業內人士指出，從實驗室的算法模型到臨床一線的診療工具，“AI+醫療”正經歷從“能用”到“好用”再到“耐用”的蛻變。與此同時，我們也應認識到AI不是萬能的“醫療神器”。隨著政策法規的不斷完善，AI與醫療領域的深度融合有望進一步助力我國醫藥行業創新提速，為健康事業發展注入持久動能。

  輔助醫生提升診療效率

  近日，在浙江大學醫學院附屬第一醫院里，醫生們借助螞蟻醫療大模型一體機，實現CT影像的快速分析。該院結直腸外科主任醫師華漢巨說：“患者半年前拍的片子，和半年后再（在不同醫院）拍的片子，AI健康應用‘安診兒’可以自動解讀并進行對比，輔助我們提升診療效率。”

  當前，AI在醫學影像領域已成為“醫生的第二雙眼睛”。基于深度學習的醫學影像識別系統，可快速完成對CT、MRI等復雜影像的初篩，涵蓋肺結節、乳腺癌等病灶識別，減輕了傳統人工閱片的高工作量，讓醫生更專注于臨床決策和精準診療。

  同時，AI通過整合基因組學、影像學等多維度數據，推動醫療向個性化方向邁進。醫療機構引入DeepSeek后，可結合患者的基因信息、生活習慣和病史，精準推薦藥物組合或聯合療法，并實時更新醫學指南。例如，在腫瘤治療中，DeepSeek可提醒醫生及時使用新型藥物，并優化復雜患者的聯合用藥方案，減少不良反應。

  在浙江大學醫學院附屬精神衛生中心（杭州市第七人民醫院）診室，主任醫師毛洪京打開手機，上面是他在“安診兒”上的AI分身——“毛洪京醫生智能體”。他介紹，這款智能體的優勢在于患者不用來回奔波，通過手機就能咨詢專家，便捷性強、可及性強、隱私性強。另外，智能體覆蓋面廣，平時掛不到專家號的患者都能先通過AI問診專家。據統計，自2024年10月以來，“毛洪京醫生智能體”的診療效率提升至線下的10倍，已服務超200萬人次的失眠患者，成為不少浙江人的“睡眠小助手”。

  此外，隨著技術的發展，現代手術機器人克服了外科醫生“眼花”“手抖”的生理瓶頸，可實現手術微創化、精準化，并在泌尿外科、婦科、普外科等多個領域獲得廣泛使用。與此同時，通過5G遠程操控技術，手術機器人更助力醫生實現跨地域“執刀”。

  助力新藥提高研發效率

  傳統新藥研發平均需要10年、投入10億美元，而利用AI技術，創新藥企業正縮短這一漫長過程，提高研發效率。

  近年來，我國出臺了一系列振興和規范生物醫藥以及AI助力新藥研發行業發展的政策舉措，重點扶持云計算、大數據、人工智能等信息技術在新藥研發中的應用，支持和引導AI賦能下的新藥研發行業快速發展。

  不久前，國家藥品監督管理局藥品審評中心正式批準新合生物自主研發的mRNA個性化腫瘤新抗原疫苗XH001開啟臨床研究。據介紹，XH001是新合生物基于AI驅動的mRNA技術平臺研發的首款個性化腫瘤新抗原疫苗。通過運用自主研發獨立產權的NeoCura AI ALPINE系統篩選高免疫原性新抗原，可基于患者腫瘤突變譜“量體裁衣”，有望實現“一人一藥”。

  4月17日，華深智藥宣布旗下海外子公司Earendil Labs與跨國藥企賽諾菲就兩款潛在同類首創雙特異性抗體（HXN-1002和HXN-1003）達成最高18.45億美元的許可協議。據了解，HXN-1002和HXN-1003兩種抗體均基于Earendil Labs專有的人工智能和高通量發現與研究平臺進行開發，旨在為結腸炎、皮膚炎癥等自免疾病提供治療選擇。

  復星醫藥執行總裁、全球研發中心首席執行官王興利介紹，自2022年起，復星醫藥就與英矽智能開展戰略合作，共同推進相關靶點的AI藥物研發。截至2024年底，雙方合作開發的首個治療血液瘤和實體瘤的小分子藥物已進入一期臨床研究階段。

  記者在采訪中了解到，目前國內外已有多款通過AI技術篩選并推進的藥物進入了臨床驗證階段。業界認為，相較于傳統藥物研發，AI技術的廣泛應用將實現藥物研發全鏈條的優化，顯著提升新藥的研發效率，降低研發成本，并帶來更多可能。

  不是萬能“醫療神器”

  近年來，國務院和相關部委機構密集出臺政策，力推“AI+千行百業”深度融合與數據要素市場化。

  2024年11月，國家衛生健康委等三部門聯合發布《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，以“場景驅動”明確技術落地路徑。當月，國家醫保局將AI輔助診斷技術納入醫療服務價格項目立項指南，首次確立其收費依據，打通關鍵技術的價值轉化路徑。隨后，地方政府與醫療機構積極響應，加速推動試點與應用落地。

  2025年4月，工業和信息化部、商務部、國家衛生健康委等七部門聯合印發《醫藥工業數智化轉型實施方案（2025—2030年）》，明確提出深化人工智能賦能應用，支持醫藥大模型技術產品研發，并開展“人工智能賦能醫藥全產業鏈”應用試點。

  專家表示，“AI+醫療”發展前景廣闊，通過技術賦能，人們可以享有更智能便捷的高質量健康服務。但也需認識到，AI始終是醫生的輔助工具，不是萬能的“醫療神器”——它需要醫生的臨床判斷作為“安全底線”，需要政策法規的“紅綠燈”指引方向，需要各界以理性包容的態度推動發展。

  為此，專家建議，一是建立“人工智能觀”，行業主管部門、醫療機構和醫務人員要認清人工智能對行業發展、學科發展和個人發展的重要意義，要開展人工智能普及教育；二是做好頂層設計規劃，人工智能的基礎設施（算力、數據等）是高投入賽道，要進行集約化建設；三是鼓勵跨界融合，推動政府、醫院、高校、企業跨界融合，培養“醫工信”交叉型人才；四是關注“智能向善”，醫療關乎人的生命健康，在發展醫學人工智能時，要更加注重數據安全、隱私保護，特別是醫學倫理等問題的研究。

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