AI+健康驱动医疗行业加速转型

　　在全球卫生体系转型的关键期，人口老龄化加剧、慢病负担攀升、医疗资源分布不均等挑战日益凸显，AI+健康已成为破解医疗健康领域发展瓶颈、构建韧性卫生体系的抓手。在博鳌亚洲论坛2026年年会“AI+健康的未来：应用与治理”分论坛上，来自医疗健康、科技企业、国际组织、科研机构的领军人物与专家学者，围绕人工智能在健康领域的应用前景展开讨论。他们认为，AI+健康是医疗健康行业转型升级的重要驱动力，仍面临数据安全、算法偏见、监管体系不完善等诸多发展难题，亟待多方协同，形成技术创新、数据治理、伦理规范与全球合作的全方位支撑体系。

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　　 AI+健康是医疗体系转型的驱动力

　　 AI+健康的本质，是人工智能技术与医疗健康体系的深度耦合，而非简单的技术叠加，其核心价值在于打通医疗数据、技术研发与临床场景应用的全链条，为全球卫生健康体系转型升级提供底层支撑。腾讯健康总裁、腾讯生命科学实验室负责人吴文达表示，AI能有效解决医疗供给缺口和成本负担过重问题，兼具成本效益，还能改善医疗服务质量，更能助力科学界深入理解人体生物学，为医疗研究领域带来发展机遇。

　　海南博鳌乐城国际医疗旅游先行区管理局局长傅晟指出，AI将彻底改变健康医疗和药物开发的传统模式，在分子、基因层面实现疾病提前诊断，AI阅片能力已超过传统医生，还能为患者制定个性化治疗方案，在药物发现领域更是将研发效率提升百万倍，成为推动医疗行业变革的重要力量。

　　阿斯利康中国副总裁、商业运营及数字化部负责人刘翔宜表示，AI技术能重塑健康体系和产业体系，助力开发AI辅助诊疗和决策系统，帮助医生应对复杂疾病挑战，让医药企业从单纯的药品研发输送者转变为健康生态的深度参与者，为医疗健康行业发展注入新动能。

　　细胞出版社战略与创新副总裁、执行主编李统胤认为，人体是最复杂的关联体系，而生成式AI能整合海量医疗信息并形成逻辑化结论，复杂的人类生物学与先进的AI技术相结合，是医疗健康领域发展的完美契合点，正从诊断、治疗、科研等多维度改变医疗健康体系，释放出发展潜力。

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　　技术创新与场景落地筑牢发展根基

　　 AI+健康的落地推进，始终沿着核心技术创新与多元场景落地两大主线推进。

　　傅晟表示，AI正在彻底颠覆传统医疗模式，在疾病诊断领域，AI在分子、基因层面的提前筛查能力已实现突破，阅片水平超越传统医生；在治疗领域，可基于患者个体情况制定个性化诊疗方案；在药物研发领域，AI技术能将靶点筛选、化合物验证的效率提升百万倍，彻底改变了传统药物研发“十年十亿美元”的行业困境，相关技术突破已在国内外科研机构与企业中初见成效。

　　刘翔宜直言，医药行业的AI技术突破，正从单点创新向全产业链延伸，从研发、生产、管理到市场运营的全流程都在推进AI应用落地，行业正从单领域、单模态的诊疗模型，向复杂疾病多领域、多模态模型加速突破，同时依托AI技术赋能医联体、医共体建设，将稀缺的高端医疗资源下沉到基层，破解医疗资源分布不均的行业痛点。

　　新加坡医疗集团人工智能办公室主任、新加坡国家眼科中心首席数据与数字官张书维认为，AI在临床诊疗场景的应用已日趋成熟，在医学影像诊断、临床决策辅助等场景中，AI的准确率已显著提升，微软推出的医学超智能在复杂疾病诊断上的表现，甚至超过了初保医生。曾经担忧被AI替代的放射科医生，如今已成为AI应用的主要倡导者，在AI的辅助下，医生能有效规避人为失误，大幅提升诊疗效率与精准度。

　　红十字国际委员会主席中国事务个人特使、东亚地区代表处主任史德林表示，AI在公共卫生、远程医疗、医疗人员培训等场景的应用价值突出，尤其是在医疗基础设施薄弱、专业医护人员短缺的地区，AI能有效填补卫生服务缺口，提升当地医疗体系的服务能力与韧性，但技术落地过程中必须坚守务实原则，充分考虑服务人群的实际需求与脆弱性，确保AI应用的普惠性与合规性。

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　　多元共治构建长效发展体系

　　 AI+健康的可持续发展，离不开技术攻关、数据治理、伦理规范与全球合作的全方位支撑，需要多元主体协同发力，构建以人为本、安全可控、普惠向善的发展生态。

　　励讯集团企业事务总裁、爱思唯尔董事长池永硕提出，推动AI+健康发展，首先要解决数据的可用性、可靠性与可分享性三大核心问题，要对医疗数据进行标准化、规范化处理，为AI应用筑牢数据基础；其次要破解AI大模型“黑匣子”难题，提升医疗领域AI应用的透明度与可追溯性，确保技术应用的安全可靠；再次要探索数据安全共享的新路径，通过AI智能体等技术实现数据“可用不可见”，平衡数据流通与隐私保护的核心矛盾。

　　刘翔宜表示，推动AI+健康持续发展，重点要做好三方面工作：一是持续推进技术与应用的深度融合，聚焦医药研发、辅助诊疗、患者管理等核心场景，推动AI技术的全链条落地；二是加快完善治理与监管机制，建立国际公认的医疗数据标准与规范，明确AI产品的审批流程、价值验证体系与人机责任边界；三是深化产业生态建设，推动医药企业、科技公司、科研机构、医疗机构跨界合作，同时加强医疗从业者的能力转型，让医护人员适配AI时代的诊疗模式。

　　史德林强调，AI在医疗健康领域的应用，必须坚守人道主义核心原则，以“无害”为底线，建立合乎伦理的使用规范。一方面要警惕算法偏见，确保AI模型不会对不同种族、国籍、性别群体造成不公平对待，在冲突地区与脆弱环境中更要坚守中立原则；另一方面要严格落实数据保护规则，保障患者的知情同意权，防止医疗数据滥用给民众带来伤害，让AI技术真正服务于人的尊严与健康权益。

　　产学研协同与全球合作，是AI+健康发展的重要支撑。李统胤指出，医疗AI的发展离不开人类的批判性思考，需要科研机构、医疗机构、科技企业深度合作，既要简化医疗数据共享的流程与标准，为AI研发提供高质量的授信数据，也要共建研究平台，推动AI技术的持续优化与安全落地。张书维则表示，全球医疗AI发展需要加强国际协同，推动医疗数据的标准化与互操作性建设，建立统一的安全治理规则，同时关注新兴国家与欠发达地区的AI能力建设，让技术红利惠及全球。