新華社北京4月20日電 題:以人工智能賦能醫學發展——聚焦2025年中國醫學發展大會
新華社記者李恒
當ChatGPT掀起全球AI浪潮,AlphaFold破解蛋白質結構之謎,人工智能技術正以顛覆性姿態重塑醫療健康領域。在科技革命與產業變革加速演進的時代背景下,聚焦“人工智能(AI)+醫療”的跨界對話,不僅能為健康中國建設注入新動能,更能勾勒出未來醫療生態的智能化藍圖。
4月19日至20日,以“人工智能賦能醫學發展”為主題的2025年中國醫學發展大會在北京召開。大會匯聚來自數學、人工智能、醫學、公共衛生、藥學等多學科的頂尖專家,共同探討人工智能與醫學深度融合的創新路徑與發展方向。
中國工程院副院長、中國醫學科學院院長王辰教授指出,人工智能是典型的新質生產力,正在深刻改變醫學研究的范式與行業生態。在生命健康這一關乎人類終極福祉的領域,誰率先擁抱人工智能技術,誰就能在未來的醫療競爭中占據主動。
“要分階段推進人工智能與醫學融合。”王辰說,短期是學習探索階段,重點是要構建學習與教育體系,明確人工智能在醫學中的定位與應用邏輯,開展場景化試點;中期是深化應用階段,通過研究推動人工智能與醫療全場景融合,加強國際交流,擴大應用范圍,并取得系統化的實際經驗;長期是形成人工智能賦能醫學的新生態,覆蓋科研、臨床、管理全鏈條,構建新的行業生態、參與國際規則制定。
全國政協委員、工業和信息化部原副部長王江平在主題報告中直言,醫療領域數據具有敏感性、診療結果不可逆性、責任主體復雜性的特點,導致醫療行業AI應用處于“高壓地帶”。他提出“人機對齊法則”的全面滲透策略,強調AI必須通過可解釋性、信任度與人性化三重考驗,讓對齊法則深入技術架構、數據集建設、醫院管理、患者知情、行業監管等環節,才能實現AI從高效工具升級為醫生的“可信伙伴”。
這一觀點引發與會者共鳴。南京大學副校長鄭海榮進一步指出,生物醫學AI的突破需以數據標準化和倫理治理為前提,尤其在醫學影像、腦機接口等領域,跨學科協作是打破技術壁壘的關鍵。
用微分方程解析腫瘤微環境,用傳感技術捕捉神經電信號……在“AI+醫學”的實踐探索中,多位專家從不同角度提出解決方案。
清華大學講席教授、數學家丘成桐指出,數學為人工智能提供底層架構,在疾病研究等多領域有重要應用,但也面臨醫學數據難題等挑戰,期望數學與醫學、人工智能等加強合作,推動相關研究發展。
同濟大學校長鄭慶華則提出基于腦科學啟發的解決思路,通過模擬人腦的記憶和推理機制,發展“小樣本、低算力、強推理”的人工智能模型,推動人工智能向認知智能跨越,以彌補當前大模型“高耗能、弱邏輯”的缺陷。
與會專家認為,醫學人工智能應用始終要以安全可信為前提,堅持以人為本、以患者為中心、以醫生為醫療決策主導,夯實數據基礎,建立動態可持續評估機制,推動法律、技術、倫理協同治理。
人工智能是推動醫療健康行業高質量發展的核心動力,構建安全可控的發展環境十分關鍵。近年來,國家大力支持“人工智能+”行動,通過標準化建設、跨機構數據共享和垂類模型應用開發等方式,不斷提升診療效率和精準度。
國家衛生健康委規劃發展與信息化司一級調研員沈劍峰指出,當前需建設醫療領域高質量數據集和人工智能語料庫,突破專業語料不足、多模態處理等大模型技術瓶頸,同時多學科、多專業、多部門聯動,推動政策標準創新,加強復合人才培養和醫學倫理安全,共同推動人工智能的行業應用創新。
面對AI對醫學教育的沖擊,教育部通過組建優勢大學聯盟、打造頂尖學科交叉教學團隊、構建質量監控體系、探索學分制度、推出“AI+”課程、升級國家智慧教育平臺等措施提升師生人工智能素養。
從達芬奇手術機器人到GPT-4會診系統,人工智能正在從“工具”跨越到“伙伴”。但正如與會專家反復強調的:“AI不是替代醫生,而是拓展醫學的領域。”
據了解,中國醫學發展大會自2021年以來于每年四月第三個周末舉行。大會是集創新體系建設、科技成果評價、戰略咨詢和學科發展于一體的學術交流平臺,已成為引領國家醫學科技發展的風向標。
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