小型高端品牌交流活动——“慢病与人工智能：非共识问题与数智化诊疗新范式”研讨会在京举办

由中国科协立项支持、中国微循环学会主办的小型高端品牌交流活动——“慢病与人工智能：非共识问题与数智化诊疗新范式”研讨会10月15日在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及产业界的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动旨在推动人工智能与慢病防治深度融合，破解数智化诊疗、高质量医学数据集建设与临床转化中的关键难题，探索慢病精准防治与智能健康管理新范式。中国微循环学会副理事长兼秘书长孙子林担任执行主席，北京大学医学部医学技术研究院助理研究员史轩宇、东南大学医学院过妍博士担任学术秘书。

研讨会设三个主旨报告。武汉大学人民医院黄恺教授作“AI驱动代谢性心血管病精准防治”报告，结合基层慢病防治需求，分析了代谢性心血管病风险分层、规范治疗及分级转诊中的实际难题，介绍了人工智能辅助疾病分期、靶器官损害评估和临床决策的应用探索，提出了提升基层规范诊疗能力的思路。清华大学自动化系数字医疗健康工程研究中心杨吉江研究员结合疾病识别、病灶定位等任务分析了大模型的能力边界，指出模型表现依赖临床信息的真实性、完整性与时序准确性，强调临床推理、多模态数据对齐及人机交互对提高诊疗可靠性的重要作用。福州蓝图生物科技有限公司董事长宋李斌介绍了基于行为数据、循证医学知识和临床数据构建糖尿病垂直模型PRIME的实践，探索以状态标志物刻画疾病动态变化，并展示了血糖风险评估、智能管理处方生成、报告解读和随访管理等智能体应用场景。

自由交流环节，专家们围绕人工智能赋能慢病诊疗、高质量医学数据集建设、数智化管理与产业创新等话题，结合临床研究和应用实践进行了深入研讨。其中，北京大学第一医院郭晓蕙教授结合糖尿病患者教育和基层诊疗实践指出，人工智能可以辅助医生和患者提升疾病认知，但仍需重视临床思维与基本诊疗能力的培养。广东唯仁医疗科技有限公司执行董事安林表示，医疗器械企业在慢病早筛推广中面临政策边界不清、科室利益壁垒等现实困境，呼吁建立明确的政策规则与跨科室协作机制，让“临床有效、患者需要”的技术真正落地。东南大学赵林度教授围绕医疗健康数据供应链建设，探讨了数据价值挖掘与多方协同应用机制。大家还探讨了人工智能替代医生的能力边界、医学数据质量评价与安全共享、风险预测与个体化因果决策、辅助诊疗责任界定及医保支付机制等相关非共识问题。

与会专家一致认为，人工智能赋能慢病防治具有重要应用前景，其价值应体现在提升诊疗质量、促进优质专科能力向基层延伸和改善患者长期健康管理。未来应重点开展以下工作。一是坚持临床需求和患者获益导向，面向疾病风险分层、诊疗辅助、个体化干预和连续随访等场景，明确人工智能的适用边界及临床责任，加强真实场景验证。二是夯实高质量数据基础，完善临床信息采集、数据标准化、质量评价、多模态时序对齐与安全共享机制，促进专病数据库和真实世界数据向高质量研究证据转化。三是强化科学评价与循证研究，区分风险预测和因果决策的不同任务，综合考察模型泛化能力、临床结局和卫生经济学价值。四是推动临床、科研与产业协同，研究人工智能融入医疗流程、服务采购与医保支付的可持续模式。

会后，专家们赴京闽数科（北京）有限公司、北七家社区卫生服务中心实地考察，结合医疗数据应用、基层慢病管理等实际场景进行研讨。

中国科协科学技术创新部 供稿