9月4日，“未来医疗：医工融合与创新发展”论坛在京举办。论坛汇聚了来自医疗、科技、教育等多个领域的专家学者，共同探讨医工融合的未来趋势和创新发展，分享了他们对医工融合、人工智能在医疗中的应用，以及未来医疗模式的见解。

中国医师协会常务理事、急诊分会副会长郭树彬表示，未来的医疗模式将转向以中心化和临床医学相结合，以数据处理专家为支撑的智能化医疗服务。

德勤中国咨询客户与市场战略总裁黄伟强在讨论医疗健康领域的人工智能应用时，强调了AI在在疾病预防、诊断和治疗方面发挥了重要作用。首都医科大学附属北京天坛医院党委副书记、院长王拥军强调，人工智能在医疗领域的应用需经过严格的临床评价，以确保其有效性和安全性。

北京理工大学生命学院副院长唐晓英认为，通过跨界合作，整合各方资源和优势，才能有效推动医疗创新成果的转化。BOE（京东方）执行副总裁、京东方智慧医工董事长兼CEO张羽也赞同这一观点。他表示，科技与医疗的结合趋势明显，希望与政府、高校、医院、科研院所等多方合作，共同推动医工产业的融合发展。

9月4日，“未来医疗：医工融合与创新发展”论坛在京举办。

传统医疗模式已无法满足现代社会需求，未来医疗模式将转向智能化服务

自工业革命以来，医学经历了逾百年的发展，现在已经进入医疗4.0时代。张羽在探讨医疗行业的现状与未来时指出，生命科技是科技进步中最显著的领域之一，尤其是近10至20年间，AI技术与生命科学的紧密结合，极大地推动了医疗领域的发展。

BOE（京东方）执行副总裁、京东方智慧医工董事长兼CEO张羽。

张羽强调，人类在发展历程中始终致力于两项基本活动：了解世界和改变世界。在这一过程中，人类对生命的认识不断深化，从细胞和DNA的发现，到对细菌、病毒以及基因突变如何影响健康的理解。科技的不断进步已经显著延长了人类的寿命，医疗手段也经历了从古代巫术到现代循证医学和精准医疗的演变。

尽管医学取得了巨大进步，张羽提到，人类对健康和长寿的追求是永无止境的。在中国，政府、医院和患者都对医疗行业寄予厚望。目前，医疗行业正经历着从单纯的疾病治疗转向疾病预防、康养结合，以及探索生命科技前沿的基因技术等方向的转变。

中国医师协会常务理事、急诊分会副会长郭树彬。

郭树彬也表示，在探讨未来医疗模式的构建时必须认识到，智慧化和物联网的结合将是推动医疗体系进步的关键因素。随着人口老龄化的加剧和医疗资源分布的不均衡，传统的医疗模式已无法满足现代社会的需求。因此，未来的医疗模式将转向以中心化和临床医学相结合，以数据处理专家为支撑的智能化医疗服务。

郭树彬表示，在这一模式下，医疗大数据、人工智能技术（AI医生）和有效治疗的结合将极大地提升医疗服务的质量和效率。这种模式将使医生能够更好地为患者服务，实现全人群、全周期的实时在线连续性医疗服务。这不仅包括疾病的诊断和治疗，还涵盖了健康预防、保健和康复等各个环节。

此外，未来的医疗体系将更加注重个性化和精准医疗。郭树彬认为，这意味着，医疗服务将根据每个患者的独特情况来定制，而不是简单地依赖于“一刀切”的治疗方案。通过利用人工智能和大数据分析，医生能够更准确地识别疾病、预测疾病发展趋势，并为患者提供最合适的治疗建议。

“在实施这一模式的过程中，我们需要克服许多挑战，包括打破信息孤岛、实现数据共享、提高医疗服务的可及性和质量。”郭树彬表示，这需要医院、科研机构、企业和政府部门之间的紧密合作，以及对现有医疗体系的深刻理解和创新思维。

“未来的医疗模式将是一个以患者为中心，以智能化、个性化和精准化为特点的全新体系。这将为患者提供更加高效、便捷和人性化的医疗服务，同时也为医疗工作者带来更多的支持和便利。随着科技的不断进步和医疗理念的不断创新，我们有理由相信，这样的医疗模式将在未来成为现实。”郭树彬说。

人工智能不会取代医生角色，未来需严格评估AI临床价值

黄伟强在讨论医疗健康领域的人工智能应用时，强调了AI在推动行业发展中的关键作用。他指出，医疗健康产业是一个覆盖生物制药、医疗设备、康养服务和医疗保险等多个方面的广泛领域。在这些领域中，人工智能的应用极大地提高了服务的效率和质量，特别是在疾病预防、诊断和治疗方面发挥了重要作用。

黄伟强提到，人工智能在医疗领域的应用主要分为传统AI和生成式人工智能（GAI）。GAI在处理大量数据和机器学习模型方面具有显著优势，这对于医疗健康领域尤为重要。它能够帮助医生更准确地理解疾病模式，预测疾病风险，并为患者提供个性化的治疗方案。

在人工智能的应用中，黄伟强强调了数据有效性和完整性的重要性。他认为，打破数据孤岛，实现医疗数据的跨行业整合是至关重要的。这不仅涉及到医院内部的数据共享，还需要与制药企业、保险公司等外部机构的数据协同。数据的无界限共享对于实现人工智能在医疗领域的应用至关重要。

黄伟强还提到，人工智能的应用需要跨学科、跨行业的合作。从专业的医疗团队到个人健康管理，都需要人工智能技术的支撑。他同时指出，尽管人工智能在医疗领域的应用前景广阔，但它并不能完全取代人类医生。人工智能更多地是作为医生的辅助工具，帮助他们做出更准确的诊断和治疗决策。

黄伟强总结道，人工智能技术在医疗健康领域的应用带来了许多机遇，我们不必担心它会取代人类的工作。相反，我们应该拥抱这项新技术，利用它来提高医疗服务的质量和效率。人工智能在医疗行业的应用，如在辅助手术和个性化治疗方面的潜力，已经为我们展示了一个充满希望的未来。

首都医科大学附属北京天坛医院党委副书记、院长王拥军。

王拥军在讨论人工智能（AI）在医疗领域的应用时也明确表示，尽管AI的应用日益广泛，但它不会完全取代医生的角色，而应被视为临床工作的补充和提升。王拥军强调，评估AI在医疗中的价值，关键在于其能否真正满足临床需求并为患者带来积极影响。

全球范围内，尤其是在中国，AI在医疗领域的活跃度非常高，众多AI公司和产品不断涌现，临床评价也在增多。但王拥军也指出，并非所有AI应用都能得到医院的认可和采纳，这引出了两个核心问题：我们为什么需要人工智能？什么样的人工智能才是“好的”？

为了回答这些问题，王拥军提出需要对AI进行严格的临床评价，这种评价应遵循与药品评价相同的标准，包括满足药监局的安全和有效性要求，以及满足临床需求，即将AI纳入临床指南，使其成为常规治疗的一部分。这样的评价旨在确保AI技术的安全性、有效性，并评估其对患者实际治疗效果的提升。

王拥军还表示，临床评价的历史虽然不到300年，但它对于判定医疗干预措施的有效性至关重要。现代临床评价的标准，如CONSORT原则和SPIRIT标准，已成为全球公认的评价体系。2020年发布的AI领域的首个标准评价文件，为AI临床评价提供了指导。

他同时指出，全球人工智能在临床评价的数量和质量上存在显著差异。中国和美国是AI临床评价的主要国家，但许多所谓的AI应用并未经过严格的临床试验验证。因此，他强调需要更加严谨的临床设计和方案，以确保AI评价的准确性和可靠性。

“人工智能在医疗领域的应用前景广阔，但我们需要明确其临床价值，并进行严格的临床评价。”王拥军表示，只有这样，才能确保AI技术真正满足临床需求，为患者带来实际的好处。

王拥军强调，“一个好的AI临床评价不仅要满足药监局的要求，更要满足患者的需求。AI的临床应用不应仅仅停留在创新层面，而应真正转化为对患者有益的治疗手段。”他也表示，期待未来与各方合作，推动AI在医疗领域的健康发展，造福更多患者。

医疗科技领域创新成果转化复杂艰巨，建议跨界合作整合各方资源和优势

“信息技术和生命科学的结合，尤其是大数据和人工智能技术的应用，将推动生命健康领域的深刻变革。”但唐晓英也表示，在医工融合创新转化过程中也会遇到相应的挑战，包括从实验室到市场转化的长路径、创新成果难以转化、资本运作的困难、知识体系与转化需求的不匹配、临床与产业对接平台的建设难题，以及早期项目缺乏概念验证支持等问题。

北京理工大学生命学院副院长唐晓英。

在医疗科技领域，创新成果的转化一直是一个复杂而艰巨的过程。从事医疗器件和医学应用开发多年，唐晓英对此也有着深刻的体会。她表示，将科研成果从实验室推向市场，转化为实际应用的这条道路充满了挑战和困难。这个过程不仅漫长，而且需要系统性的支持。个体或特定领域很难独立完成这一跨越，创新成果的转化成功率并不高。

唐晓英认为，最大的难点之一是如何证明医疗创新的有效性。“这一点，即使是医院这样的专业机构也难以轻易做到。不过相较于十年前，现在医院参与创新的积极性已经有了显著提升，这也加速了医疗器件创新的步伐。”

“独立资本运作的难度依然很大。”唐晓英表示，国家在强调创新重要性的同时，也指出了需要有能力的企业参与，才能有效推动创新成果的转化。此外，知识体系与转化需求之间的匹配也是一个持续存在的挑战。

唐晓英也认识到，“我的专业知识可能不足以支撑我走完整个转化链条。建立专业的临床和产业对接平台，是我在开发过程中遇到的最大难点之一。同时，早期项目往往缺乏必要的概念验证支持，这需要我们进一步扩展和加强。”

她进一步表示，医疗科技领域的创新发展需要多方面的努力和协作。从基础研究到产品开发，再到市场应用，每一个环节都需要精心设计和系统支持。只有通过跨界合作，整合各方资源和优势，才能有效推动医疗创新成果的转化，最终实现科技造福人类的目标。

张羽也表示，通过科技自主创新，可以显著改善人们的生活质量。他强调了科技与医疗结合的趋势，并指出希望未来可以与政府、高校、医院、科研院所等多方合作，共同推动医工产业的融合发展。张羽坚信，通过深度合作、协同创新和价值共创，可以为中国医工产业打造一个更加美好的未来。

采写：南都记者王玮 发自北京

编辑：梁建忠

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王玮

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