当前，人工智能（AI）技术在疾病诊断、影像识别、药物研发等领域均展现出巨大潜力和价值。如何进一步推动人工智能深度赋能医学发展，又如何使人工智能在赋能医学发展中“扬长避短”？4月19日至20日，以“人工智能赋能医学发展”为主题的2025年中国医学发展大会在北京召开，与会专家就人工智能与医学深度融合的创新路径与发展方向进行了探讨。
中国工程院副院长、中国医学科学院院长王辰指出，人工智能正在深刻改变医学研究的范式与行业生态。医学界要适应人工智能发展，分阶段推进人工智能与医学融合，发挥人工智能作为新质生产力照护人民健康的重要作用。
“医疗领域数据具有敏感性、结果不可逆、责任主体复杂等特点。”工业和信息化部原副部长王江平坦言，医疗健康行业的特殊性，使得医疗健康AI大模型需要人机对齐法则的全面渗透，即通过技术手段与伦理框架，确保AI的目标行为和输出与人类价值观和社会规范保持一致。
从算法和数据做起，搭好“底层架构”
“随着人工智能发展与大量数据的涌现，以数学研究生物和医学的条件已成熟。”清华大学讲席教授、数学家丘成桐解释，医学数据有着非线性特点，而传统人工智能模型通常基于线性假设，难以捕捉医学数据中复杂的非线性关系。面对医学数据难题，数学与医学、人工智能等领域应加强合作，为人工智能提供底层架构，持续推动人工智能在疾病研究等多领域的应用。
基于数学科学的加持和完善，一些医学事件已获得更好的解析。例如，对于“衰老”这一生命活动的典型非线性事件，一项研究用多种数学分析算法对超过2400亿数据点进行分析后，成功呈现了其发生发展规律。
数据问题仍是制约人工智能在医学领域深入应用的瓶颈。丘成桐说，医学数据存在“噪声”（数据集中错误或无关的信息）和缺失值等问题，传统方法在处理这些问题时往往需要复杂的预处理，增加了数据处理的复杂性和不确定性，影响模型准确性。
国家卫生健康委规划发展与信息化司一级调研员沈剑峰认为，当前需建设医疗领域高质量数据集和人工智能语料库，以突破专业语料不足、多模态处理不一致等大模型技术瓶颈。“相关部门正在通过标准化建设、跨机构数据共享和垂类模型应用开发等措施，加强数据价值的挖掘，提升诊疗效率和精准度。”他介绍。
直面安全与治理，构建医疗新生态
安全与治理是医学人工智能发展的重要议题。生理数据、病史信息等医疗数据事关每一名患者的隐私和生命权，如何不“因噎废食”，在保护安全的同时充分利用医疗数据？
“应设立数据过滤器自动屏蔽违反伦理的数据源，建设医疗可信数据空间促进数据共享流通。”王江平强调，数据集建设必须把隐私保护放在突出位置，深度融合医学专业知识与先进的数据科学技术，通过隐私计算、术语标准化、多模态关联和小样本增强等策略，有效应对医疗数据敏感性和碎片化等问题。
国家卫生健康委统计信息中心主任赵韡强调，医学人工智能应用始终要以安全可信为前提，坚持以患者为中心、医生医疗决策为主的原则，建立动态可持续评估机制，推动法律、技术、伦理协同治理。
“要使AI实现从高效工具到可信伙伴的跨越，医疗AI应用需实现可解释性、信任性、人类和谐性的对齐目标。”王江平说，要将对齐法则深入到医疗AI的技术架构、数据集建设、医院管理、患者知情、行业监管等环节。
谈及人工智能赋能医学的发展路径，王辰建议应明确任务分阶段推进。短期内明确人工智能在医学中的定位与应用逻辑，开展场景化试点；中期阶段扩大应用范围，推动人工智能与医疗的全场景融合；长期发展要覆盖科研、临床、管理全链条，构建人工智能赋能医学新生态，并参与国际规则制定。
当前，人工智能（AI）技术在疾病诊断、影像识别、药物研发等领域均展现出巨大潜力和价值。如何进一步推动人工智能深度赋能医学发展，又如何使人工智能在赋能医学发展中“扬长避短”？4月19日至20日，以“人工智能赋能医学发展”为主题的2025年中国医学发展大会在北京召开，与会专家就人工智能与医学深度融合的创新路径与发展方向进行了探讨。
中国工程院副院长、中国医学科学院院长王辰指出，人工智能正在深刻改变医学研究的范式与行业生态。医学界要适应人工智能发展，分阶段推进人工智能与医学融合，发挥人工智能作为新质生产力照护人民健康的重要作用。
“医疗领域数据具有敏感性、结果不可逆、责任主体复杂等特点。”工业和信息化部原副部长王江平坦言，医疗健康行业的特殊性，使得医疗健康AI大模型需要人机对齐法则的全面渗透，即通过技术手段与伦理框架，确保AI的目标行为和输出与人类价值观和社会规范保持一致。
从算法和数据做起，搭好“底层架构”
“随着人工智能发展与大量数据的涌现，以数学研究生物和医学的条件已成熟。”清华大学讲席教授、数学家丘成桐解释，医学数据有着非线性特点，而传统人工智能模型通常基于线性假设，难以捕捉医学数据中复杂的非线性关系。面对医学数据难题，数学与医学、人工智能等领域应加强合作，为人工智能提供底层架构，持续推动人工智能在疾病研究等多领域的应用。
基于数学科学的加持和完善，一些医学事件已获得更好的解析。例如，对于“衰老”这一生命活动的典型非线性事件，一项研究用多种数学分析算法对超过2400亿数据点进行分析后，成功呈现了其发生发展规律。
数据问题仍是制约人工智能在医学领域深入应用的瓶颈。丘成桐说，医学数据存在“噪声”（数据集中错误或无关的信息）和缺失值等问题，传统方法在处理这些问题时往往需要复杂的预处理，增加了数据处理的复杂性和不确定性，影响模型准确性。
国家卫生健康委规划发展与信息化司一级调研员沈剑峰认为，当前需建设医疗领域高质量数据集和人工智能语料库，以突破专业语料不足、多模态处理不一致等大模型技术瓶颈。“相关部门正在通过标准化建设、跨机构数据共享和垂类模型应用开发等措施，加强数据价值的挖掘，提升诊疗效率和精准度。”他介绍。
直面安全与治理，构建医疗新生态
安全与治理是医学人工智能发展的重要议题。生理数据、病史信息等医疗数据事关每一名患者的隐私和生命权，如何不“因噎废食”，在保护安全的同时充分利用医疗数据？
“应设立数据过滤器自动屏蔽违反伦理的数据源，建设医疗可信数据空间促进数据共享流通。”王江平强调，数据集建设必须把隐私保护放在突出位置，深度融合医学专业知识与先进的数据科学技术，通过隐私计算、术语标准化、多模态关联和小样本增强等策略，有效应对医疗数据敏感性和碎片化等问题。
国家卫生健康委统计信息中心主任赵韡强调，医学人工智能应用始终要以安全可信为前提，坚持以患者为中心、医生医疗决策为主的原则，建立动态可持续评估机制，推动法律、技术、伦理协同治理。
“要使AI实现从高效工具到可信伙伴的跨越，医疗AI应用需实现可解释性、信任性、人类和谐性的对齐目标。”王江平说，要将对齐法则深入到医疗AI的技术架构、数据集建设、医院管理、患者知情、行业监管等环节。
谈及人工智能赋能医学的发展路径，王辰建议应明确任务分阶段推进。短期内明确人工智能在医学中的定位与应用逻辑，开展场景化试点；中期阶段扩大应用范围，推动人工智能与医疗的全场景融合；长期发展要覆盖科研、临床、管理全链条，构建人工智能赋能医学新生态，并参与国际规则制定。
3月18日，记者从山西省人民政府获悉，“山西煤炭工业互联网智算平台”日前在山西联通大数据中心建设完成。该平台由中国联通与山西晋云互联科技有限公司共同打造，是山西省目前唯一的垂直行业类智 玻璃，是我们日常生活中常见且应用非常广泛的一种材料，如外墙、窗户、杯子、灯饰……但玻璃的应用远不止于此。2024年3月22日14时，由中国下一代教育基金会与中国平安共同主办、科技 21世纪经济报道记者 蔡姝越 上海报道舆论高度关注的游族网络（002174.SZ）投毒案，幕后主使许垚如何量刑有了最新进展。3月22日，上海市第一中级人民法院（以下简称上海一中院）宣判被告人许垚故 21世纪经济报道记者孔海丽、实习生邓熙涵 北京报道“民以食为天，食与民同欢”，吃得健康、吃得安全是消费者长期以来的普遍共识。当代消费者已不止于填饱肚子，而是讲求“精耕细作”。消 记者3月21日获悉，商汤科技与遥感数据平台吉林一号网、四维地球、星图地球等展开合作，此举标志着“SenseEarth智能遥感云”平台数据源全面升级，将为行业用户提供更完善、精准的一体化的高分辨率 3月21日上午，全球首列氢能源市域列车在中车长客股份公司（以下简称“中车长客”）试验线上进行了时速160公里满载运行试验。当日试验过程中，车以160公里/小时速度运行的列车，每公里实际运行平均能耗 。本文链接：以科技创新推进AI与医学全链条融合http://www.sushuapos.com/show-2-11987-0.html
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