​谁能领跑“AI+医疗”新赛道？｜全球开发者先锋大会

谁能领跑“AI+医疗”新赛道？｜全球开发者先锋大会

转自：上观新闻

“AI（人工智能）的尽头是医疗。”“用更好的AI，守护人们的健康。”2025全球开发者先锋大会（GDC）第二天，2月22日下午，在“AI焕新，塑医疗未来”论坛上，这两句话被人们多次提起。AI正深刻地影响医疗行业：从医学影像的智能诊断到手术机器人辅助操作，到临床决策支持和医院管理……谁能领跑“AI+医疗”这一新赛道？

2025全球开发者先锋大会（GDC）第二天，在上海市徐汇区西岸艺术中心A馆召开的“AI焕新，塑医疗未来”论坛，会场边上围了一圈挤不进现场的人。

从上海交通大学医学院附属瑞金医院发布病理大模型，到上海市第六人民医院推出全球首台贴片式超声设备及AI识别技术，再到上海市建成集“算法-算力-数据”三位一体的医疗大数据训练设施，通过不断降低医疗AI技术门槛、加速产业集群与创新生态构建，上海正逐渐建设成为包括医疗人工智能在内的AI应用“高地”。这一战略优势的形成，源于上海独特的医教研资源禀赋——复旦大学、上海交通大学等顶尖学府不仅拥有实力雄厚的医学院及附属医院，更在医工交叉学科领域形成突破性创新链，持续产出具有国际影响力的前沿成果。

上海临床创新转化研究院（以下简称“临转院”）总裁段琦向澎湃科技表示，作为医疗人工智能产业的创新枢纽与赋能平台，临转院将在上海医疗健康数据产业创新实验室的管理指导下，推动医疗数据要素的规范化应用与产业赋能，希望能推动上海孵化出更多高质量的医疗人工智能产品和技术，全面提升医疗行业效率与质量，缓解医疗资源供给不足的问题，创造更大的经济价值。

“上海是中国做垂类大模型（垂直领域大模型）及应用场景做得最好的城市之一。”22日，上海市人工智能行业协会副秘书长沈涛在主持圆桌讨论时说，而“AI+医疗”是其中最重要的行业之一。

早在2017年10月26日，上海市人民政府办公厅就印发《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》的通知，提出利用认知计算和深度学习技术，提升诊疗辅助、健康管理和养老照护等服务能力。加强自主智能医疗机器人和医疗设备等在辅助病症诊断、影像分析、手术诊疗、精准医疗中的推广应用，促进医疗服务精准化。

随后，上海又先后出台了《加快推进上海人工智能高质量发展的实施办法》（沪经信技〔2018〕569号）、《关于建设人工智能上海高地构建一流创新生态的行动方案（2019-2021年）》（沪经信智〔2019〕707号）等政策文件，推动人工智能创新布局。此外，上海还设立人工智能创新发展专项资金，对人工智能产业领域的创新项目予以支持。

其中，医疗行业是上海加快推动人工智能垂直领域的规模化应用的六个重点行业之一。

上海申康医院发展中心副主任王育

在2025年2月22日的论坛上，上海申康医院发展中心（简称“上海申康中心”）副主任王育表示，早在2022年，上海申康中心就在上海市发改委的支持下，开始研发针对24个病种的大数据训练模型，为后续相关人工智能模型的发展奠定了良好基础。上海申康中心汇集了上海37家市级医院二十年来高质量医疗数据，于2024年9月正式成立上海临床创新转化研究院，把相关医疗数据建成医疗语料库，为后续的AI产品落地助力。

上海市肺科医院副院长陶蓉表示，“我们研发了那么多医疗AI大模型，未来希望推广到更多医院去。”她认为，应该基于高质量的医疗数据和正确的标注，研发一个个基于单病种的专业的大模型，然后推广、落地、应用，反哺临床。

她介绍，上海市肺科医院目前已实现DeepSeek70b与671b模型本地化部署。在大模型研发方面，该院首先着力于AI医学影像辅助系统。“我们每天有4000多名患者拍CT，医生阅片、诊断的工作量非常大，非常辛苦。现在已经能够把筛查出来的内容整合到模板当中，快速生成文字的描述，进入报告中，大大提高了工作效率。”换句话说，CT影像检查不再积压，检查报告当天就能生成。

作为专科医院，在单病种AI模型方面，上海市肺科医院联合人工智能企业商汤科技进行本地化搭建智慧病理数智一体化平台，目前正在对数字病理切片进行标注和模型训练。

上海市肺科医院副院长陶蓉

此外，上海市肺科医院还研发了肺部智能手术规划系统。“（以前）影像片导入之后需要花2-4个小时，现在只要2-5分钟的时间就能够做三维的重建、手术的规划模拟等。”陶蓉说。

上海交通大学医学院附属瑞金医院-上海市数字医学创新中心专职副主任朱立峰介绍，瑞金医院研发的医疗AI大模型目前形成了“大模型群”，来“支撑”医生、服务患者，并“支撑”该院的医学教育以及医院的管理。

四天前，2月18日，上海交通大学医学院附属瑞金医院刚刚发布了一个病理大模型——RuiPath（瑞智）。

他介绍，一方面，瑞智是一个泛癌种的基础大模型，覆盖中国全癌种人数90%的癌种，并且完成了视觉和语言的跨层表征；此外，它还是一个推理大模型，具备深度思考能力，可以开展互动式病理诊断对话。该模型使用瑞金医院积累的100万张的WSI数字病理切片影像数据，包括对应的报告文本，完成训练。

上海交通大学医学院附属瑞金医院-上海市数字医学创新中心专职副主任朱立峰

此外，瑞金医院还研发了胸部影像大模型和医学文档大模型。

在“体检总检报告生成”落地应用场景中，相关大模型可以智能分析各项体检报告，自动识别高风险异常，提供个性化健康建议，大幅提高书写效率和质量。从2023年12月至今，已生成超过10万份报告；而在“电子病历生成”的应用中，根据患者入院后各项诊疗数据，智能识别异常情况、归纳总结诊疗过程，生成住院期间的医疗情况、病程与治疗情况、出院后用药与建议等完整病历。

“截至2月19日，全国至少14家三甲医院部署了国产AI大模型DeepSeek，包括上海市第四人民医院、上海市第六人民医院、昆山市第一人民医院等。”在演讲中，段琦援引相关统计数据称。

2024年，来自昆山市第一人民医院的“昆山模式：老年健康管理与生物医学大数据创新应用”成功入选江苏省首批“数据要素X”典型案例名录，成为当地医疗与人工智能深度融合的标杆。昆山市第一人民医院-昆山生物医学大数据创新应用实验室负责人陆轲表示，该医院通过将实验室自研模型与DeepSeek推理版底座深度整合，嵌入医院HIS（医院信息管理系统）、PACS（影像归档和通信系统）等系统，让“智慧底座+自研模型+院内数据”多模态协同。

上海市第六人民医院副院长郑元义表示，如果能把AI与硬件结合，协同创新，就能做到“非常强的创新”。

上海市第六人民医院副院长郑元义

为了提高安全性，规避X射线辐射带来的风险，他们团队希望设计出一款适用于妇女儿童的设备——手骨骼超声AI成像，用超声检查替代X射线检查，其识别的过程需要AI的帮助。上海六院通过与汕头超声公司、上海交大AI团队合作研发了手扫描超声设备，能把每根手指的骨骼识别出来，初步建立了“国际首创的、不依赖X线”的儿童骨龄超声AI预测新方法，正在加大临床研究样本。

郑元义介绍，他们还与华中科技大学联合研发了“肌骨超声断层成像”设备，能够识别出骨骼、神经、血管、肌肉等结构，通过“超声检测+AI识别”，有很多的临床应用。上海六院将他们研发的设备命名为UT（超声断层成像），以区别于CT（X线断层成像），目前“国际上还没有进入临床应用的同类产品”。他们还研发了可穿戴的贴片式超声，获得了国内第一张贴片式超声注册证，用“超声检测+AI识别”的方法可用于评价人体肌肉收缩力相关指标，目前已服务于国家重大航天项目。此外，这种设备与AI结合还可用于24小时无创、实时血压监测，已进入临床研究阶段。郑元义表示，这些创新设备的成功研发，离不开团队获得国家重点研发项目、上海市科委重点临床研究项目以及上海交大STAR成果转化项目等基金项目的资助。

2024年7月，上海市政府在《关于加强本市临床研究体系和能力建设支持生物医药产业发展的实施意见》中指出，要持续推进临床研究成果转化，支持建立市场化、专业化的医学科技成果转化服务平台，促进高质量科研成果转化，并探索建立作价投资的转移转化创新模式和路径。

按照市委市政府的部署要求，2024年9月20日，由上海申康医院发展中心牵头组建的临转院正式成立，下设“临床研究与疾病队列建设、转移转化与投资、数据挖掘与人工智能”三大业务板块，服务于上海建设全球生物医药产业高地的战略目标规划。其中，数据挖掘与人工智能作为核心业务板块之一，围绕医疗人工智能技术研发、真实世界数据挖掘分析、高质量多模态医疗语料建设等方向开展工作，探索数据要素赋能医疗大健康与人工智能产业发展，助力上海医疗卫生健康产业整体的数字化、智慧化转型升级。

上海临床创新转化研究院总裁段琦表示，临转院将在上海医疗健康数据产业创新实验室的管理指导下，推动医疗数据要素的规范化应用与产业赋能，希望能推动上海孵化出更多高质量的医疗人工智能产品和技术。

临转院总裁段琦介绍，2月11日，上海市数据局和申康医院发展中心共同启动建设上海医疗健康数据产业创新实验室，将进一步加强医疗健康数据的行业赋能和产业创新应用。在这个实验室的管理指导下，临转院将广泛合作积极开展医疗健康数据的应用创新，加快推进数据要素在生物医药、医疗器械、健康保险等领域的赋能与应用，深化跨界协同支撑产业发展，打造医疗健康数据应用的“上海模式”。

段琦表示，上海建成了全球唯一一个集“算法、算力、数据”于一体的新型人工智能医疗大数据训练设施。该设施通过“算力+AI算法工具库+高质量医疗数据集”的服务模式，方便医疗AI企业、科研人员甚至医学生开展医疗AI模型的训练开发，从而大幅降低医疗AI的技术门槛，促进医疗人工智能产业集聚和生态建设。“最关键的是，这个训练设施面向24个常见、重大、疑难疾病的医疗AI临床应用方向，构建了45万例以上高质量训练数据集，面向行业开展算法、算力、数据的全方位赋能。”

22日的论坛上，医疗科技企业卫宁健康总裁王涛表示，“我们认为AI医疗的想象空间不仅仅是‘用AI辅助医生’，而是会以技术变革，重塑现有的医疗服务模式，例如预防性医疗、个性化医疗、整合性医疗等，从而为人民群众生命健康带来真正的福祉。”“我们相信，AI技术将为医疗普惠带来巨大帮助，有望通过AI进一步缩小城乡医疗差距，更好地促进医疗公平。”

从“以人为中心”理念出发，卫宁健康近年来打造了多款赋能医护人员的AI创新应用，包括本次论坛上发布的迭代版医疗大语言模型WiNGPT和AI产品WiNEX Copilot。“我们的初心不是以AI替代医生，而是增强医疗的能力和效率，让技术成为医生的伙伴。”卫宁健康副总裁兼CTO赵大平表示。

上海太翼睿景计算机科技有限公司董事长雷新刚在圆桌讨论中表示，“国家卫健委2024年发布了84个卫生健康行业人工智能应用场景，其实医疗健康的应用场景远远不止84个，我们的定位是，根据自己的能力和资源，深耕精神心理科、重症医学科、康复科，利用大模型的技术，做精做深，来赋能医院，提升效率和质量，改善患者的感受。”

“我们希望通过数据算法以及算力的加持，来回归我们整个医疗的本心。最终把冰冷的技术，化作温暖的服务，温暖患者，温暖医务人员。”陶蓉说。

“截至2月19日，全国至少14家三甲医院部署了国产AI大模型DeepSeek，包括上海市第四人民医院、上海市第六人民医院、昆山市第一人民医院等。”在演讲中，段琦援引相关统计数据称。

上海市肺科医院目前使用的大语言模型嵌入了患者风险预警，它结合检验影像等一系列的内容，对治疗过程中可能的风险进行预判、预警。而嵌入的知识库在医生在书写病历过程中，就可以进行内涵质控，如果发现存在缺陷，可以及时通知医生。

陶蓉介绍，该医院目前部署的智能输液监控区别于之前的称重输液监控，现在用的是固定摄像头进行图像采集，然后自动进行分析和计算，估算液量，进行决策和自动呼叫，准确率达到98%，从而减少了输液不良事件的发生，也降低了医疗成本。此外，该医院还部署了可以人机对话的AI机器人进行智能随访，显著提高了随访成功率。