本文围绕3月29日在北京召开的以“创新技术引领智能外科手术平台发展”为主题的医学AI创新与发展论坛展开，多位专家在论坛上分享了医疗领域的前沿成果、思考以及医学AI的发展现状和挑战等内容。
3月29日，一场备受瞩目的医学AI创新与发展论坛在北京盛大召开。此次论坛以“创新技术引领智能外科手术平台发展”为主题，旨在持续为我国临床外科手术平台建设注入人工智能（AI）等新技术、新应用，全力提升我国智能外科手术平台的建设水平以及临床外科手术水平。论坛紧密围绕国内外医疗卫生事业、医疗大数据管理信息化建设以及AI医疗器械等关键领域，深入探讨最新的应用创新实践，全方位推进AI技术在医疗行业的创新与蓬勃发展。
医疗健康产业规模飙升
中国人民解放军总医院教授、中国工程院院士唐佩福在论坛上带来了他在医疗领域的前沿成果与深度思考。唐佩福指出，在医疗技术创新方面，机器人手术取得了重大的突破。在接骨手术研究中，大胆引入中医接骨理念，成功打破了西医的固有思路，并提出了外科分型理论。基于这一理论研发的机器人接骨技术，实现了手术微创化与精准化的巨大跨越。
唐佩福还强调，技术创新不仅仅体现在手术操作上，在医疗设备的改进方面同样成果显著。目前正在精心制作外事装备，以满足复杂手术的多样化需求。与此同时，机器人手术技术已经在基层医院得到了广泛应用，通过远程操作的方式，让优质医疗资源能够惠及更多的患者。
在医疗产业发展方面，唐佩福介绍道，当前医疗健康产业规模已经达到了约9万亿元，并且呈现出快速上升的良好态势。预计在未来5 – 10年，这一产业规模将飙升至25万亿元。如此大规模的产业扩张，为医疗领域带来了前所未有的发展机遇。他特别呼吁医生们要紧跟时代的步伐，积极了解数字化技术，努力学习数学知识。因为数学在医疗设备研发、算法优化等方面发挥着至关重要的作用，是推动医疗创新的核心力量。
此外，唐佩福还着重提到了医疗政策的重要性。他表示：“随着产业的不断发展和技术的持续进步，政策也应该适时进行调整，以促进医疗行业的健康、稳定发展。”
AI为医学发展架桥
北京航空航天大学教授田捷指出，AI作为连接宏观与微观、基础与临床的强大工具，有望为医学发展带来全新的突破。
在外科领域，田捷举例说明，当前外科医生面临着观察肿瘤和病变转移的难题，传统依赖的快速病理和术后冰冻病理存在着明显的局限性。而荧光成像技术借助荧光标记，能够让外科医生在术中观察到分子细胞水平的变化，为手术决策提供更加精准的依据。这不仅可以有效避免医源性损伤，还能显著提高手术的检出率和患者的生存率。
在内科领域，田捷强调需要将宏观与微观相结合。内科治疗主要依赖分子标志物获取，但传统穿刺手段存在样本有限、结果不确定等问题。而AI则可以从影像中挖掘大量的信息，仅仅基于影像的28个特征就能重建近80%肝癌的全基因变化。这使得内科病理能够提前至术前，帮助医生更加准确地了解患者的基因类型，判断药物耐药情况，进而优化治疗方案。
田捷表示，医学AI的发展不能盲目乐观，而应该脚踏实地，聚焦一个个典型的临床案例，让患者切实从中受益。这需要医生提前发现临床问题，通过多学科的交叉合作，将研究成果回归到临床实践中。只有这样，医学AI才能真正实现快速发展，为医疗行业带来革命性的变化，推动健康事业不断向前进步。
多方协同破局
谈及医学AI的发展现状，清华大学医学院院长黄天荫表示，2015年深度学习技术的兴起，推动了AI在皮肤科、眼科等领域取得了显著的成果。此外，大语言模型的发展也为医学AI带来了新的机遇，推理技术则可以解释AI预测的依据，增强医生对AI诊断的信心。
在数字化时代，医生面临着数据处理的难题，医学教育也亟待进行改革。黄天荫指出，传统医学教学模式培养出的学生，难以适应AI辅助的医疗体系。如何提升医学生的学习能力、推进医学课程改革，成为未来医学教育面临的重大挑战。
然而，黄天荫也强调，医学AI的实施面临着重重困难。一方面，医院的数字化进程较为缓慢，临床流程改革困难，许多AI研发成果难以落地应用；另一方面，临床医疗数据的真实性和可靠性存疑，仅有少量实验室数据可用，且缺乏有效评估AI医疗应用的标准。市面上多数医疗App质量参差不齐，难以真正服务于医疗实践。
黄天荫认为，尽管困难重重，但必须坚定地推进医学AI的发展。只有明确发展路径，加强医学教育改革，提升医生的数据处理能力，完善AI研发与应用的标准，才能让医学AI更好地服务于医疗行业，提高医疗质量，为患者带来更多的福祉。
本文围绕医学AI创新与发展论坛，介绍了多位专家的观点。唐佩福提及医疗技术创新、产业规模及政策调整；田捷阐述AI在外科和内科领域的应用及发展思路；黄天荫分析医学AI发展现状、困难与破局方向。各方共同关注医学AI发展，旨在推动医疗行业进步，提升医疗质量，为患者谋福祉。
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