨会召开，与会代表共商医疗健康事业如何拥抱人工智能技术。

 

拥抱数字技术

加速转型创新

 

　　“政府、行业和国际合作伙伴应共同努力，通过共享数据、研究和最佳实践，加速安全有效的人工智能应用落地。”在世界卫生组织（WHO）驻华代表马丁·泰勒（Martin Taylor）看来，人工智能是医疗健康领域“具有巨大潜力的工具”，但其应用必须基于道德原则与善政，以实现安全、公平的卫生服务目标，避免扩大健康不平等。

　　他介绍，世卫组织与中国正在九个城市推进“以人为本的综合保健方案”第二阶段试点，将人工智能和数字工具融入医疗服务模式改革，并计划向全球推广成功经验。此外，世卫组织还与中国学术机构合作，共同参与全球数字卫生规范与标准的制定。

　　谈及人工智能发展所面临的挑战，新加坡工程院院士、香港中文大学（深圳）数据科学学院执行院长李海洲认为，当前通用医疗人工智能仍处于“迈向”阶段，需突破多模态感知、复杂推理、多语言支持等方面的核心技术壁垒，以实现低成本、普惠化的医疗服务目标。但技术之外，让人工智能更普惠、更公平同样重要，也即“让科技服务大众”。他指出：“不能让人工智能只服务富有的人群，也不能只讲少数几种语言，要让各种人群都能获得医疗服务。”

　　中国高度重视人工智能，从国家层面密集地发布指导性文件，推动了人工智能产业的良性发展。北京协和医院纪委书记杨敦干介绍，在此背景下，中国国内医院的医疗人工智能蓬勃发展。到今年4月份为止，总共有710家医院部署了DeepSeek，已发布了各类大模型超百个。

　　“过去培养一名罕见病遗传解读专家需要十年左右，每天解读4份报告，如今大模型支持致病基因和位点自动化选择，为罕见病精准诊断提供了新的范式。”杨敦干举例，依托“协和智枢”平台，北京协和医院落地80项AI应用。针对罕见病的“太初模型”采用“极小样本冷启动”的方式，只需少量数据与医学知识融合，即可实现全流程辅助决策，改变传统诊断模式。

　　作为中国国内首家加入Mayo Clinic的大型综合性医院，邵逸夫医院在智慧化建设上早有布局。2014年起，邵逸夫医院在信息化、互联网化、智慧化领域展开创新探索，形成覆盖院前、院中、院后全周期的智慧医疗体系。

　　“我们在抢救时将病人生命体征实时转播到急诊室，实现前后方互动，既提高抢救成功率，又节约抢救时间。”浙江大学医学院附属邵逸夫医院院长蔡秀军介绍，邵逸夫医院率先推行“互联网+医疗”模式，借助手机端完成挂号、就诊、随访全流程，打通医保在线支付，成为“无挂号医院”。

　　技术的迭代发展也为远程医疗提供了更大想象空间，为医疗资源均衡配置打开了新的可能。蔡秀军亦提到，在远程医疗领域，邵逸夫医院打造了中国首家实体医院背景的互联网医院，以40余万联盟医生、7000多家对接机构共同构建起分级诊疗网络。

　　“现在通用大模型在医疗领域取得了非常大的进展，场景应用渗透到医疗服务各个方面，特别是基层服务。”中国医学装备协会理事长侯岩认为，在医学装备领域，我们“点上的经验”很多，但重要的是，必须思考怎么样去把这些“点上的经验”总结、提高、推广，惠及更多人。

 

以人为本

释放医学AI价值

 

　　多位与会嘉宾介绍，人工智能正在全方位渗透医疗领域的多个环节。

　　四川大学华西医院常务副院长黄进介绍，医院已在人事管理、设备管理、临床诊疗、教学培训等多个领域广泛应用人工智能技术。例如，“大人事系统”智能系统能够实现16000员工和3万名业务人员的全员可视化，支持人员轮转、排班、值班实时追踪；食管早癌人工智能辅助诊断系统能够帮助提高我国早期食管癌的检出率；围绕“患者优质服务”，医院去年做了220万次智能语音随访。

　　此外，为落实国家“体重管理年”政策，华西医院近期正在探索人工智能大模型在减重管理方面的垂类应用，通过对大量减重患者的数据进行学习和分析，构建预测模型。该模型能够为患者推荐最适合的个体化减重方式，甚至成为患者的全天候“AI营养师”，帮助患者带量进食。

　　如何才能将AI在医疗中的价值最大化？黄进强调，医院的智慧化建设需要立足于“以客户为中心”，以优化客户体验、提升服务效率及质量。但这可能涉及业务的完善甚至再造，需要多方协同努力。

　　中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长闵栋亦指出，医疗大模型在诊疗、健康管理、医药研发等领域正逐步释放价值，如浙江卫健委开发的医患沟通工具可通过语言智能转换改善患者体验；AI化身“数字陪护”和“AI 托育助手”，服务“一老一小”群体；药物研发中，AI参与分子结构分析与临床试验模拟，破解制药领域的“双十定律”（十年时间、十亿美元成本）难题……

　　闵栋认为，医疗人工智能正通过技术迭代和场景创新，推动医疗服务模式从“以诊疗为中心”向“以健康为中心”转型。未来的医疗服务需以患者为中心，推动技术创新与人文关怀深度融合，实现服务模式的迭代升级。谈及医生与人工智能之间的关系，他表示，医生与人工智能之间的关系并不互斥，“人工智能不是替代医生，而是让医生更像医生。”

　　一些数字能够更为直观地体现人工智能对医生的助力。西门子医疗系统有限公司大中华区副总裁陈颀潇分享：“以CT为例，通过20多个基于自然语言处理的决策树，平均可节省约84%拍片时间，减少27次鼠标点击，让基层年轻技师也能高效操作……在磁共振检查中，Deep Resolve技术节省约73%的扫查时间，提升图像信噪比，缓解患者幽闭不适与运动伪影问题，还可以减少针对婴幼儿的麻醉。”

　　陈颀潇还强调了构建生态与平台的重要性，指出人工智能的创新不是某一个企业单打独斗能够完成的工作。他希望与医疗机构、科研机构合作，推动AI算法从实验室到产业端的转化，助力“医疗AI生态圈”落地生根。

　　罗氏制药中国肿瘤领域总经理钱巍也指出，“医疗+人工智能”的落地场景，最后都是落在“具体的医院”上。要在标准、基建、生态圈等方面发力，最终实现科研成果转化。而对于“医疗+人工智能”的趋势特点，他认为，价值医疗是根本，数智技术是手段，二者最终的核心目标都是让患者获益。

　　

　　撰文：李飞 编辑：常泽昱 摄影：潘迪 排版：李汶键、常泽昱 统筹：李政葳