智医融合新图景：“AI + 医疗” 产业化的加速与突破之路

在科技与医疗深度融合的时代背景下，“AI + 医疗” 正成为推动医疗健康产业变革的关键力量。在第四期通用健康大讲堂上，业内专家围绕人工智能如何服务健康需求、医疗行业如何把握机遇等议题展开探讨，揭示出 “AI + 医疗” 领域机遇与挑战并存的发展态势。
技术驱动：解锁 “AI + 医疗” 的无限潜力
众多专家指出，人工智能在医疗领域展现出巨大潜力，可在健康管理、疾病诊断等多个环节辅助诊疗。清华大学黄天荫院士以 AI 皮肤病影像识别系统为例，其基于深度学习训练，识别准确率达到医学专家水平，彰显了人工智能在医疗应用中的成果 。
通用技术集团姚建红强调人工智能是驱动产业变革的战略性技术，掌握 AI 话语权对提升竞争力至关重要。中国工程院戴琼海院士团队在计算成像与 AI 算法领域实现突破，解决传统光学显微成像难题，为生命医药研究提供新工具 。百川智能研发的 AI 医生能辅助医学研究，推动循证医学向精准医学发展。
创新探索：多场景模式加速落地
业界对 AI 医疗发展充满期待，王小川提出 “创造 AI 医生”，实现人机协作诊疗。医疗机构信息化与数字化建设成为关键方向，香港医院管理局蔡阳分享的数字化转型经验，为公立医院提供借鉴 。
在基层和院后管理等场景，AI 辅助应用成果显著。讯飞医疗的全科辅助诊断系统服务超 10 亿人次，患者管理平台服务超 690 万人次 。通用技术集团建立医疗健康大数据平台，解决临床研究痛点；活动现场亮相的两大 AI 创新成果，为医疗业务注入智能动能。
直面挑战：攻克技术与机制双重难关
尽管前景广阔，“AI + 医疗” 融入临床实践仍面临诸多挑战。技术层面，医疗健康领域对大模型有特殊要求，需针对性设计医学算法、构建医学逻辑 。陶晓东指出，要根据不同机构需求训练多样化大模型产品。
机制层面，AI 与现有医疗体系融合涉及医疗流程、人才团队、法律法规等多方面变革。杨学山提出明确 AI 医疗责任归属问题，黄天荫呼吁搭建信息化体系、培养复合型人才 。专家们还强调，AI 医疗应致力于缩小医疗水平差距，关注医疗资源匮乏地区需求。
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