忽如一夜春風來，人工智能（AI）正以驚人的速度改變著世界?！爸亲儭北貙⒁l(fā)“質(zhì)變”。我們應以何種姿態(tài)進入AI紀元，讓AI成為撬動行業(yè)變革的杠桿？當技術一路飛奔，我們又該如何守住數(shù)據(jù)安全的底線、筑起倫理的護欄？近日，我們邀請相關研究機構和高校專家，請他們分享觀察與思考。
生物醫(yī)學技術的飛速革新，使得通過醫(yī)療檢測設備、可穿戴設備以及高通量組學檢測手段，能夠從多個層面和尺度采集人體的生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)，為每位患者繪制出獨一無二的“數(shù)字孿生肖像”。以大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的新一代信息技術正以前所未有的態(tài)勢與醫(yī)學深度融合，衍生出醫(yī)學人工智能（Medical AI）這一新興領域。醫(yī)學人工智能不僅推動了對疾病發(fā)生發(fā)展本質(zhì)規(guī)律的定量解析，也正在重塑生物醫(yī)學研究的范式：從早期“科學發(fā)現(xiàn)推動數(shù)據(jù)積累”，到“大數(shù)據(jù)推動大科學計劃”，再到如今邁入以“大數(shù)據(jù)驅動科學發(fā)現(xiàn)”為特征的新階段。它拓展了人類對生物醫(yī)學的認知邊界，成為破解復雜醫(yī)學難題、應對重大健康挑戰(zhàn)、推動精準醫(yī)療發(fā)展的關鍵驅動力，持續(xù)加快醫(yī)學的數(shù)字化與精準化進程。傳統(tǒng)依賴經(jīng)驗的診療模式，也正逐步被數(shù)據(jù)支撐、智能引導的診療體系所取代。
從“頂層設計”到“實戰(zhàn)場景”
AI在醫(yī)療健康領域的應用正不斷受到政策層面的重視，逐步融入國家科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級的整體布局。2019年，《中國人工智能系列白皮書——智能生物信息處理》指出，人工智能方法是在生物醫(yī)學數(shù)據(jù)解讀速度遠遠滯后于數(shù)據(jù)產(chǎn)出速度的背景下，解決這一問題的關鍵途徑。
在頂層設計方面，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將智能影像識別、疾病智能監(jiān)測和防控等作為發(fā)展智能醫(yī)療服務的重點任務，《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》中指出，要推動人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算、網(wǎng)絡安全等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)同各產(chǎn)業(yè)的深度融合。2024年，“人工智能+”首次被寫入政府工作報告，標志著AI成為我國加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎，也為醫(yī)療健康發(fā)展按下了加速鍵。
今年4月，工業(yè)和信息化部、國家藥監(jiān)局、國家中醫(yī)藥局等7部門聯(lián)合發(fā)布了《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉型實施方案（2025—2030年）》，明確未來5年將深入推進人工智能賦能新型工業(yè)化，推動新一代信息技術與醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈深度融合，加快推進醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉型。
讓“千人一方”變“一人一策”
精準醫(yī)學以“基于個體差異定制醫(yī)療方案”為核心理念，依托分子組學、大數(shù)據(jù)與人工智能的深度融合，正在成為理解疾病機制、識別關鍵標志物、優(yōu)化治療方案的前沿實踐路徑。作為其關鍵技術支撐，醫(yī)學人工智能正呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢，覆蓋從基礎研究到臨床應用的全鏈條醫(yī)學場景。它不斷催生生命健康領域的新理論、新方法、新技術與新型應用模式，顯著提升醫(yī)療服務效率與疾病早期預防能力。
計算機視覺、自然語言處理、深度學習、基礎模型等AI技術已廣泛應用于醫(yī)學影像、疾病智能分析、藥物靶點預測等精準醫(yī)學子領域。其中，醫(yī)學影像智能分析是AI技術落地最快的方向之一。通過引入計算機視覺技術，不僅大幅提高了影像診斷的效率和準確性，還在一定程度上緩解了病理醫(yī)生資源緊張問題，并通過標準化分析減少人為判斷的差異。
在臨床輔助治療中，達芬奇手術機器人搭載視覺語言模型后，已能夠自主完成提起組織、操控手術針、縫合傷口等復雜操作，標志著AI在手術自動化方面取得關鍵突破。藥物研發(fā)亦因AI而發(fā)生深刻變革，例如，借助AI加速精準靶點識別、分子結構設計與優(yōu)化，顯著提升新藥開發(fā)效率。
前沿探索方面，數(shù)字孿生和虛擬細胞技術正成為醫(yī)學人工智能的全新增長點。其核心在于通過數(shù)字建模模擬人體微觀至宏觀的動態(tài)生命系統(tǒng)，不僅有望提升科學發(fā)現(xiàn)與藥物開發(fā)的效率，還使醫(yī)生得以在患者的“數(shù)字孿生體”上測試治療方案，從而更安全、快速地實現(xiàn)個性化用藥。值得一提的是，中醫(yī)藥現(xiàn)代化也是AI技術賦能的特色領域。通過知識圖譜等技術構建“中藥—成分—靶點—疾病”的多維網(wǎng)絡，AI有望揭示中藥作用機制和配伍規(guī)律，為傳統(tǒng)醫(yī)學的現(xiàn)代表達提供新工具與新路徑。
高速發(fā)展下的機遇與挑戰(zhàn)
醫(yī)學人工智能雖展現(xiàn)出巨大潛力，但在實際推進過程中仍面臨多重挑戰(zhàn)。其中，數(shù)據(jù)壁壘是最突出的難題。醫(yī)療數(shù)據(jù)因涉及個人隱私而共享受限，不同機構間的數(shù)據(jù)采集方式、存儲格式等缺乏統(tǒng)一標準，形成“數(shù)據(jù)孤島”，限制了AI模型的泛化能力。同時，構建高性能模型需依賴大量經(jīng)過專業(yè)標注的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，當前仍缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交互規(guī)范和科學的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系。迫切需要建設整合多模態(tài)信息（如基因組學、臨床診療記錄等）的數(shù)據(jù)資源平臺，為AI應用打下堅實基礎。
此外，AI算法的透明度、可解釋性和穩(wěn)定性仍存在不足。醫(yī)療決策直接關系生命安全，醫(yī)生和患者均需理解AI的判斷依據(jù)。算法“黑箱”問題帶來法律和倫理隱患，可能引發(fā)醫(yī)療糾紛。為此，應推進可解釋AI技術（如注意力機制、顯著圖等）、建立動態(tài)監(jiān)管框架和錯誤追溯機制，并明確AI輔助決策在臨床路徑中的定位和責任邊界，在制度上保障其安全可控。
跨學科合作亦面臨思維慣性的挑戰(zhàn)。AI賦能生物醫(yī)學不僅是技術協(xié)同，更是一場認知范式的革新。目前，醫(yī)學專家往往將AI研究者視作“高級計算器”“高級分析師”，而非平等的科研伙伴，阻礙了二者的深度協(xié)作。推動協(xié)同創(chuàng)新，需從制度層面改革科研評價體系，打破學科壁壘，構建真正對話、協(xié)作、共創(chuàng)的科研生態(tài)——既讓信息技術專家理解細胞語言，也讓醫(yī)生讀懂數(shù)據(jù)邏輯。
人才短缺則是制約發(fā)展的基礎性問題。當前兼具醫(yī)學與AI背景的復合型人才極為稀缺。部分高校已在探索解決路徑：如上海交通大學推動落實“人工智能+醫(yī)學教育”行動方案；哈爾濱醫(yī)科大學與哈爾濱工業(yè)大學共建智能醫(yī)學工程專業(yè)，聚焦醫(yī)學大數(shù)據(jù)與AI融合應用。未來，需加快構建多學科融合的人才培養(yǎng)體系，在醫(yī)學教育中引入數(shù)據(jù)科學課程，在工程教育中強化醫(yī)學素養(yǎng)，并通過產(chǎn)學研協(xié)同搭建實踐平臺。
總體而言，醫(yī)學人工智能的發(fā)展仍面臨高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系不足、關鍵技術尚存瓶頸、跨學科協(xié)同生態(tài)不健全、復合型人才匱乏等多重挑戰(zhàn)。破解這些難題，亟須政府、學術界、產(chǎn)業(yè)界與醫(yī)療機構協(xié)同發(fā)力，共建開放、規(guī)范、共享的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。
AI賦能的精準診療正在逐步改變現(xiàn)代醫(yī)學的面貌，推動個性化醫(yī)療進入新的發(fā)展階段。AI技術從政策推動到技術突破，已在醫(yī)療各領域廣泛應用，助力“健康中國”戰(zhàn)略的實施。隨著技術的不斷成熟，醫(yī)學人工智能將呈現(xiàn)“下沉”和“上移”并行的趨勢。一方面，輕量化AI模型將降低技術使用門檻，適配基層需求；另一方面，AI將從輔助診斷擴展到治療決策和預后預測等核心環(huán)節(jié)，逐步融入醫(yī)療流程。AI賦能的精準醫(yī)療將推動醫(yī)療服務從“對癥下藥”轉向“先知先治”，從“千人一策”到“一人一策”，使疾病診療更加個性化和精準化。未來，得益于生物醫(yī)學研究從分子發(fā)現(xiàn)到精準診療范式的轉變，以及科技進步與人類健康需求交織的必然趨勢，精準醫(yī)療將逐步邁向更加智能化、個性化的發(fā)展道路。
作者：哈爾濱醫(yī)科大學 徐娟 李永生 季勇
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