忽如一夜春风来，人工智能（AI）正以惊人的速度改变着世界。“智变”必将引发“质变”。我们应以何种姿态进入AI纪元，让AI成为撬动行业变革的杠杆？当技术一路飞奔，我们又该如何守住数据安全的底线、筑起伦理的护栏？近日，我们邀请相关研究机构和高校专家，请他们分享观察与思考。

生物医学技术的飞速革新，使得通过医疗检测设备、可穿戴设备以及高通量组学检测手段，能够从多个层面和尺度采集人体的生物医学大数据，为每位患者绘制出独一无二的“数字孪生肖像”。以大数据和人工智能为代表的新一代信息技术正以前所未有的态势与医学深度融合，衍生出医学人工智能（Medical AI）这一新兴领域。医学人工智能不仅推动了对疾病发生发展本质规律的定量解析，也正在重塑生物医学研究的范式：从早期“科学发现推动数据积累”，到“大数据推动大科学计划”，再到如今迈入以“大数据驱动科学发现”为特征的新阶段。它拓展了人类对生物医学的认知边界，成为破解复杂医学难题、应对重大健康挑战、推动精准医疗发展的关键驱动力，持续加快医学的数字化与精准化进程。传统依赖经验的诊疗模式，也正逐步被数据支撑、智能引导的诊疗体系所取代。

从“顶层设计”到“实战场景”

AI在医疗健康领域的应用正不断受到政策层面的重视，逐步融入国家科技创新和产业升级的整体布局。2019年，《中国人工智能系列白皮书——智能生物信息处理》指出，人工智能方法是在生物医学数据解读速度远远滞后于数据产出速度的背景下，解决这一问题的关键途径。

在顶层设计方面，《新一代人工智能发展规划》将智能影像识别、疾病智能监测和防控等作为发展智能医疗服务的重点任务，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中指出，要推动人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业同各产业的深度融合。2024年，“人工智能+”首次被写入政府工作报告，标志着AI成为我国加快发展新质生产力的重要引擎，也为医疗健康发展按下了加速键。

今年4月，工业和信息化部、国家药监局、国家中医药局等7部门联合发布了《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，明确未来5年将深入推进人工智能赋能新型工业化，推动新一代信息技术与医药产业链深度融合，加快推进医药工业数智化转型。

让“千人一方”变“一人一策”

精准医学以“基于个体差异定制医疗方案”为核心理念，依托分子组学、大数据与人工智能的深度融合，正在成为理解疾病机制、识别关键标志物、优化治疗方案的前沿实践路径。作为其关键技术支撑，医学人工智能正呈现多元化发展态势，覆盖从基础研究到临床应用的全链条医学场景。它不断催生生命健康领域的新理论、新方法、新技术与新型应用模式，显著提升医疗服务效率与疾病早期预防能力。

计算机视觉、自然语言处理、深度学习、基础模型等AI技术已广泛应用于医学影像、疾病智能分析、药物靶点预测等精准医学子领域。其中，医学影像智能分析是AI技术落地最快的方向之一。通过引入计算机视觉技术，不仅大幅提高了影像诊断的效率和准确性，还在一定程度上缓解了病理医生资源紧张问题，并通过标准化分析减少人为判断的差异。

在临床辅助治疗中，达芬奇手术机器人搭载视觉语言模型后，已能够自主完成提起组织、操控手术针、缝合伤口等复杂操作，标志着AI在手术自动化方面取得关键突破。药物研发亦因AI而发生深刻变革，例如，借助AI加速精准靶点识别、分子结构设计与优化，显著提升新药开发效率。

前沿探索方面，数字孪生和虚拟细胞技术正成为医学人工智能的全新增长点。其核心在于通过数字建模模拟人体微观至宏观的动态生命系统，不仅有望提升科学发现与药物开发的效率，还使医生得以在患者的“数字孪生体”上测试治疗方案，从而更安全、快速地实现个性化用药。值得一提的是，中医药现代化也是AI技术赋能的特色领域。通过知识图谱等技术构建“中药—成分—靶点—疾病”的多维网络，AI有望揭示中药作用机制和配伍规律，为传统医学的现代表达提供新工具与新路径。

高速发展下的机遇与挑战

医学人工智能虽展现出巨大潜力，但在实际推进过程中仍面临多重挑战。其中，数据壁垒是最突出的难题。医疗数据因涉及个人隐私而共享受限，不同机构间的数据采集方式、存储格式等缺乏统一标准，形成“数据孤岛”，限制了AI模型的泛化能力。同时，构建高性能模型需依赖大量经过专业标注的高质量数据，当前仍缺乏统一的数据交互规范和科学的数据质量评估体系。迫切需要建设整合多模态信息（如基因组学、临床诊疗记录等）的数据资源平台，为AI应用打下坚实基础。

此外，AI算法的透明度、可解释性和稳定性仍存在不足。医疗决策直接关系生命安全，医生和患者均需理解AI的判断依据。算法“黑箱”问题带来法律和伦理隐患，可能引发医疗纠纷。为此，应推进可解释AI技术（如注意力机制、显著图等）、建立动态监管框架和错误追溯机制，并明确AI辅助决策在临床路径中的定位和责任边界，在制度上保障其安全可控。

跨学科合作亦面临思维惯性的挑战。AI赋能生物医学不仅是技术协同，更是一场认知范式的革新。目前，医学专家往往将AI研究者视作“高级计算器”“高级分析师”，而非平等的科研伙伴，阻碍了二者的深度协作。推动协同创新，需从制度层面改革科研评价体系，打破学科壁垒，构建真正对话、协作、共创的科研生态——既让信息技术专家理解细胞语言，也让医生读懂数据逻辑。

人才短缺则是制约发展的基础性问题。当前兼具医学与AI背景的复合型人才极为稀缺。部分高校已在探索解决路径：如上海交通大学推动落实“人工智能+医学教育”行动方案；哈尔滨医科大学与哈尔滨工业大学共建智能医学工程专业，聚焦医学大数据与AI融合应用。未来，需加快构建多学科融合的人才培养体系，在医学教育中引入数据科学课程，在工程教育中强化医学素养，并通过产学研协同搭建实践平台。

总体而言，医学人工智能的发展仍面临高质量数据体系不足、关键技术尚存瓶颈、跨学科协同生态不健全、复合型人才匮乏等多重挑战。破解这些难题，亟须政府、学术界、产业界与医疗机构协同发力，共建开放、规范、共享的创新生态系统。

AI赋能的精准诊疗正在逐步改变现代医学的面貌，推动个性化医疗进入新的发展阶段。AI技术从政策推动到技术突破，已在医疗各领域广泛应用，助力“健康中国”战略的实施。随着技术的不断成熟，医学人工智能将呈现“下沉”和“上移”并行的趋势。一方面，轻量化AI模型将降低技术使用门槛，适配基层需求；另一方面，AI将从辅助诊断扩展到治疗决策和预后预测等核心环节，逐步融入医疗流程。AI赋能的精准医疗将推动医疗服务从“对症下药”转向“先知先治”，从“千人一策”到“一人一策”，使疾病诊疗更加个性化和精准化。未来，得益于生物医学研究从分子发现到精准诊疗范式的转变，以及科技进步与人类健康需求交织的必然趋势，精准医疗将逐步迈向更加智能化、个性化的发展道路。

作者：哈尔滨医科大学 徐娟 李永生 季勇

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