在人工智能（AI）的辅助下，贵州山区的患者得到北京专家的接诊，抗肿瘤药物的研发周期大幅缩短，急诊室的抢救时间以分钟级的速度优化……当前，AI通过对医疗数据进行分析处理，可以辅助医生进行医疗决策、提升诊疗效率、改善服务质量，推动医疗行业创新发展。
业内人士指出，从实验室的算法模型到临床一线的诊疗工具，“AI+医疗”正经历从“能用”到“好用”再到“耐用”的蜕变。与此同时，我们也应认识到AI不是万能的“医疗神器”。随着政策法规的不断完善，AI与医疗领域的深度融合有望进一步助力我国医药行业创新提速，为健康事业发展注入持久动能。
辅助医生提升诊疗效率
近日，在浙江大学医学院附属第一医院里，医生们借助蚂蚁医疗大模型一体机，实现CT影像的快速分析。该院结直肠外科主任医师华汉巨说：“患者半年前拍的片子，和半年后再（在不同医院）拍的片子，AI健康应用‘安诊儿’可以自动解读并进行对比，辅助我们提升诊疗效率。”
当前，AI在医学影像领域已成为“医生的第二双眼睛”。基于深度学习的医学影像识别系统，可快速完成对CT、MRI等复杂影像的初筛，涵盖肺结节、乳腺癌等病灶识别，减轻了传统人工阅片的高工作量，让医生更专注于临床决策和精准诊疗。
同时，AI通过整合基因组学、影像学等多维度数据，推动医疗向个性化方向迈进。医疗机构引入DeepSeek后，可结合患者的基因信息、生活习惯和病史，精准推荐药物组合或联合疗法，并实时更新医学指南。例如，在肿瘤治疗中，DeepSeek可提醒医生及时使用新型药物，并优化复杂患者的联合用药方案，减少不良反应。
在浙江大学医学院附属精神卫生中心（杭州市第七人民医院）诊室，主任医师毛洪京打开手机，上面是他在“安诊儿”上的AI分身——“毛洪京医生智能体”。他介绍，这款智能体的优势在于患者不用来回奔波，通过手机就能咨询专家，便捷性强、可及性强、隐私性强。另外，智能体覆盖面广，平时挂不到专家号的患者都能先通过AI问诊专家。据统计，自2024年10月以来，“毛洪京医生智能体”的诊疗效率提升至线下的10倍，已服务超200万人次的失眠患者，成为不少浙江人的“睡眠小助手”。
此外，随着技术的发展，现代手术机器人克服了外科医生“眼花”“手抖”的生理瓶颈，可实现手术微创化、精准化，并在泌尿外科、妇科、普外科等多个领域获得广泛使用。与此同时，通过5G远程操控技术，手术机器人更助力医生实现跨地域“执刀”。
助力新药提高研发效率
传统新药研发平均需要10年、投入10亿美元，而利用AI技术，创新药企业正缩短这一漫长过程，提高研发效率。
近年来，我国出台了一系列振兴和规范生物医药以及AI助力新药研发行业发展的政策举措，重点扶持云计算、大数据、人工智能等信息技术在新药研发中的应用，支持和引导AI赋能下的新药研发行业快速发展。
不久前，国家药品监督管理局药品审评中心正式批准新合生物自主研发的mRNA个性化肿瘤新抗原疫苗XH001开启临床研究。据介绍，XH001是新合生物基于AI驱动的mRNA技术平台研发的首款个性化肿瘤新抗原疫苗。通过运用自主研发独立产权的NeoCura AI ALPINE系统筛选高免疫原性新抗原，可基于患者肿瘤突变谱“量体裁衣”，有望实现“一人一药”。
4月17日，华深智药宣布旗下海外子公司Earendil Labs与跨国药企赛诺菲就两款潜在同类首创双特异性抗体（HXN-1002和HXN-1003）达成最高18.45亿美元的许可协议。据了解，HXN-1002和HXN-1003两种抗体均基于Earendil Labs专有的人工智能和高通量发现与研究平台进行开发，旨在为结肠炎、皮肤炎症等自免疾病提供治疗选择。
复星医药执行总裁、全球研发中心首席执行官王兴利介绍，自2022年起，复星医药就与英矽智能开展战略合作，共同推进相关靶点的AI药物研发。截至2024年底，双方合作开发的首个治疗血液瘤和实体瘤的小分子药物已进入一期临床研究阶段。
记者在采访中了解到，目前国内外已有多款通过AI技术筛选并推进的药物进入了临床验证阶段。业界认为，相较于传统药物研发，AI技术的广泛应用将实现药物研发全链条的优化，显著提升新药的研发效率，降低研发成本，并带来更多可能。
不是万能“医疗神器”
近年来，国务院和相关部委机构密集出台政策，力推“AI+千行百业”深度融合与数据要素市场化。
2024年11月，国家卫生健康委等三部门联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，以“场景驱动”明确技术落地路径。当月，国家医保局将AI辅助诊断技术纳入医疗服务价格项目立项指南，首次确立其收费依据，打通关键技术的价值转化路径。随后，地方政府与医疗机构积极响应，加速推动试点与应用落地。
2025年4月，工业和信息化部、商务部、国家卫生健康委等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，明确提出深化人工智能赋能应用，支持医药大模型技术产品研发，并开展“人工智能赋能医药全产业链”应用试点。
专家表示，“AI+医疗”发展前景广阔，通过技术赋能，人们可以享有更智能便捷的高质量健康服务。但也需认识到，AI始终是医生的辅助工具，不是万能的“医疗神器”——它需要医生的临床判断作为“安全底线”，需要政策法规的“红绿灯”指引方向，需要各界以理性包容的态度推动发展。
为此，专家建议，一是建立“人工智能观”，行业主管部门、医疗机构和医务人员要认清人工智能对行业发展、学科发展和个人发展的重要意义，要开展人工智能普及教育；二是做好顶层设计规划，人工智能的基础设施（算力、数据等）是高投入赛道，要进行集约化建设；三是鼓励跨界融合，推动政府、医院、高校、企业跨界融合，培养“医工信”交叉型人才；四是关注“智能向善”，医疗关乎人的生命健康，在发展医学人工智能时，要更加注重数据安全、隐私保护，特别是医学伦理等问题的研究。
在人工智能（AI）的辅助下，贵州山区的患者得到北京专家的接诊，抗肿瘤药物的研发周期大幅缩短，急诊室的抢救时间以分钟级的速度优化……当前，AI通过对医疗数据进行分析处理，可以辅助医生进行医疗决策、提升诊疗效率、改善服务质量，推动医疗行业创新发展。
业内人士指出，从实验室的算法模型到临床一线的诊疗工具，“AI+医疗”正经历从“能用”到“好用”再到“耐用”的蜕变。与此同时，我们也应认识到AI不是万能的“医疗神器”。随着政策法规的不断完善，AI与医疗领域的深度融合有望进一步助力我国医药行业创新提速，为健康事业发展注入持久动能。
辅助医生提升诊疗效率
近日，在浙江大学医学院附属第一医院里，医生们借助蚂蚁医疗大模型一体机，实现CT影像的快速分析。该院结直肠外科主任医师华汉巨说：“患者半年前拍的片子，和半年后再（在不同医院）拍的片子，AI健康应用‘安诊儿’可以自动解读并进行对比，辅助我们提升诊疗效率。”
当前，AI在医学影像领域已成为“医生的第二双眼睛”。基于深度学习的医学影像识别系统，可快速完成对CT、MRI等复杂影像的初筛，涵盖肺结节、乳腺癌等病灶识别，减轻了传统人工阅片的高工作量，让医生更专注于临床决策和精准诊疗。
同时，AI通过整合基因组学、影像学等多维度数据，推动医疗向个性化方向迈进。医疗机构引入DeepSeek后，可结合患者的基因信息、生活习惯和病史，精准推荐药物组合或联合疗法，并实时更新医学指南。例如，在肿瘤治疗中，DeepSeek可提醒医生及时使用新型药物，并优化复杂患者的联合用药方案，减少不良反应。
在浙江大学医学院附属精神卫生中心（杭州市第七人民医院）诊室，主任医师毛洪京打开手机，上面是他在“安诊儿”上的AI分身——“毛洪京医生智能体”。他介绍，这款智能体的优势在于患者不用来回奔波，通过手机就能咨询专家，便捷性强、可及性强、隐私性强。另外，智能体覆盖面广，平时挂不到专家号的患者都能先通过AI问诊专家。据统计，自2024年10月以来，“毛洪京医生智能体”的诊疗效率提升至线下的10倍，已服务超200万人次的失眠患者，成为不少浙江人的“睡眠小助手”。
此外，随着技术的发展，现代手术机器人克服了外科医生“眼花”“手抖”的生理瓶颈，可实现手术微创化、精准化，并在泌尿外科、妇科、普外科等多个领域获得广泛使用。与此同时，通过5G远程操控技术，手术机器人更助力医生实现跨地域“执刀”。
助力新药提高研发效率
传统新药研发平均需要10年、投入10亿美元，而利用AI技术，创新药企业正缩短这一漫长过程，提高研发效率。
近年来，我国出台了一系列振兴和规范生物医药以及AI助力新药研发行业发展的政策举措，重点扶持云计算、大数据、人工智能等信息技术在新药研发中的应用，支持和引导AI赋能下的新药研发行业快速发展。
不久前，国家药品监督管理局药品审评中心正式批准新合生物自主研发的mRNA个性化肿瘤新抗原疫苗XH001开启临床研究。据介绍，XH001是新合生物基于AI驱动的mRNA技术平台研发的首款个性化肿瘤新抗原疫苗。通过运用自主研发独立产权的NeoCura AI ALPINE系统筛选高免疫原性新抗原，可基于患者肿瘤突变谱“量体裁衣”，有望实现“一人一药”。
4月17日，华深智药宣布旗下海外子公司Earendil Labs与跨国药企赛诺菲就两款潜在同类首创双特异性抗体（HXN-1002和HXN-1003）达成最高18.45亿美元的许可协议。据了解，HXN-1002和HXN-1003两种抗体均基于Earendil Labs专有的人工智能和高通量发现与研究平台进行开发，旨在为结肠炎、皮肤炎症等自免疾病提供治疗选择。
复星医药执行总裁、全球研发中心首席执行官王兴利介绍，自2022年起，复星医药就与英矽智能开展战略合作，共同推进相关靶点的AI药物研发。截至2024年底，双方合作开发的首个治疗血液瘤和实体瘤的小分子药物已进入一期临床研究阶段。
记者在采访中了解到，目前国内外已有多款通过AI技术筛选并推进的药物进入了临床验证阶段。业界认为，相较于传统药物研发，AI技术的广泛应用将实现药物研发全链条的优化，显著提升新药的研发效率，降低研发成本，并带来更多可能。
不是万能“医疗神器”
近年来，国务院和相关部委机构密集出台政策，力推“AI+千行百业”深度融合与数据要素市场化。
2024年11月，国家卫生健康委等三部门联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，以“场景驱动”明确技术落地路径。当月，国家医保局将AI辅助诊断技术纳入医疗服务价格项目立项指南，首次确立其收费依据，打通关键技术的价值转化路径。随后，地方政府与医疗机构积极响应，加速推动试点与应用落地。
2025年4月，工业和信息化部、商务部、国家卫生健康委等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，明确提出深化人工智能赋能应用，支持医药大模型技术产品研发，并开展“人工智能赋能医药全产业链”应用试点。
专家表示，“AI+医疗”发展前景广阔，通过技术赋能，人们可以享有更智能便捷的高质量健康服务。但也需认识到，AI始终是医生的辅助工具，不是万能的“医疗神器”——它需要医生的临床判断作为“安全底线”，需要政策法规的“红绿灯”指引方向，需要各界以理性包容的态度推动发展。
为此，专家建议，一是建立“人工智能观”，行业主管部门、医疗机构和医务人员要认清人工智能对行业发展、学科发展和个人发展的重要意义，要开展人工智能普及教育；二是做好顶层设计规划，人工智能的基础设施（算力、数据等）是高投入赛道，要进行集约化建设；三是鼓励跨界融合，推动政府、医院、高校、企业跨界融合，培养“医工信”交叉型人才；四是关注“智能向善”，医疗关乎人的生命健康，在发展医学人工智能时，要更加注重数据安全、隐私保护，特别是医学伦理等问题的研究。
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