夜雨聆风
医学人工智能历经专家系统、机器学习、深度学习的多阶段演化，以卷积神经网络为代表的判别式模型在影像分析、风险预测及药物不良反应预警等领域取得重要进展，推动医学AI从科研探索逐步迈向规范化临床应用。AlphaFold2、BioBERT等工作亦分别推动结构生物学与医学自然语言处理的发展，为后续基础模型奠定了重要基础。然而，传统模型普遍面临认知孤岛、数据孤岛与数据饥渴三重瓶颈，制约了其在复杂临床场景中的泛化能力。
2022年以来，生成式AI推动医学人工智能进入范式转型期。谷歌Med-PaLM 2在专业医生盲评的多数维度上优于人类医生平均水平，标志着AI从知识存储迈向复杂临床推理的重要跃迁；国内华佗GPT-2、DeepSeek等模型亦展现出专业能力与推理透明度。高扬研究员所在团队针对ICU重症场景，依托医学知识图谱构建了支持七大器官系统同步评估与可追溯报告生成的专科大模型，为复杂临床决策提供了知识驱动的智能支撑。
在此基础上，多模态通用AI、影像合成、单细胞大模型等技术相继突破认知边界，智能体则在罕见病推理、MDT虚拟协作、慢病管理、智能导诊等场景初步落地，标志着医学AI正从科研示范走向临床流程嵌入。展望未来，数字孪生与医疗世界模型的融合有望驱动AI迈向全生命周期健康管理。
讲座亦深刻指出医学人工智能落地面临的现实挑战：大模型幻觉难以根除，长期过度依赖AI可能带来自动化偏见与临床能力退化，医生仍须作为AI输出的审核者并保持独立临床判断。互动嘉宾青岛大学附属医院卢云教授结合胃肠外科实践，进一步指出假阴性风险、黑箱解释、算力成本、数据标注与成果归属等转化难题，强调临床刚需导向对技术落地的根本重要性。高扬研究员以“医生不会被AI取代，但善用AI的医生将重新定义医学”作结，强调AI将成为医生能力的放大器，使其从繁琐信息处理中解放，更专注于临床决策与人文关怀，为医学与人工智能深度融合提供了系统性思考框架。
