“人工智能正引领科技革命，对医疗康健产生深远影响。
”北京市卫健委副主任邓平基指出，北京市在医疗人工智能领域处于全国领先地位，拥有浩瀚医疗AI企业和产品，涵盖医疗赞助决策、康健管理等多个方面，北京市卫健委将连续推动医疗AI研发运用，做事公民康健和家当发展。

关注AI驱动的医疗实践

克拉利特研究所AI医学主任、本∙古里安大学副教授Noa Dagan博士指出，AI模型支配时面临的寻衅包括准确识别临床需求和模型的可阐明性。
以丙肝筛查项为例，由于高危人群丙肝筛查率不高，研究者开拓了有助于预测丙肝阳性患者的AI算法，从而提高筛查的允从性和效率。
此外，不同亚人群数据可得到性或准确性可能不甚同等，根据总体人群构建出的通用模型必须根据亚人群的详细特点加以微调，从而确保模型的准确性。

浙江大学医学院附属邵逸夫医院院长蔡秀军先容了邵逸夫医院在AI与医疗结合方面的创新实践和成果。
据悉，医院积极推动AI技能在医疗领域的运用，如通过手机运用实现登记、支付、检讨单管理等，极大提升患者就医便利性。
此外，医院还开拓了“聪慧用药”APP帮助患者管理用药。
AI在医疗资源下沉方面也发挥了主要浸染，如AI眼镜赞助基层医疗，以及通过远程医疗技能让专家远程为基层患者供应做事。

“打造人工智能驱动的生物制药研发机构是当前生物医药领域的主要发展方向。
”赛诺菲转化医学中国卖力人唐蕾认为，人工智能可以加速药物创造、优化药物设计、提高临床试验效率，大大缩短新药上市韶光和降落研发本钱。
赛诺菲将利用人工智能剖析病理病变等数据以实现精准医疗，为患者供应个性化的治疗方案。
人工智能驱动的生物制药研发将为新药开拓注入新的活力，促进医药家当的快速发展。

人工智能赋能医、教、研

论坛上，清华大学医学院主任黄天萌分享了医学教诲面临的寻衅以及AI和大措辞模型（LLM）的办理之道。
在剖析目前医学教诲的弊端之后，黄教授先容了AI和LLM如何通过缩短年夜夫培训韶光、提高培训质量等助力医学教诲。
通过AI赞助的自学模式，学生可以自主调节学习进度，不必依赖传统的面授传授教化。
此外，AI可以帮助医学生打仗到罕见病例，提高医疗记录文档的编写效率，减轻年夜夫的事情包袱。

“AI在神经系统疾病的预防、诊断、治疗和管理中发挥着越来越主要的浸染。
”都城医科大学附属北京天坛医院副院长王伊龙指出，AI通过剖析大数据可以早期预测帕金森病的发生和严重程度。
在诊断方面，AI技能可以快速剖析影像学数据，预测脑血管病的发病机制，赞助个体化精准治疗；治疗方面，在脑机交互领域，如难治性帕金森病的脑深部刺激治疗中，AI通过精准调控可显著减少副浸染。

NEJM AI常务主编Charlotte Haug表示，NEJM AI的愿景是确保AI工具在临床运用中达到与传统医疗干预相同的标准，即具有实用性、有效性，并能为患者、家庭、医疗专业职员及全体医疗系统带来益处。
NEJM AI特殊关注AI在医疗实践中的运用，包括AI在风险成分识别、诊断、治疗和慢性病管理中的新方法。

新京报 张兆慧

校正 翟永军