当ChatGPT掀起全球AI海潮
，AlphaFold破解蛋白质结构之谜
，人为智能技术正以颠覆性姿势沉塑医疗健全领域。在科技革命与产业刷新加快演进的时期布景下
，聚焦“人为智能（AI）+医疗”的跨界对话
，不仅能为健全中国建设注入新动能
，更能勾画出将来医疗生态的智能化蓝图。

　　4月19日至20日
，以“人为智能赋能医学发展”为主题的2025年中国医学发展大会在北京召开。大会汇聚来自数学、人为智能、医学、公共卫生、药学等多学科的顶尖专家
，共同探求人为智能与医学深度融合的创新蹊径与发展方向。

　　中国工程院副院长、中国医学科学院院长王辰教授指出
，人为智能是典型的新质出产力
，在深刻扭转医学钻研的范式与行业生态。在性命健全这一关乎人类终极福祉的领域
，谁率吓椎抱人为智能技术
，谁就能在将来的医疗竞争中占据自动。

　　“要分阶段推动人为智能与医学融合。”王辰说
，短期是进建索求阶段
，沉点是要构建进建与教育系统
，明确人为智能在医学中的定位与利用逻辑
，发展场景化试点；中期是深入利用阶段
，通过钻研推动人为智能与医疗全场景融合
，加强国际互换
，扩大利用领域
，并获得系统化的现实经验；持久是形成人为智能赋能医学的新生态
，覆盖科延注临床、治理全链条
，构建新的行业生态、参加国际规定造订。

　　全国政协委员、工业和信息化部原副部长王江平在主题汇报中直言
，医疗领域数据拥有敏感性、诊疗了局不成逆性、责任主体复杂性的特点
，导致医疗行业AI利用处于“高压地带”。他提出“人机对齐法令”的全面渗入战术
，强调AI必须通过可诠释性、信赖杜纂人道化三沉考验
，让对齐法令深刻技术架构、数据集建设、医院治理、患者知情、行业监管等环节
，能力实现AI从高效工具升级为医生的“可信同伴”。

　　这一概想引发与会者共识。南京大学副校长郑海荣进一步指出
，生物医学AI的突破需以数据尺度化和伦理治理为前提
，尤其在医学影像、脑机接口等领域
，跨学科合作是突破技术壁垒的关键。

　　用微分方程解析肿瘤微环境
，用传感技术捉拿神经电信号……在“AI+医学”的实际索求中
，多位专家从分歧角度提出解决规划。

　　清华大学讲席教授、数学家丘成桐指出
，数学为人为智能提供底层架构
，在疾病钻研等多领域有沉要利用
，但也面对医学数据难题等挑战
，进展数学与医学、人为智能等加强合作
，推动有关钻研发展。

　　同济大学堂长郑庆华则提出基于脑科学启发的解决思路
，通过仿照人脑的影象和推理机造
，发展“幼样本、低算力、强推理”的人为智能模型
，推动人为智能向认知智能逾越
，以添补当前大模型“高耗能、弱逻辑”的缺点。

　　与会专家以为
，医学人为智能利用始终要以安全可信为前提
，对峙以报答本、以患者为中心、以医生为医疗决策主导
，夯实数据基础
，成立动态可持续评估机造
，推动司法、技术、伦理协同治理。

　　人为智能是推动医疗健全行业高质量发展的主题动力
，构建安全可控的发展环境极度关键。近年来
，国度大力支持“人为智能+”行动
，通过尺度化建设、跨机构数据共享和垂类模型利用开发等方式
，不休提升诊疗效能和精准度。

　　国度卫生健全委规划发展与信息化司一级调研员沈剑峰指出
，当前需建设医疗领域高质量数据集和人为智能语料库
，突破专业语料不及、多模态处置等大模型技术瓶颈
，同时多学科、多专业、多部门联动
，推动政策尺度创新
，加强复合人才造就和医学伦理安全
，共同推动人为智能的行业利用创新。

　　面对AI对医学教育的冲击
，教育部通过组建优势大学同盟、打造顶尖学科交叉讲授团队、构建质量监控系统、索肄业分造度、推出“AI+”课程、升级国度智慧教育平台等措施提升师生人为智能素养。

　　从达芬奇手术机械人到GPT-4会诊系统
，人为智能在从“工具”逾越到“同伴”。但正如与会专家反复强调的：“AI不是代替医生
，而是拓展医学的领域。”

　　据相识
，中国医学发展大会自2021年以来于每年四月第三个周末进行。大会是集创新系统建设、科技成就评价、战术征询和学科发展于一体的学术互换平台
，已成为引领国度医学科技发展的风向标。