中国经济网北京7月7日讯(记者郭文培)医疗赛道撞上人工智能（885728）浪潮，会迸发怎样的创新动能？7月4日，医疗AI全域生态创新研讨暨iMedLoop全球医疗影像数据平台发布会在北京举办。来自中国科学院、中国工程院、全国卫生产业企业管理协会、中国信息通信研究院、浙江省委网信办、浙江省肿瘤医院（884301）、上海交通大学医学院附属瑞金医院（884301）、杭州数据集团、联想控股（HK3396）等机构的百余位代表齐聚，聚焦医疗AI创新发展，共探行业发展机遇与突破路径。
AI深度赋能医疗多场景落地释放全新价值
生物信息学家、中国科学院生物物理研究所研究员陈润生以“人工智能（885728）大模型的技术原理与未来挑战”为主题，系统解读了AI大模型的技术基底、创新内核与未来发展趋势。他表示，人工智能（885728）已深度渗透医学影像领域，成为临床诊疗中不可或缺的核心分析工具。“人工智能（885728）能够整合汇总多位医学影像专家的研究资料，融合多元分析方法，形成高精度、专业化的影像分析能力。”在陈润生看来，AI技术的核心优势，不仅在于高效处理海量影像数据，更在于能够聚合众多顶尖专家的知识积淀与临床经验，打破单一人工判读的视角局限，这是传统诊疗模式难以实现的突破。
中国科学院院士、浙江大学医学院附属邵逸夫医院（884301）院长蔡秀军立足医院（884301）智慧化转型的一线实践，以远程机器人手术、远程超声诊断、智能预问诊系统、影像智能诊断等多个落地场景为案例，全方位展现了人工智能（885728）在医疗领域的创新落地成果。他指出，医疗AI的核心价值，聚焦于破解临床诊疗痛点、补齐基层医疗服务（881175）短板、全方位优化患者就医体验，为医疗服务（881175）提质增效注入强劲动力。
中国工程院院士、清华大学临床医学院院长、北京清华长庚医院（884301）院长董家鸿认为，随着AI医疗器械（881144）产品化、医疗大模型临床推理能力接近专科医生水平、AI智能体（886099）走向工程化三大支柱日趋成熟，AI医院（884301）的工程化条件已经具备。他表示，不同于智慧医院（884301）、互联网医院（884301）和医联体，AI医院（884301）以数字孪生（885820）为基本架构，AI原生作为核心运行逻辑，深度重构医院（884301）的感知、认知、决策与服务全链路，实现线上线下深度融合、覆盖全生命周期（883436）的主动健康照护，真正实现AI Healthcare(AI健康)。
中国工程院院士、北京大学健康医疗大数据国家研究院院长詹启敏认为，AI技术正推动肿瘤诊疗模式向个体化、精准化深度转型。“以往肿瘤临床用药多为标准化、同质化方案，缺乏对患者个体差异的考量，不仅诊疗副作用偏大，治疗效果也难以达到最优。如今，依托多组学数据结合AI智能分析，精准对接病理切片诊疗细节，能够为每一位肿瘤患者定制专属治疗方案。”他同时指出，AI技术在新药研发领域同样潜力巨大，可有效缩短研发周期（883436）、降低研发成本、提升新药研发成功率。AI与临床医学的深度融合，持续打通实验室科研与临床应用的壁垒，成为医疗AI生态不断迭代升级的核心驱动力。
呼吁：锚定标准合规激活数据价值
一系列实践成果充分印证，AI已全面赋能临床诊疗、科研创新等医疗核心场景，为行业转型提供全新路径。但技术快速落地的同时，数据治理不规范、行业标准缺失、安全合规不足等问题，成为医疗AI生态规模化发展的主要瓶颈。
全国卫生产业企业管理协会会长窦熙照提出，当前医疗AI正从单一产品应用向全场景、生态化方向加速演进，行业竞争已不仅限于算法和模型的比拼，更是数据资源、标准规范、应用场景、创新生态与综合服务能力的较量。他认为，医学影像数据规模大、价值高、应用广，是推动AI辅助诊断和医学科研创新的重要基础，各方应加强开放合作，在依法合规、安全可控的前提下充分释放数据价值，让医疗数据更好地服务医学科研、临床实践与产业创新。
浙江省肿瘤医院（884301）党委副书记、执行院长张宏从临床角度谈了生态协同中“应用场景”的重要性。他认为，AI进入医院（884301）需满足三个条件：效率提升、操作简便、数据安全（885942），“三个标准缺一不可”。临床是检验AI价值的场所，也是推动技术迭代的反馈源。只有医院（884301）用得起、用得好，AI技术才能完成从研发到应用的价值闭环。
中国信息通信研究院云计算（885362）与数字化研究所数字健康部副主任任九选表示，AI医疗全域生态的健康发展离不开统一的评测体系。“我们正在建设覆盖‘实验室测试＋临床验证’的双轨评测体系，除了模型通用能力测试，还加入了具备多轮对话的智能体测试。因为在真实诊疗场景中，患者和医生是在互动中不断抽丝剥茧进行病情诊断，不是把所有信息一次性塞给AI。”
蔡秀军认为，数据质量、数据规模与数据安全（885942）是制约AI在医疗领域应用发展的关键因素，数据不规范、不标准将直接拉低AI的“智商”水平，进而影响其临床应用价值与推广前景。他呼吁行业高度重视医疗数据的标准化治理与安全合规体系建设，为AI深度赋能医疗筑牢根基。
浙江省工商联原副会长、浙商发展研究院副院长郑明治表示，新时代医疗行业的未来，属于深耕AI、更善用AI的从业者。医疗领域需顺势拥抱人工智能（885728）发展浪潮，精准发挥AI的辅助赋能作用，让AI真正成为临床诊疗的得力工具、医护人员的智能参谋，助力医疗服务（881175）提质升级。
