（天津医科大学副校长）

在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的深度和广度渗透到各个行业、领域，而医疗行业无疑是受其影响极为深远且变革潜力巨大的关键领域之一。

人工智能医疗发展阶段

第一阶段：医疗数据数字化与基础分析。早期，医疗领域开启了意义深远的数据数字化进程，纸质病历、影像胶片逐步向结构化电子数据转化，为后续的深入分析筑牢根基。当下，众多三级医院已广泛部署电子病历系统，这是医疗信息化进程中的重大里程碑。然而，“数据孤岛”现象极为突出，不同医疗机构间数据格式、标准杂乱无章，严重阻碍了数据的流通与共享。有媒体报道，多地医联体内部的患者电子病历、影像学诊断报告等仍难以实现跨医院共享。

第二阶段：专用人工智能辅助诊疗。深度学习技术为人工智能融入诊疗流程开辟了新路径，特别是在医学影像分析领域。例如，推想医疗的肺结节计算机断层扫描辅助检测软件，能精准识别四毫米及以上的肺结节影像特征，在浙江省人民医院等多家机构应用中，显著提高了肺结节早期发现率，优化了筛查效率，为肺癌早期诊断提供了重要支持。此外，其胸部AI-4D智能可视化解决方案实现了肺结节与关键解剖结构的同步重建，助力术前精确规划。

第三阶段：个性化医疗与治疗优化。人工智能技术迈向融合多源数据的精细化阶段，致力于为患者量身定制精准治疗方案。以全球知名癌症基金检测分析公司基础医学公司（Foundation Medicine）为例，其通过对癌症患者肿瘤样本进行全面的基因组分析，利用人工智能技术整合基因检测数据、病史等多维度信息，为患者制定个性化的治疗方案；如在非小细胞肺癌患者的治疗中，依据患者肿瘤的基因突变特征，通过人工智能分析推荐使用特定的靶向药物，使患者的无进展生存期较传统治疗方案显著延长。

第四阶段：医疗系统全面智能化。当下，人工智能借助多模态数据融合与因果推理等前沿技术，串联起医院、社区医疗与患者，全力打造智能化医疗生态闭环。比如，上海瑞金医院在 “未来医院” 建设中全面提升医疗服务智能化水平。通过 “云上瑞金”智慧服务平台整合大模型赋能的人工智能健康咨询，提供全天候在线服务，显著提升患者就医体验；与商汤科技合作打造多院区智慧影像云平台，基于大模型技术实现影像数据互联互通及 人工智能辅助诊断，覆盖多个临床方向，提高诊疗效率和精度；建设全流程管控的智慧运营平台，利用大数据和人工智能技术实现医院运营智能化管理，提升资源配置效率和服务质量。

第五阶段：完全自动化与自适应医疗。虽处于理论前沿探索阶段，但这承载着对未来医疗的美好憧憬。畅想未来智能手术室中，人工智能仿若超精准“主刀医生”，基于实时影像与传感器数据，运用算法操控手术器械，手术精度可达微米级，将极大降低手术风险；在慢病管理场景下，人工智能宛如贴心的健康管家，实时分析患者生活、生理数据，自动优化胰岛素泵给药剂量，无缝适应病情变化。不过，现阶段受限于技术瓶颈、伦理规范等诸多因素，大规模应用尚需时日。

人工智能全面赋能中国医疗

提升医疗效率。人工智能技术已成为削减诊断与治疗各环节时间成本的得力助手。专业的人工智能眼底筛查系统，在筛查糖尿病视网膜病变时，能以短短数秒完成复杂影像判读，相较于传统人工诊断，效率呈几何倍数提升。这不仅让患者就医流程更为顺畅，得以快速进入后续治疗阶段，还极大解放了医生精力，使其能够将更多时间与智慧聚焦于疑难病症攻坚，为攻克医学难题创造条件。

优化资源配置。我国医疗资源分布不均，特别是在偏远地区，医疗水平较为落后。人工智能远程医疗技术有效缓解了这一问题。以“平安好医生”智能问诊系统为例，该系统依托人工智能导诊和辅助诊断技术，涵盖海量病症信息，精准理解患者需求。“平安好医生”已为数亿用户提供智能问诊服务，尤其在偏远地区，通过远程初诊减少了不必要的转诊，提升了医疗可及性和效率。其“平安家医”项目结合人工智能与大数据，提供个性化健康管理，有效促进了医疗资源均衡分配，减轻了大城市医院的压力。

点燃医疗创新引擎。研发一种新药并推向市场是一个复杂且消耗资源的漫长过程。人工智能技术正为这一领域带来变革，加速创新药开发，例如，晶泰科技推出了以量子物理计算为核心的智能药物研发平台，结合深度学习与分子动力学算法，能够快速预测药物分子与靶点的相互作用，在海量化合物中筛选潜在候选分子。该平台帮助客户显著缩短研发周期，其技术已成功应用于多个药物研发项目。

铺就医疗公平之路。人工智能赋能健康扶贫成效卓著。以四川甘洛县人民医院为例，医院引进人工智能影像辅助诊断系统后的一个月内，医院胸部计算机断层扫描检查的900余人次中，该系统发现肺结节约400人次，有效提高了诊断正确率，降低了漏诊概率，并且将放射科医师诊断肺结节的效率提升了一倍。同时，线上人工智能培训云课堂蓬勃发展，设置模拟基层疑难病例研讨、人工智能实操演练等多元课程，助力基层医务人员熟练掌握人工智能工具与先进诊疗技能。借助人工智能，让人们在家门口就能享受优质医疗服务，切实保障医疗公平性落地生根。

中国在全球人工智能医疗中的影响力

中国在全球人工智能医疗领域已颇具影响力。目前发展势头迅猛，尤其影像人工智能和远程医疗成绩斐然。

在影像人工智能板块，我国坐拥两大优势。一方面，庞大病患群体为人工智能模型训练输送海量数据，成为技术迭代的肥沃土壤；另一方面，政策引领资源聚集，众多科研机构、科技企业纷纷投身其中。诸多国内知名人工智能影像产品，在肺癌、食管癌、眼底病变等筛查诊断上准确率跻身国际前列，广泛入驻各级医疗机构，每年发现大量早期癌症病例，为疾病防控筑起坚实屏障。

在远程医疗领域，我国借助5G通信与互联网技术优势，编织起覆盖面广泛的远程医疗网络，互联网医院蓬勃兴起，并多与实体医疗机构紧密联动，构建起线上线下融合服务模式。典型如 “平安好医生”智能问诊系统，触角遍及全国诸多县级地区，偏远乡村患者借此轻松连线专家，极大提升了边远地区医疗服务的可及性，尽显中国特色远程医疗魅力。

然而，与欧美相较，我国在个性化医疗与药物研发方面尚存差距。欧美先进医疗研究机构运用人工智能深度剖析患者基因、蛋白组学等多组学数据，定制超精准治疗方案，使特定病种患者五年生存率更可观；大型药企借助人工智能优化药物研发流程，耗时短、效率高。我国的瓶颈在于技术突破艰难，关键算法、高端人工智能硬件制造部分依赖进口，高阶原创技术稀缺，影像人工智能底层算法常借鉴国外，个性化医疗落后欧美数年。总体而言，欧美正从第二阶段专用人工智能辅助诊疗向第三阶段个性化医疗深度迈进，在个性化医疗领域优势显著。而中国人工智能技术集中于第二阶段专用人工智能辅助诊疗，特别是影像人工智能和远程医疗竞争力较强，但在第三阶段个性化医疗应用领域还处于探索攻坚阶段。

面临的挑战与应对策略

数据隐私与安全“堡垒”

医疗数据隐私保护与高效共享需求之间矛盾尖锐。医疗数据蕴含患者海量敏感信息，隐私泄露风险极高，一旦发生将对患者权益造成严重损害；而人工智能模型训练又迫切需要海量、多源数据以提升性能，二者平衡难题亟待破解。

政府应发挥主导作用，构建严格缜密的隐私保护与数据汇集机制。一方面，大力推动数据加密与分布式存储技术应用，确保数据“可用不可见”，支持多机构协作提升人工智能模型性能。另一方面，建立国家级医疗数据中心，整合医疗机构、科研团队和产业数据资源，通过统一标准规范和数据标签体系，保障数据互通互认。同时，政府可制定激励政策，引导医疗机构主动分享数据，并鼓励公众积极参与，推动形成覆盖多区域、多疾病种类的高质量数据网络，为人工智能医疗创新筑牢坚实数据根基。

临床验证与监管瓶颈

人工智能医疗产品从实验室到临床应用之路荆棘丛生，需闯过复杂临床验证、漫长审批流程等重重关卡，耗时久、成本高，致使部分创新产品难以顺利诞生，制约行业创新活力。

监管部门应革新审批流程，设立人工智能医疗产品专门认证通道，依风险等级分类审批。对低风险人工智能辅助诊断软件，采用“备案+抽检”高效模式，大幅缩短上市周期；引入第三方专业检测机构，强化技术审评科学性，确保产品质量与安全，为创新成果落地清除障碍、开辟通途。政府还应加大临床验证基地建设投入，培养专业临床试验人才，提高验证效率，加速产品转化进程。

人工智能医疗复合型人才培养困境

既懂医学又懂人工智能的复合型人才至为稀缺。

政府应统筹规划，引导高校优化“医学+人工智能”等跨学科专业设置，构建涵盖医学基础、人工智能核心技术、伦理法规等在内的全面课程体系。同时，鼓励医院深度参与人工智能医疗人才的培养，建立“医学+人工智能”的研究生课程和临床实习项目。通过高校与医院紧密合作，打造联合人才培养基地，提供实际临床场景训练，填补人才缺口。此外，可设立专项基金，支持高校与医院联合培训，提升在职医务人员的人工智能应用能力，为行业发展储备坚实的人才力量。

伦理与责任“迷雾”

人工智能医疗决策过程复杂隐晦，误诊漏诊责任归属模糊不清，加之伦理准则尚不完善，极易引发公众对人工智能医疗安全性、可靠性的担忧，信任危机隐忧重重。

政府应主导并联合医学、伦理和法学专家制定严格的医疗 人工智能伦理准则和责任界定框架，明确各方权责。设立独立的第三方伦理评估机构，对人工智能医疗项目进行全程监督评估，确保技术应用符合伦理规范。同时，通过广泛的科普宣传活动，提升公众对人工智能医疗的认知理解，消除误解，增强信任，营造良好社会氛围。

未来展望

人工智能在中国医疗领域的创新应用正迎来前所未有的机遇窗口。随着技术不断突破，人工智能医疗正向智能化、个性化迈进，将深刻提升医疗服务的效率、质量和可及性。尽管中国在全球医疗科技竞争中已占据重要地位，但在数据隐私、算法透明度和跨领域协作等方面仍需攻坚克难。

未来3—5年，远程手术有望在部分三甲医院试点，智能康复设备将逐步在基层医疗机构推广，精准治疗技术将在重大疾病如肿瘤、心血管病领域持续深入。但远程手术需应对网络延迟、操控精准度和资源分配问题；智能康复设备推广需解决成本、操作培训和维护难题；精准治疗则需克服多源数据融合分析的技术瓶颈，并加强科研成果转化与临床实践的衔接。

个性化医疗将成为重要趋势。通过人工智能对病理、影像、基因组学等数据的深度分析，精准诊疗初见成效，尤其在癌症、糖尿病等领域展现潜力。但全面普及仍需解决数据隐私保护、算法可解释性和医疗成本控制等问题。

同时，人工智能医疗的伦理与法律问题将日益重要，需政府和监管机构及时调整政策，完善法律法规，以确保其可持续发展。社会各界需携手推动技术创新与跨领域合作，实现广泛社会效益。

未来，人工智能医疗将改写传统医疗模式，提升资源配置效率，提高全民健康水平，为中国乃至全球医疗发展注入动力，开启更加智能、精准、普惠的医疗新时代。