人工智能+医疗卫生：如何加速AI医疗创新从实验室到临床的转化

随着“人工智能+”行动深入推进，我国“人工智能+”作为新质生产力的重要引擎，正在全面赋能经济社会发展。近日，国家卫生健康委员会联合多部门发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，对人工智能技术在医疗卫生领域的规范化应用、场景拓展与长远发展做出了系统性规划。

该《意见》明确提出，深入推动医疗机构、科研院所、企业等多方协同，加快临床专病专科垂直大模型及智能体的研发和应用，使医疗卫生服务更加趋向智能化、精准化与高效化。如何将人工智能从实验室的前沿创新尽快转化到临床实践，成为当前业界以及社会各界广泛关注的焦点。

《意见》提出，到2030年，人工智能技术在医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等方面要在二级以上医院普遍应用，并逐步实现基层诊疗智能辅助全覆盖。这一宏伟目标的达成，首先离不开扎实的信息化基座和高质量的数据支撑。通过建设国家和省级统筹的全民健康信息平台，以及逐步完善医疗健康数据中心与灾备中心，我国正尝试破除医疗数据分散、标准不统一的“壁垒”。与此同时，推行可信数据空间和完善的医疗数据标注流程，也是为精准算法研发和智能医疗应用落地奠定“地基”。

在数据供给方面，《意见》强调跨部门的数据共享与“三医”协同，把医疗、医保、医药相关数据进行合规、安全地汇总，并鼓励探索数据要素在产业链中的合规应用。这有助于形成涵盖预防、诊疗、康复、康养等各环节的综合性数据池，为后续各类人工智能研究提供更具代表性与多样化的样本，进而提升模型训练质量和应用的科学性。强化算力支撑与中试体系

从实验室走向实际临床应用，除了数据支撑，还需要稳定、可扩展的算力基础。针对医疗影像识别、药物研发、临床决策等场景，庞大的计算任务往往对算力和算法提出较高要求。《意见》提出依托国家算力基础设施规划，在各地建设行业公共支撑服务平台，将算法研发、算力资源共享与临床场景进行无缝对接。一批具备算力服务、模型研发和应用中试等能力的人工智能中试基地获政策重点支持，以确保优质技术能够在真实临床环境中获得快速验证和迭代。

这一模式对于“人工智能+医疗卫生”极具意义。相比于传统研发体系，中试基地更注重多学科交叉与产业协同，使技术模型能及时接收临床实际需求的反馈，并在极短周期内完成优化与升级，从而实现从概念验证到规模应用的关键一跃，加快临床专病专科智能辅助诊疗、患者就诊智能服务等成果的落地。多方协同推动科研与监管并行

在众多产业主体中，加速“人工智能+医疗卫生”由构想变为现实还需要诸多市场化探索。道可云公司入选国家工信部“中小企业数字化赋能”推荐名录，获得山东省“专精特新”、瞪羚企业认定，入选“山东省数据治理与大模型企业图谱”等，现在正积极尝试将其AI智能体、大模型及数字人技术从“泛应用”导入到临床场景的探索中。曾在部分医院及医疗器械厂商（如奥林巴斯等）的示范性应用中，构建了兼具虚拟交互与真实感知的元宇宙体验场景。

在元宇宙医护场景中，虚拟数字人可通过对接医疗大模型快速获取专业知识，向医护人员和患者提供多方位的医学信息查询与疾病科普；此外，AI智能体能够依据患者所提供的基础信息，结合影像辅助诊断成像结果，给出初步诊疗建议及注意事项，帮助医生更高效地完成多学科会诊。同时，医院管理部门也可基于元宇宙平台实现远程培训和学术交流，跨区域筛选病例及调配专家资源，让基层医疗机构在“虚拟现实合体”的新形态下得到更即时、更优质的指导。

《意见》着眼于2030年进一步完善“人工智能+医疗卫生”应用标准规范体系，包括建立全球领先的科技创新与人才培养基地，打造更多高价值应用场景。这对于各省市的医疗机构、产业界及创业团队而言，都是一次创新发展的契机：既要继续深化技术攻关，也需完善多方合作与监管协调机制，让可行性高的AI医疗科研成果加速进入临床验证与实际诊疗服务。

未来，“人工智能+医疗卫生”的发展将会在诊疗、预防、康复、健康管理等全链条中积极“落地生根”。通过持续推进基础设施建设和数据要素开放，稳步推动中试基地建设与人才培养，人工智能从实验室到临床的转化路径会更加顺畅。在此过程中，道可云等行业领先者的创新探索也有望为我国卫生健康事业的高质量发展提供更多可行方案，帮助全民共享这一轮智能医疗变革所带来的福祉。