“AI+医疗健康”四大灵魂拷问,彻底说透未来十年的生命健康革命!
从药物研发“十年十亿美金”的困局，到精准诊断、虚拟临床、数字人体……
中国正在用AI，跑出一条全球领先的生命健康新赛道。
一场顶流对话，把“AI+医药+医疗器械+生命健康”的未来讲透了！政策、科研、产业、技术，四大领域代表同台，主持人问题尖锐，嘉宾们句句干货，看完直接看懂下一个十年。
邢若齐（北京市人民政府参事、国家卫生健康委科学技术研究所所长）
刘远立（国务院参事、北京协和医学院卫生健康管理与政策学院特聘教授）
邢新会（北京市人民政府参事、清华大学深圳国际研究生院生物医药与健康工程研究院主持工作副院长）
崔霁松（北京诺诚健华医药科技有限公司联合创始人、董事长兼首席执行官）
赵宇（中科计算技术西部研究院教授、图灵达尔文实验室副主任）
问题：国家“十五五”重点布局AI+民生健康，扩大智能诊疗落地。实现健康中国目标，我们最大挑战在哪？高质量医疗健康大数据如何有效流通使用？
刘远立｜国务院参事、北京协和医学院卫生健康管理与政策学院特聘教授
AI引领未来已成为国家战略，“十五五”统筹数字中国与健康中国建设，全民健康数字化是健康中国取得决定性进展的关键抓手。我在国务院参事室牵头AI医疗国家战略调研后发现，行业有三道核心难关：
数据之困。我国医疗数据资源丰富，但存在两大堵点：一是高质量、标准化、多模态医疗数据供给不足；二是安全高效、可信任的数据共享流通机制尚未形成。医院普遍面临“不能、不敢、不愿”：不能是缺乏成熟数据治理能力；不敢是隐私安全与责任压力大；不愿是数据贡献缺少合理激励与价值回报。
评测之难。医疗AI直接关乎生命健康，黑箱不可解释、算法偏见、误诊漏诊风险突出。必须加快构建覆盖研发、审批、应用、监管全链条的国家级权威评测机制与平台，用统一科学标准划定安全边界、确立质量底线。
3）落地之痛。医疗AI面临“最后一公里”难题，如同创新药面临临床应用堵点。必须打通政策、价格、流程、使用习惯多重障碍，让成熟可靠的智能产品真正进医院、进家庭、惠及百姓。
问题：研究院如何用AI做医药创新？AI与医药健康结合有哪些具体成果？科研与工程应用如何真正结合落地？
邢新会｜北京市人民政府参事、清华大学深圳国际研究生院生物医药与健康工程研究院副院长
AI已不是辅助工具，而是“重构医药健康研发范式”，我们将AI深度融入细胞工程、制药工程、健康工程与装备研发全链条，实现四大硬核突破：
1）药物研发效率提升百倍千倍。传统多肽药物活性挖掘依赖试错，成功率不足1%，AI+序列靶点活性预测+虚拟筛选深度融合，研发效率提升十倍、百倍甚至千倍，大幅降低试错成本，精准锁定靶分子。
2）数字人体模型。构建全球超百个不同器官、不同细胞的代谢模型，可精准预测药物在人体内的代谢过程、毒副作用与肠道影响，覆盖婴幼儿、成年男性、成年女性、老年人群体，为个性化医疗提供核心支撑。
高端装备打破国外卡脖子。研发高通量细胞筛选装备，可产生海量生物制造大数据，支撑核心细胞自主研发，解决细胞知识产权卡脖子问题，设备已出口日本、美国、韩国、法国等发达国家。
4）AI数字病理精准诊断。搭建AI+高通量病理切片自动读片国产系统，实现疾病诊断、肿瘤诊断、基因突变预测、预后评估精准化，为临床精准诊疗提供强力支撑。
同时，研究院90%硕博士学位论文均将AI融入科研实践，所有交叉创新课程覆盖AI内容，从人才培养到产业转化全链条打通医工融合。
问题：创新药企业如何让AI从技术概念，变成真金白银的研发实效？AI与药物研发深度融合的务实路径是什么？
崔霁松｜北京诺诚健华医药科技有限公司联合创始人、董事长兼CEO
传统新药研发耗时十年、投入超十亿美金，AI是行业必然方向，但必须务实落地，行业现状与未来清晰可辨：
AI当前无法跳过临床试验，监管安全为先。AI设计的分子即便靶点结合力强、预测安全性好，仍必须经过细胞、动物、人体临床试验验证，全球药监部门均不允许跳过实验直接临床，这是当前行业最大鸿沟。
AI已全流程赋能研发与运营。公司已广泛应用AI于靶点筛选、分子设计、患者入组加速、数据可视化看板、生产数据优化等场景，显著提升研发与运营效率。
未来3-5年最大期待是，若监管体系认可AI预测价值，部分实验环节可被替代，新药研发周期有望从10年缩短至2-3年，实现行业质的跨越。
问题：摩根士丹利将AI制药划分为化学模型、生物学模型，二者核心价值有何本质差异？为什么您坚定认为AI+疾病才是真正破局点？
赵宇｜中科计算技术西部研究院教授、图灵达尔文实验室副主任
我认为，行业被严重带偏了，“大家都在卷分子，但我们最不缺的就是分子；真正缺的是对疾病的底层认知”，这是药物研发的第一性原理。
化学模型（分子模型）：仅提升研发效率。聚焦分子设计与靶点结合，只能解决筛选速度问题，无法触及研发失败根源。
生物学模型（疾病模型）：从根源颠覆研发逻辑。从疾病机制出发，明确靶点价值与受益人群，再开展药物研发，从源头降低临床失败率。
我们深耕计算医学近30年，走了全球仅约20个团队、国内唯一的AI+疾病路径：完成全球首个、迄今唯一虚拟临床试验，未用药即可前瞻性预判疗效，结果100%匹配临床实际；为CD47靶点一夜挖掘百余新适应症，罕见病脊索瘤临床11例无脱落，全部有效；乳腺癌风险模型仅通过口腔拭子与血液胚系数据，即可精准识别癌前病变与癌变高风险人群。
政策上要把数据、评测、落地这三大难题一起打通；科研上用AI彻底改写研发模式，不断拿出硬成果；产业上要脚踏实地，把AI预测和实验验证结合起来稳步往前走；技术上别再扎堆卷分子了，要转向疾病本身，抢占全球领先位置。
其实AI+医药健康早就不是遥远的未来，而是正在发生的现实。从实验室到医院，从中国走向世界，AI正让我们看病更精准、研发更高效、药价更亲民，让健康普惠到更多人。
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