? 本報記者 鄧淑華
在近日舉行的2026中關村論壇年會“智賦生命健康·AI引領未來”論壇上,來自政、產、學、研、醫各領域的專家與業界人士齊聚一堂,共話人工智能(AI)如何賦能生命健康產業發展。
AI驅動醫學變革
從智能診斷到精準治療,從藥物研發到健康產業……當前,AI正在重塑生命健康產業圖景。
“智能手術、生物革命是第四次工業革命給醫學帶來的全新發展機遇。從當前發展看,3個方面可能率先改變:一是新藥研發,二是臨床試驗,三是看病模式。”中國科學院院士、首都醫科大學附屬北京天壇醫院院長王擁軍表示,在新藥研發方面,傳統的新藥研發平均耗時17年、耗資數十億美元。如今,由AI驅動的新藥研發模式平均耗時縮短至4—6年,成本降低至原來價格的1/3—1/2。在臨床試驗方面,針對傳統臨床試驗面臨入組難、成本高、質控難等困境,一些國家和地區鼓勵采取虛擬臨床試驗,無需對人體進行試驗。在看病模式方面,未來醫療將打破在醫院排隊的傳統模式,依靠居家測量設備、人工智能垂直大模型、具身智能機器人和元宇宙醫院等技術,實現診療服務居家化、智能化。
教育科研界正在深度擁抱這一趨勢。清華大學深圳國際研究生院生物醫藥與健康工程研究院副院長邢新會介紹說,該研究院將AI融入研究生培養與科研全鏈條。在多肽藥物活性肽挖掘中,AI介入將篩選效率提升了十倍、百倍甚至千倍,還能在實驗前判斷更優路徑,大幅度減少試錯率。該研究院還構建了全球領先的數字化人體模型,在高通量細胞篩選設備等領域取得突破。
當前,大部分AI制藥團隊在探索“AI+分子”方向,而圖靈—達爾文實驗室副主任趙宇團隊選擇深耕“AI+疾病”賽道,認為這是破解行業核心問題的關鍵。如今,該團隊建立了計算醫學生物學模型,在胰腺癌、乳腺癌等疾病研究中取得成果,完成世界上第一個前瞻性虛擬臨床試驗,為藥物研發提供了新思路和方法。
多道難關亟待突破
盡管前景廣闊,AI在生命健康領域的應用仍面臨多重挑戰。中國工程院院士、北京大學人民醫院院長王俊直言:“盡管市場上已有上百種醫療大模型,但臨床應用寥寥無幾。大模型常規測試獲高分并不等同于會看病,只有通過臨床場景化嚴格評測,大模型才能真正贏得醫生和患者的信任。”
在首都醫科大學校長張羅看來,AI在文獻綜述檢索、研究方案生成、數據收集分析、科研資源管理等方面發揮著越來越重要的作用,“但培養一名真正‘有溫度’的醫生并不容易,需要外練技術能力和內修人文涵養,并將二者不斷融合。AI和‘有溫度’的醫學教育應該是很好的補充。AI時代的醫學高等院校應進一步構建‘自進化、強支持、高互動’的智慧教育生態。”
北京協和醫學院衛生健康管理與政策學院長聘教授劉遠立介紹說,去年,他在國務院參事室領銜的醫學健康人工智能國家戰略專題調研中,發現有3道難關亟待突破。第一道關是數據之困。我國擁有龐大的人口基數和以公立醫院為主體的醫療體系,理論上具備數據資源和體制機制的雙重優勢。然而,高質量、標準化、多模態的醫療健康數據供給不足,安全高效可信任的數據共享流通機制尚未形成。
第二道關是評測之難。當前大模型快速迭代釋放出巨大價值,但隨之而來的黑箱不可解釋性、算法偏見、誤診漏診風險等問題也相伴而來。要讓AI真正可信可用、安全可控,就必須加快構建覆蓋“研發—審批—應用—監管”全鏈條的國家級甚至世界級AI權威評測機制和平臺,為技術創新劃定安全邊界,確立質量底線。
第三道關是落地之痛。現在醫療AI還面臨“最后一公里”難題,因此需要打通政策、價格、流程、習慣等多重障礙,讓成熟可靠的智能產品真正能夠走進醫院、走進家庭惠及百姓。
多方協同攻堅克難
邁入“十五五”新征程,AI與生命健康產業的深度融合需要多方協同,系統性地攻堅克難。
2025年5月,國家衛生健康委等七部門聯合發布《醫藥工業數智化轉型實施方案(2025-2030年)》,強調通過AI技術打通研發、生產、數據共享等環節,構建“AI+醫藥”生態體系。
近年來,北京市充分發揮資源優勢,頂層設計系統發力,醫研企高效聯動,基礎模型、醫療算力、數據支撐等關鍵能力持續夯實,智慧診療、新藥研發、手術機器人等前沿場景加速落地。根植于北京這片熱土,中關村在醫療大模型研發、健康數據治理、創新藥械轉化、全場景應用落地等方面走在全國前列。
王擁軍認為,盡管國家藥品監督管理局目前尚未制定相應指南,但我國很快會實施新的臨床試驗模式。他希望所有醫療機構抓住第四次工業革命給醫學帶來的全新發展機遇,讓病人看病更方便、感受更好。
“總的來說,AI賦能生命健康,是挑戰也是機遇,更是責任。”劉遠立說,“從數據筑基、評測立規到應用落地、普惠民生,每一步都需要政府、學界、產業等同向發力。相信在國家戰略引領下,各方同心協力、破解堵點、攻克難點、打通斷點,就一定能讓AI開創健康中國和數字中國更加美好的未來。”
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