JAMA，BMJ，Elsevier齊聚杭州， “國(guó)際醫(yī)學(xué)期刊與臨床AI融合沙龍”在杭舉辦

來(lái)源：市場(chǎng)資訊

2026年5月13日下午，由浙江省健康服務(wù)業(yè)促進(jìn)會(huì)主辦，阿里健康協(xié)辦的“國(guó)際醫(yī)學(xué)期刊與臨床AI融合沙龍”在杭州舉行。JAMA、BMJ、Elsevier等多家國(guó)際醫(yī)學(xué)期刊或出版集團(tuán)核心代表出席，與來(lái)自全國(guó)的80多位臨床醫(yī)生交流。據(jù)觀察，這是近年來(lái)少有的國(guó)際頂級(jí)醫(yī)學(xué)期刊或出版社齊聚中國(guó)。

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多方共談醫(yī)學(xué)AI基建，政策、算力與臨床落地如何支撐醫(yī)學(xué)AI未來(lái)

浙江省健康服務(wù)業(yè)促進(jìn)會(huì)會(huì)長(zhǎng)申屠正榮現(xiàn)場(chǎng)表示，作為省衛(wèi)生健康委主管的社團(tuán)組織代表，他將本次沙龍定位為一場(chǎng)“面向未來(lái)的對(duì)話，更是一次立足當(dāng)前的探索”。依托阿里健康在數(shù)字健康領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，共同構(gòu)建一個(gè)以AI為基礎(chǔ)、面向醫(yī)生的，可持續(xù)且可靠的交流模式。

浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第二醫(yī)院人工智能與信息化部主任相鵬教授隨后登臺(tái)介紹了國(guó)家級(jí)醫(yī)學(xué)人工智能中試基地，其核心使命是打通從“科研論文”到“產(chǎn)業(yè)中試”再到“行業(yè)應(yīng)用”的全鏈條。

在具體能力建設(shè)上，相鵬從“算力、數(shù)據(jù)、模型與測(cè)評(píng)”四個(gè)維度展開(kāi)介紹，并且代表基地發(fā)出全球招募令，邀請(qǐng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)加入驗(yàn)證、測(cè)評(píng)與推廣體系。

02

遇見(jiàn)國(guó)際期刊，傾聽(tīng)中國(guó)醫(yī)生的聲音

隨后來(lái)到重磅環(huán)節(jié)圓桌論壇，由阿里健康醫(yī)學(xué)大模型市場(chǎng)及生態(tài)負(fù)責(zé)人殷杰主持，以“遇見(jiàn)國(guó)際期刊，傾聽(tīng)中國(guó)醫(yī)生的聲音”為主題，匯聚了JAMA、BMJ、Elsevier三大國(guó)際醫(yī)學(xué)期刊及出版集團(tuán)代表與中國(guó)臨床專家，圍繞“頂刊如何篩選AI時(shí)代的研究”等核心議題展開(kāi)討論。

美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)期刊《JAMA》網(wǎng)絡(luò)主編Dr. Kirsten Bibbins-Domingo首先揭秘了頂級(jí)醫(yī)學(xué)期刊的篩選機(jī)制。她透露，JAMA每年收到上萬(wàn)篇投稿，最終錄用率僅約4%，“每天都在做非常艱難的決定”。在她看來(lái)，一篇值得被全球看到的臨床研究，核心標(biāo)準(zhǔn)在于其能否“改變醫(yī)生的思維與行為”，甚至重塑某一領(lǐng)域的研究觀念。她同時(shí)澄清了外界對(duì)頂刊的誤解：JAMA發(fā)表的論文中，臨床試驗(yàn)與觀察性研究大約各占一半。她表示，對(duì)于如何平衡二者比例，同時(shí)如何更好幫助循證醫(yī)學(xué)發(fā)展、幫助醫(yī)生決策和臨床實(shí)踐，團(tuán)隊(duì)也做了相當(dāng)多的思考。

北京大學(xué)第一醫(yī)院信息中心副主任、心內(nèi)科副主任醫(yī)師李昱熙教授拋出犀利提問(wèn)：AI參與臨床決策的研究，是否仍須以隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)（Randomized Controlled Trial，RCT）作為唯一評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)？AI應(yīng)當(dāng)會(huì)帶來(lái)一些范式創(chuàng)新。Dr. Bibbins-Domingo回應(yīng)稱，RCT在多數(shù)情境下依然是金標(biāo)準(zhǔn)，但她也承認(rèn)，面對(duì)大模型等快速迭代的技術(shù)，“七年的隨訪實(shí)驗(yàn)”并不現(xiàn)實(shí)。真正的挑戰(zhàn)在于，如何用技術(shù)的力量去完善和整合不同類型的循證證據(jù)，使隨機(jī)試驗(yàn)、真實(shí)世界數(shù)據(jù)與算法模型能夠更高效地協(xié)同，服務(wù)于患者健康與臨床簡(jiǎn)化。

BMJ集團(tuán)伙伴關(guān)系發(fā)展總監(jiān)、BMJ Innovations 期刊主編Ashley McKimm則以出版史為鏡，類比了打字機(jī)發(fā)明時(shí)期期刊的適應(yīng)過(guò)程。他指出，技術(shù)革新歷來(lái)讓期刊不堪重負(fù)，但也倒逼其提升質(zhì)量。從期刊發(fā)展的角度出發(fā)，他指出應(yīng)當(dāng)不斷適應(yīng)新技術(shù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，并積極探索創(chuàng)新，同時(shí)維護(hù)好期刊的可靠性和準(zhǔn)確性。

在AI融入研究的界線問(wèn)題上，嘉賓們達(dá)成了高度共識(shí)。Dr. Bibbins-Domingo強(qiáng)調(diào)，無(wú)論技術(shù)如何發(fā)展，醫(yī)學(xué)出版的首要原則是“建立在人類判斷之上”。她明確反對(duì)將ChatGPT列為作者，因?yàn)闄C(jī)器無(wú)法對(duì)內(nèi)容的真實(shí)性與準(zhǔn)確性作出誠(chéng)信承諾。她進(jìn)一步指出，即便機(jī)器生成了虛假引用，追責(zé)的主體仍然是投稿的人類作者；權(quán)責(zé)的明確歸屬也正是系統(tǒng)蓬勃發(fā)展的基石之一。

Ashley Mckimm則補(bǔ)充，AI確實(shí)提供了“捷徑”，不可能阻止人們使用AI；應(yīng)該看到AI發(fā)展的積極一面，即幫助提升研究的準(zhǔn)確性。他指出，AI正在幫助非英語(yǔ)母語(yǔ)的研究者跨越語(yǔ)言壁壘，發(fā)表以往因語(yǔ)言障礙而被拒的高質(zhì)量成果。他透露，BMJ已經(jīng)在內(nèi)部實(shí)驗(yàn)中部署了一整套AI智能體，分別扮演研究員、作者、編輯與同行評(píng)審的角色，基于未發(fā)表數(shù)據(jù)生成原創(chuàng)性研究，以應(yīng)對(duì)AI融入研究流程的挑戰(zhàn)。

李昱熙教授也順勢(shì)追問(wèn)：BMJ率先要求研究者提供原始數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)代碼的做法，JAMA是否會(huì)跟進(jìn)？Dr. Kirsten Bibbins-Domingo回應(yīng)稱，JAMA認(rèn)同數(shù)據(jù)共享的基礎(chǔ)設(shè)施價(jià)值并贊賞BMJ的探索，但尚未形成一致立場(chǎng)。她解釋，通用性期刊面臨雙重挑戰(zhàn)：其一，缺乏內(nèi)部團(tuán)隊(duì)對(duì)共享數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性再分析；其二，現(xiàn)代數(shù)據(jù)共享模型在評(píng)估AI生成模型等新興領(lǐng)域時(shí)，尚無(wú)法提供研究者所需的全部信息。加之JAMA覆蓋多學(xué)科，不同領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)共享的傳統(tǒng)與需求各異，難以制定一刀切的強(qiáng)制規(guī)則，因此需要更具彈性的多學(xué)科標(biāo)準(zhǔn)。

愛(ài)思唯爾（Elsevier）全球傳播執(zhí)行副總裁Esra Erkal從全球傳播視角指出，AI的可擴(kuò)展性對(duì)中低收入國(guó)家的研究者尤為關(guān)鍵——它讓資源有限的團(tuán)隊(duì)得以用更少投入完成更多工作；AI讓知識(shí)和技術(shù)方法變得更容易被觸及，廣泛意義上更加公平。但同時(shí)她也強(qiáng)調(diào)公信度的維護(hù)和決策難度的上升。

Dr. Bibbins-Domingo總結(jié)道，理想狀態(tài)是研究團(tuán)隊(duì)與科技企業(yè)協(xié)同工作，在增強(qiáng)公平性的同時(shí)維持高質(zhì)量發(fā)展愿景；一種新型伙伴關(guān)系和生態(tài)系統(tǒng)分工正在孕育，她對(duì)此表示樂(lè)觀。

浙江省腫瘤醫(yī)院乳腺內(nèi)科副主任醫(yī)師雷蕾將話題引向臨床醫(yī)生的實(shí)際困惑：當(dāng)越來(lái)越多期刊為AI研究開(kāi)設(shè)專門欄目，臨床醫(yī)生應(yīng)如何找準(zhǔn)自身研究的界線和投稿策略？

Ashley McKimm回應(yīng)稱，BMJ旗下已有專注質(zhì)量與安全的垂直期刊，未來(lái)不排除出現(xiàn)專門面向AI發(fā)展與質(zhì)量評(píng)估的期刊；但他更預(yù)判，隨著AI滲透醫(yī)學(xué)各個(gè)領(lǐng)域，“所有期刊都將擁有AI專欄”才是大勢(shì)所趨，AI不會(huì)局限于某一特定期刊，而將成為所有醫(yī)學(xué)出版物的標(biāo)準(zhǔn)配置。

Dr. Kirsten Bibbins-Domingo對(duì)此補(bǔ)充，關(guān)鍵在于不必將AI研究與傳統(tǒng)臨床內(nèi)容過(guò)度割裂。醫(yī)生需要理解技術(shù)對(duì)臨床實(shí)踐的意義，而期刊的篩選標(biāo)準(zhǔn)始終錨定臨床價(jià)值——無(wú)論是算法本身還是應(yīng)用場(chǎng)景，最終都要回到“是否提高患者健康、是否改善醫(yī)生決策”這一根本問(wèn)題。

圓桌尾聲，嘉賓們不約而同地指向了信息過(guò)載的現(xiàn)實(shí)。李昱熙提到，150年前醫(yī)生尚可逐篇閱讀期刊，如今心血管專科醫(yī)師已不可能窮盡所有文獻(xiàn)。Dr. Bibbins-Domingo回憶，自己讀博時(shí)導(dǎo)師要求跟進(jìn)五大頂刊的郵件更新，而現(xiàn)在相關(guān)文獻(xiàn)分散于數(shù)十種期刊之中。“AI的力量就是幫助我找到所有想要讀的文獻(xiàn)”，她坦言。Ashley McKimm也描述了自己讓AI每日推送相關(guān)文獻(xiàn)的習(xí)慣——這在十年前需要泡圖書(shū)館才能完成。

在隨后的聽(tīng)眾問(wèn)答環(huán)節(jié)，現(xiàn)場(chǎng)醫(yī)生與研究者將討論從宏觀倫理拉回到具體痛點(diǎn)：AI幻覺(jué)如何規(guī)避？中國(guó)真實(shí)世界研究如何被國(guó)際頂刊接納？期刊對(duì)AI輔助寫(xiě)作的算法有何要求？嘉賓們的回答呈現(xiàn)出技術(shù)樂(lè)觀與專業(yè)審慎之間的持續(xù)張力。

一位聽(tīng)眾率先拋出AI在文獻(xiàn)查詢中“幻想和妄想”導(dǎo)致引用失真的困境。Dr. Kirsten Bibbins-Domingo將答案錨定在“引用真實(shí)度”——對(duì)她而言，無(wú)論AI如何合成與收集信息，最終能否提供可驗(yàn)證的真實(shí)引用，是判斷一個(gè)AI工具是否值得在臨床實(shí)踐中使用的最底線標(biāo)準(zhǔn)。Esra Erkal則從出版商視角補(bǔ)充，降低幻覺(jué)的關(guān)鍵在于底層數(shù)據(jù)集的質(zhì)量：“專注于更加高質(zhì)量并且可靠的期刊數(shù)據(jù)”，同時(shí)必須有人類專家參與校驗(yàn)，而非完全交由模型自主選擇。Ashley McKimm則表示不會(huì)太擔(dān)心幻覺(jué)，因?yàn)橹浪拇_會(huì)發(fā)生，因此需要多重檢查驗(yàn)證。

中國(guó)專家則從行業(yè)特性上給出審慎意見(jiàn)。李昱熙提醒，醫(yī)療是一個(gè)不容錯(cuò)的行業(yè)，技術(shù)上雖有辦法避免幻覺(jué)，但更大的隱患在于未來(lái)AI生成數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的反向污染，“守住底線”比追求效率更重要。雷蕾以親身使用經(jīng)驗(yàn)坦言，AI的幻覺(jué)情況總體上在改善，但醫(yī)生不能因此變懶，“我和AI是融合的狀態(tài)，我向它學(xué)，它向我學(xué)”。

一位腫瘤科醫(yī)生的提問(wèn)將焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向中國(guó)研究者的切身關(guān)切：期刊審稿人如何判斷來(lái)自中國(guó)的真實(shí)世界研究?jī)r(jià)值？非隨機(jī)對(duì)照研究如何提高錄用率？

Dr. Bibbins-Domingo透露，JAMA發(fā)表的論文中約一半為非隨機(jī)對(duì)照研究，敦促研究者去查閱已發(fā)表的因果推斷報(bào)告指南，努力提高研究標(biāo)準(zhǔn)。Ashley McKimm則從另一個(gè)維度給出建議：發(fā)表本身不應(yīng)成為目標(biāo)，“站在讀者的角度，什么是最新的？什么是最合適的？”——只有能改變臨床實(shí)踐、改善醫(yī)患關(guān)系的研究，才具備被國(guó)際期刊接納的內(nèi)核。他同時(shí)提到BMJ已推出中國(guó)特刊，鼓勵(lì)中國(guó)研究者利用人口與數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)勢(shì)開(kāi)展隊(duì)列研究。

Esra Erkal以《柳葉刀》首次由中國(guó)專家主導(dǎo)的全球肝細(xì)胞癌負(fù)擔(dān)委員會(huì)為例，指出國(guó)際出版商的關(guān)注點(diǎn)已從“讓中國(guó)科學(xué)家觸及全球前沿”，轉(zhuǎn)向“將中國(guó)卓越的科學(xué)進(jìn)步帶到全球舞臺(tái)”。在她看來(lái)，中國(guó)在真實(shí)世界研究與循證醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)上的積累，已與美國(guó)并數(shù)一二。

雷蕾用一句話給中國(guó)同行打氣：真實(shí)世界研究的定位或許比RCT低，但它解決的是RCT無(wú)法覆蓋的遺漏問(wèn)題，要對(duì)自己的研究工作有信心。

一位聽(tīng)眾將討論引向更實(shí)操的層面：當(dāng)AI從檢索工具升級(jí)為寫(xiě)作與統(tǒng)計(jì)分析助手，期刊對(duì)底層模型與算法是否存在硬性要求？Dr. Kirsten Bibbins-Domingo坦言，AI滲透各行各業(yè)已成事實(shí)，她并沒(méi)有一個(gè)“清晰的標(biāo)準(zhǔn)答案”，但強(qiáng)調(diào)全行業(yè)——包括AI平臺(tái)、期刊、科學(xué)界與醫(yī)療界——都必須嚴(yán)肅對(duì)待內(nèi)容真實(shí)度，確保技術(shù)應(yīng)用不偏離目標(biāo)。Ashley McKimm則補(bǔ)充，AI本質(zhì)上是輔助與助手，其效能取決于訓(xùn)練質(zhì)量與提問(wèn)方式；醫(yī)生需要學(xué)會(huì)在特定疾病語(yǔ)境下提出正確的問(wèn)題，并對(duì)AI產(chǎn)出保持質(zhì)疑。

在回答期刊是否會(huì)因AI改變信息呈現(xiàn)方式時(shí)，Dr. Bibbins-Domingo坦承，面對(duì)爆炸式增長(zhǎng)的文獻(xiàn)，“即便是高質(zhì)量文章，讀者也可能不想讀完所有方法論”。JAMA正在實(shí)驗(yàn)播客、編輯專欄、一頁(yè)紙精簡(jiǎn)報(bào)告乃至視頻化摘要，試圖在保護(hù)作者知識(shí)產(chǎn)權(quán)的同時(shí)，適應(yīng)讀者獲取信息的新習(xí)慣。

在圓桌交流的最后，Dr. Bibbins-Domingo笑稱“請(qǐng)大家多多讀JAMA”，重申可靠度與平臺(tái)合作的重要性；Esra Erkal表示Elsevier希望成為連接中國(guó)科學(xué)與全球的合作伙伴；Ashley McKimm提醒“出版不等于產(chǎn)生影響”，研究者應(yīng)思考如何在全球傳遞價(jià)值；李昱熙給出了頗具哲學(xué)意味的總結(jié)：“擁抱AI，但不要忘記我們是誰(shuí)”；而雷蕾的收尾則落回產(chǎn)品層面：“我希望我們能夠有一個(gè)中國(guó)版的OpenEvidence。”

這句未加展開(kāi)的期待，為上午發(fā)布的“氫離子”留下了一個(gè)開(kāi)放的注腳——當(dāng)國(guó)際出版巨頭、本土臨床專家與政策制定者共聚一堂，他們所等待的或許不僅是一款能查文獻(xiàn)的AI工具，而是一個(gè)足以承接中國(guó)循證醫(yī)學(xué)證據(jù)生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施。

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