腫瘤早期篩查、胎兒疾病診斷干預(yù)、腦機接口、醫(yī)療數(shù)字人……隨著大模型的不斷迭代和應(yīng)用落地，AI助手開始參與院內(nèi)與院外、預(yù)防與治療、個體與人群健康等“全周期醫(yī)療”。

這是近期中青報·中青網(wǎng)記者在相關(guān)學術(shù)會議、論壇中了解到的數(shù)字醫(yī)療進展。

近日，以“AI賦能 全周期醫(yī)療新篇”為主題的第三屆CCF數(shù)字醫(yī)學大會（DMS2025）在北京舉行。本次大會由中國計算機學會（CCF）主辦，CCF數(shù)字醫(yī)學分會、首都醫(yī)科大學附屬北京安貞醫(yī)院聯(lián)合承辦。大會設(shè)置9個分論壇，包括智能診斷、精準治療、醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用、醫(yī)學大模型與多模態(tài)應(yīng)用、AI輔助藥物研發(fā)、醫(yī)療機器人及具身智能等，計算機與醫(yī)學專家共同討論前沿議題。

“未來已來，多學科交叉合作至關(guān)重要。”北京智源人工智能研究院首席科學家張恒貴的這句話代表了很多專家的觀點。

“人工智能的發(fā)展為心臟醫(yī)學研究、臨床應(yīng)用提供了新范式。”張恒貴帶領(lǐng)團隊正在構(gòu)建“虛擬心臟”，將數(shù)據(jù)驅(qū)動與原理驅(qū)動相結(jié)合，目標是建成AI心臟診療模型與數(shù)字孿生心臟模型，為診斷心血管疾病、挖掘疾病產(chǎn)生機理賦能。

“虛擬心臟”的構(gòu)建非常復(fù)雜，原理驅(qū)動涉及詳細的生理數(shù)據(jù)、血液流動動力學模型、生物力學模型，以及心臟結(jié)構(gòu)、解剖模型等。有了“虛擬心臟”，臨床醫(yī)生可以全面了解心臟生理過程，預(yù)測心血管疾病發(fā)病風險?！疤摂M心臟”支持臨床手術(shù)方案的預(yù)演，還能模擬藥物對心臟的影響，提高藥物研發(fā)的安全性和效率。

心血管疾病是我國居民死亡的首要原因。安貞醫(yī)院何怡華教授團隊依托國家心血管疾病臨床醫(yī)學研究中心的百萬級多模態(tài)數(shù)據(jù)庫，研發(fā)了覆蓋全生命周期的“安貞心宇”心血管專病超聲診斷大模型。該模型具備“專家級”推理能力，成為心臟超聲智能診斷的核心“大腦”。在此基礎(chǔ)上，團隊進一步研發(fā)了心臟超聲智能報告系統(tǒng)、胎兒心臟智慧醫(yī)療智能體、智慧超聲診斷一體機等智能產(chǎn)品。

在我國，不少心血管疾病的死亡發(fā)生在醫(yī)院外。何怡華提出，人工智能數(shù)字醫(yī)療可以用于早期檢測、預(yù)測缺血性心臟病和惡性心律失常，構(gòu)建有效心肺復(fù)蘇的數(shù)字和人工智能輔助工具，在減少院外心血管疾病死亡方面具有潛在作用。

CT、核磁共振、超聲等檢查，都是機器掃描人體后形成圖像，再由醫(yī)生作出診斷報告。在這個過程中，數(shù)據(jù)量被極度壓縮。北京航空航天大學教授田捷介紹，當前醫(yī)學圖像分析遵循“信號-圖像-知識”范式，因為醫(yī)療成像設(shè)備采集到的信號無法被人類直接解讀，所以需要重建成圖像以服務(wù)醫(yī)生的視覺診斷?！皵?shù)據(jù)重建后可視化差異顯著，嚴重制約AI模型性能?！?/p>

為了解決這一問題，田捷團隊的研究突破傳統(tǒng)流程，提出“信號-知識”范式，跳過“圖像重建”，直接利用數(shù)據(jù)分析進行疾病診斷。他們發(fā)現(xiàn)，在肺結(jié)節(jié)良惡性診斷、實性結(jié)節(jié)診斷、EGFR（表皮生長因子受體）突變預(yù)測這3個臨床診斷任務(wù)中，信號AI相較圖像AI模型均提升了診斷精度。團隊目前利用AI輔助腫瘤診斷，取得了系列成果，覆蓋了肺癌、胃癌、鼻咽癌、腸癌等多種疾病。

CCF數(shù)字醫(yī)學分會主任、復(fù)旦大學數(shù)字醫(yī)學研究中心主任宋志堅教授分享了Multi-LLM（多模態(tài)大語言模型）在結(jié)直腸癌預(yù)后方面的應(yīng)用。該模型可以大幅提升基礎(chǔ)研究的效率，縮短基礎(chǔ)研究與臨床的距離，促進個性化、精準診療逐漸走向臨床。

中國工程院院士、北京航空航天大學教授趙沁平重點介紹了“醫(yī)用數(shù)字人體”。通過構(gòu)建高保真的數(shù)字化人體模型，逼真再現(xiàn)人體從細胞、組織、器官到系統(tǒng)的幾何形態(tài)、物理特性、生理功能乃至病理演化規(guī)律，有望突破當前醫(yī)學發(fā)展的三大瓶頸：一是減少對動物實驗、尸體解剖等傳統(tǒng)醫(yī)學人才培養(yǎng)手段的依賴；二是構(gòu)建患者個性化器官模型，為手術(shù)方案提供預(yù)演、評估與優(yōu)化平臺，降低手術(shù)風險；三是輔助病理過程和藥械作用的研究，為醫(yī)療設(shè)備和新藥研制提供實驗靶場，縮短醫(yī)療設(shè)備和藥物的研發(fā)周期，降低研發(fā)成本和風險。

趙沁平同時強調(diào)，構(gòu)建完整、可交互、可演化的醫(yī)用數(shù)字人體面臨巨大科學挑戰(zhàn)，我國應(yīng)考慮布局醫(yī)用數(shù)字人體專項研究，統(tǒng)籌多學科優(yōu)勢力量，開展系統(tǒng)性原始創(chuàng)新與關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)。

北京大學黨委常委、常務(wù)副校長、醫(yī)學部主任喬杰教授在講話中提及，從臨床場景看，AI輔助影像診斷讓早期病灶無所遁形，手術(shù)機器人實現(xiàn)毫米級精準操作，醫(yī)療大模型為診療決策提供智能支撐；從公共衛(wèi)生維度，大數(shù)據(jù)監(jiān)測讓健康防控更具前瞻性，智能管理系統(tǒng)讓健康服務(wù)覆蓋更廣泛人群；從科研領(lǐng)域來講，數(shù)字技術(shù)加速了新藥研發(fā)進程，多組學數(shù)據(jù)融合推動了精準醫(yī)學突破?！搬t(yī)學臨床需求與信息學技術(shù)創(chuàng)新的同頻共振，正是‘AI賦能全周期醫(yī)療新篇’的核心要義?！?/p>

當下，計算機、人工智能領(lǐng)域?qū)＜遗c醫(yī)生的合作越來越緊密，他們共同解決臨床問題，推動改進診療流程。多所醫(yī)學院校成立了人工智能學院或開設(shè)相關(guān)專業(yè)，計算機專家成為醫(yī)學院教授。

喬杰認為，數(shù)字技術(shù)延伸了醫(yī)生的“眼睛”與“大腦”，輔助實現(xiàn)疾病精準篩查診斷、個性化方案生成，打破壁壘，以遠程智能會診、基層輔助系統(tǒng)等讓偏遠地區(qū)患者享受高水平服務(wù)。這些變化不僅重構(gòu)了醫(yī)療服務(wù)的供給方式，也在助力破解“看病難、看病貴”的民生痛點，為實施健康中國戰(zhàn)略注入強勁動力。