“AI（人工智能）的盡頭是醫療。”“用更好的AI，守護人們的健康。”2025全球開發者先鋒大會（GDC）第二天，2月22日下午，在“AI煥新，塑醫療未來”論壇上，這兩句話被人們多次提起。AI正深刻地影響醫療行業：從醫學影像的智能診斷到手術機器人輔助操作，到臨床決策支持和醫院管理……誰能領跑“AI+醫療”這一新賽道？

2025全球開發者先鋒大會（GDC）第二天，在上海市徐匯區西岸藝術中心A館召開的“AI煥新，塑醫療未來”論壇，會場邊上圍了一圈擠不進現場的人。

從上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院發布病理大模型，到上海市第六人民醫院推出全球首臺貼片式超聲設備及AI識別技術，再到上海市建成集“算法-算力-數據”三位一體的醫療大數據訓練設施，通過不斷降低醫療AI技術門檻、加速產業集群與創新生態構建，上海正逐漸建設成為包括醫療人工智能在內的AI應用“高地”。這一戰略優勢的形成，源于上海獨特的醫教研資源稟賦——復旦大學、上海交通大學等頂尖學府不僅擁有實力雄厚的醫學院及附屬醫院，更在醫工交叉學科領域形成突破性創新鏈，持續產出具有國際影響力的前沿成果。

上海臨床創新轉化研究院（以下簡稱“臨轉院”）總裁段琦向澎湃科技表示，作為醫療人工智能產業的創新樞紐與賦能平臺，臨轉院將加快技術攻關并孵化出更多高質量的醫療人工智能應用與產品，全面提升醫療行業效率與質量，緩解醫療資源供給不足的問題，創造更大的經濟價值。

“上海是中國做垂類大模型（垂直領域大模型）及應用場景做得最好的城市之一。”22日，上海市人工智能行業協會副秘書長沈濤在主持圓桌討論時說，而“AI+醫療”是其中最重要的行業之一。

先行者基因：政策引擎，生態筑基

早在2017年10月26日，上海市人民政府辦公廳就印發《關于本市推動新一代人工智能發展的實施意見》的通知，提出利用認知計算和深度學習技術，提升診療輔助、健康管理和養老照護等服務能力。加強自主智能醫療機器人和醫療設備等在輔助病癥診斷、影像分析、手術診療、精準醫療中的推廣應用，促進醫療服務精準化。

隨后，上海又先后出臺了《加快推進上海人工智能高質量發展的實施辦法》（滬經信技〔2018〕569號）、《關于建設人工智能上海高地構建一流創新生態的行動方案（2019-2021年）》（滬經信智〔2019〕707號）等政策文件，推動人工智能創新布局。此外，上海還設立人工智能創新發展專項資金，對人工智能產業領域的創新項目予以支持。

其中，醫療行業是上海加快推動人工智能垂直領域的規模化應用的六個重點行業之一。

“模型群”

上海市肺科醫院副院長陶蓉表示，“我們研發了那么多醫療AI大模型，未來希望推廣到更多醫院去。”她認為，應該基于高質量的醫療數據和正確的標注，研發一個個基于單病種的專業的大模型，然后推廣、落地、應用，反哺臨床。

她介紹，上海市肺科醫院目前已實現DeepSeek70b與671b模型本地化部署。在大模型研發方面，該院首先著力于AI醫學影像輔助系統。“我們每天有4000多名患者拍CT，醫生閱片、診斷的工作量非常大，非常辛苦。現在已經能夠把篩查出來的內容整合到模板當中，快速生成文字的描述，進入報告中，大大提高了工作效率。”換句話說，CT影像檢查不再積壓，檢查報告當天就能生成。

作為專科醫院，在單病種AI模型方面，上海市肺科醫院聯合人工智能企業商湯科技進行本地化搭建智慧病理數智一體化平臺，目前正在對數字病理切片進行標注和模型訓練。

上海市肺科醫院副院長陶蓉

此外，上海市肺科醫院還研發了肺部智能手術規劃系統。“（以前）影像片導入之后需要花2-4個小時，現在只要2-5分鐘的時間就能夠做三維的重建、手術的規劃模擬等。”陶蓉說。

上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院-上海市數字醫學創新中心專職副主任朱立峰介紹，瑞金醫院研發的醫療AI大模型目前形成了“大模型群”，來“支撐”醫生、服務患者，并“支撐”該院的醫學教育以及醫院的管理。

四天前，2月18日，上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院剛剛發布了一個病理大模型——RuiPath（瑞智）。

他介紹，一方面，瑞智是一個泛癌種的基礎大模型，覆蓋中國全癌種人數90%的癌種，并且完成了視覺和語言的跨層表征；此外，它還是一個推理大模型，具備深度思考能力，可以開展互動式病理診斷對話。該模型使用瑞金醫院積累的100萬張的WSI數字病理切片影像數據，包括對應的報告文本，完成訓練。

上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院-上海市數字醫學創新中心專職副主任朱立峰

此外，瑞金醫院還研發了胸部影像大模型和醫學文檔大模型。

在“體檢總檢報告生成”落地應用場景中，相關大模型可以智能分析各項體檢報告，自動識別高風險異常，提供個性化健康建議，大幅提高書寫效率和質量。從2023年12月至今，已生成超過10萬份報告；而在“電子病歷生成”的應用中，根據患者入院后各項診療數據，智能識別異常情況、歸納總結診療過程，生成住院期間的醫療情況、病程與治療情況、出院后用藥與建議等完整病歷。

“截至2月19日，全國至少14家三甲醫院部署了國產AI大模型DeepSeek，包括上海市第四人民醫院、上海市第六人民醫院、昆山市第一人民醫院等。”在演講中，段琦援引相關統計數據稱。

2024年，來自昆山市第一人民醫院的“昆山模式：老年健康管理與生物醫學大數據創新應用”成功入選江蘇省首批“數據要素X”典型案例名錄，成為當地醫療與人工智能深度融合的標桿。昆山市第一人民醫院-昆山生物醫學大數據創新應用實驗室負責人陸軻表示，該醫院通過將實驗室自研模型與DeepSeek推理版底座深度整合，嵌入醫院HIS（醫院信息管理系統）、PACS（影像歸檔和通信系統）等系統，讓“智慧底座+自研模型+院內數據”多模態協同。

上海六院：AI+硬件，打造全球領先的超聲“識別”

上海市第六人民醫院副院長鄭元義表示，如果能把AI與硬件結合，協同創新，就能做到“非常強的創新”。

上海市第六人民醫院副院長鄭元義

為了提高安全性，規避X射線輻射帶來的風險，他們團隊希望設計出一款適用于婦女兒童的設備——手骨骼超聲AI成像，用超聲檢查替代X射線檢查，其識別的過程需要AI的幫助。上海六院通過與汕頭超聲公司、上海交大AI團隊合作研發了手掃描超聲設備，能把每根手指的骨骼識別出來，初步建立了“國際首創的、不依賴X線”的兒童骨齡超聲AI預測新方法，正在加大臨床研究樣本。

鄭元義介紹，他們還與華中科技大學聯合研發了“肌骨超聲斷層成像”設備，能夠識別出骨骼、神經、血管、肌肉等結構，通過“超聲檢測+AI識別”，有很多的臨床應用。上海六院將他們研發的設備命名為UT（超聲斷層成像），以區別于CT（X線斷層成像），目前“國際上還沒有進入臨床應用的同類產品”。他們還研發了可穿戴的貼片式超聲，獲得了國內第一張貼片式超聲注冊證，用“超聲檢測+AI識別”的方法可用于評價人體肌肉收縮力相關指標，目前已服務于國家重大航天項目。此外，這種設備與AI結合還可用于24小時無創、實時血壓監測，已進入臨床研究階段。鄭元義表示，這些創新設備的成功研發，離不開團隊獲得國家重點研發項目、上海市科委重點臨床研究項目以及上海交大STAR成果轉化項目等基金項目的資助。

上海臨轉院：以賦能醫療大健康產業為使命，面向行業全方位賦能

2024年7月，上海市政府在《關于加強本市臨床研究體系和能力建設支持生物醫藥產業發展的實施意見》中指出，要持續推進臨床研究成果轉化，支持建立市場化、專業化的醫學科技成果轉化服務平臺，促進高質量科研成果轉化，并探索建立作價投資的轉移轉化創新模式和路徑。

按照市委市政府的部署要求，2024年9月20日，由上海申康醫院發展中心牽頭組建的臨轉院正式成立，下設“臨床研究與疾病隊列建設、轉移轉化與投資、數據挖掘與人工智能”三大業務板塊，服務于上海建設全球生物醫藥產業高地的戰略目標規劃。其中，數據挖掘與人工智能作為核心業務板塊之一，圍繞醫療人工智能技術研發、真實世界數據挖掘分析、高質量多模態醫療語料建設等方向開展工作，探索數據要素賦能醫療大健康與人工智能產業發展，助力上海醫療衛生健康產業整體的數字化、智慧化轉型升級。

上海臨床創新轉化研究院總裁段琦表示，臨轉院將推動人工智能的規范化應用與產業賦能，孵化出更多高質量的醫療人工智能產品和技術。

臨轉院總裁段琦介紹，臨轉院將廣泛合作積極開展醫療健康數據的應用創新，加快人工智能在生物醫藥、醫療器械、健康保險等領域的賦能與應用，深化跨界協同支撐產業發展。

技術應有的“溫度”：人本醫療

22日的論壇上，醫療科技企業衛寧健康總裁王濤表示，“我們認為AI醫療的想象空間不僅僅是‘用AI輔助醫生’，而是會以技術變革，重塑現有的醫療服務模式，例如預防性醫療、個性化醫療、整合性醫療等，從而為人民群眾生命健康帶來真正的福祉。”“我們相信，AI技術將為醫療普惠帶來巨大幫助，有望通過AI進一步縮小城鄉醫療差距，更好地促進醫療公平。”

從“以人為中心”理念出發，衛寧健康近年來打造了多款賦能醫護人員的AI創新應用，包括本次論壇上發布的迭代版醫療大語言模型WiNGPT和AI產品WiNEX Copilot。“我們的初心不是以AI替代醫生，而是增強醫療的能力和效率，讓技術成為醫生的伙伴。”衛寧健康副總裁兼CTO趙大平表示。

上海太翼睿景計算機科技有限公司董事長雷新剛在圓桌討論中表示，“國家衛健委2024年發布了84個衛生健康行業人工智能應用場景，其實醫療健康的應用場景遠遠不止84個，我們的定位是，根據自己的能力和資源，深耕精神心理科、重癥醫學科、康復科，利用大模型的技術，做精做深，來賦能醫院，提升效率和質量，改善患者的感受。”

“我們希望通過數據算法以及算力的加持，來回歸我們整個醫療的本心。最終把冰冷的技術，化作溫暖的服務，溫暖患者，溫暖醫務人員。”陶蓉說。

“截至2月19日，全國至少14家三甲醫院部署了國產AI大模型DeepSeek，包括上海市第四人民醫院、上海市第六人民醫院、昆山市第一人民醫院等。”在演講中，段琦援引相關統計數據稱。

上海市肺科醫院目前使用的大語言模型嵌入了患者風險預警，它結合檢驗影像等一系列的內容，對治療過程中可能的風險進行預判、預警。而嵌入的知識庫在醫生在書寫病歷過程中，就可以進行內涵質控，如果發現存在缺陷，可以及時通知醫生。

陶蓉介紹，該醫院目前部署的智能輸液監控區別于之前的稱重輸液監控，現在用的是固定攝像頭進行圖像采集，然后自動進行分析和計算，估算液量，進行決策和自動呼叫，準確率達到98%，從而減少了輸液不良事件的發生，也降低了醫療成本。此外，該醫院還部署了可以人機對話的AI機器人進行智能隨訪，顯著提高了隨訪成功率。