在近日召开的2026全国深化医改经验推广会暨中国卫生发展会议上，与会嘉宾围绕医疗AI技术研发、临床应用、产业落地等核心议题展开深度研讨，共同探索医工交叉融合的创新路径。
浙江省卫生健康信息中心副主任 吴思静：
破解医学人工智能“三难”
去年5月，浙江省获批国家首批人工智能应用中试基地，该基地的建设主体是浙江省卫生健康信息中心——浙江省卫生健康委直属一类事业单位。
该基地的获批，源于浙江省数字健康的深厚积淀。从电子化、信息化到数字化、智能化，2021年浙江省打造“健康大脑﹢”体系，打破条线壁垒，实现跨部门数据共享与业务协同。基于此，基地建设旨在破解医学人工智能要素保障难、场景验证难、落地推广难的“三难”问题。
基地架构瞄准三大高地。中试验证高地提供数据、算力、模型、验证、推广“一站式”服务；行业应用高地将人工智能渗透至“防筛诊治康管”全链条；产业生态高地营造政医研企协同生态。全流程服务提炼为四阶段十二环节：从概念验证、产品研发、中试验证到推广转化。最终形成“1﹢5﹢6﹢N”体系——以“安诊儿”医疗智能体集群为核心，建设算力、数据、模型、测评验证、转化推广五大中心，面向公众、医生、医院、科研、产业、政府六大领域打造N个应用场景。
模型中心与蚂蚁集团联合研发“安诊儿”医疗大模型，使用严肃医疗数据训练，医疗能力领先。测评验证方面，联合中国信通院、中国医学科学院建立测评体系，已累计测评55款模型，并正遴选建设一批临床验证中心，让产品在真实医院环境实战检验。
当前，“安诊儿”居民端已上线40余项服务，注册用户近2000万人次，累计服务超2亿人次；医生端赋能临床辅助诊断与家庭医生智能随访。在产业集聚上，于杭州市萧山区落地全国首个医学人工智能产业园，面积12万平方米，已入驻企业54家，预计年内达百家。
天津大学医院管理处处长、脑机交互与人机共融海河实验室常务副主任 倪广健：
构建全链条创新体系
近年来，“脑机接口”一词在教育、科技、产业领域备受关注，今年更是首次写入《政府工作报告》，被确立为国家六大未来产业之一。
天津大学脑机接口研究团队深耕这一领域二十余年，构建了涵盖核心器件、高端芯片、基础算法与关键系统的全链条创新体系。团队联合研发的“脑语者”系列芯片，采用完全正向设计，打破了国外芯片长期市场垄断。在控制指令集数量、通讯速度与信号识别精度上，目前保持三项世界纪录。面向人才培养，天津大学已实现脑机接口方向本科、博士点的全链条覆盖。
在医疗应用层面，团队开发了“神工”系列产品，涵盖脑积水无创快速诊断、抑郁客观量化评估、中风后运动康复等多个领域，已获批5张医疗器械注册证。去年，团队与天津市环湖医院合作启动建设全国首个脑机接口综合临床试验病区，让患者在优美环境中接受高科技康复服务。
在听觉康复领域，团队关注到低龄听障儿童与老年患者无法准确表达主观感受的临床痛点，提出基于无创脑机接口技术的听觉客观评估方法。测试时，儿童仅需观看无声动画，无需主动配合，脑机接口即可通过脑电信号判断其对声音、频率及中文声调的感知与区分能力。
针对人工耳蜗电信号伪迹干扰的难题，团队开发了自动化算法，将传统需要一周的数据处理时间缩短至半小时，并自动生成分析报告，极大提升了临床可用性。相关系统已获得二类医疗器械注册证并在多家医院推广。此外，研究还发现科学音乐训练能显著促进听障儿童言语表达与社交意愿，团队正与天津小海豚合唱团合作，将训练模式科学化、标准化，以惠及更多患者。
北京大学软件工程国家工程研究中心主任 王亚沙：
关于大模型应用的连环思考
围绕医疗领域应用人工智能，特别是大模型的实践，我有以下几个思考。
第一，通用大模型能否对医疗问题给出准确答案？团队曾用中文医疗评测数据集对主流大模型进行测试，该数据集由历年医师、护理、医技、药师资格考试真题组成。结果显示，即便表现最好的模型，也有四分之一的答案是错误的。
面对这种情况，能否用医疗数据精调通用模型，打造垂域模型以提升其专业能力？这就引出了第二个问题：用医疗数据精调后，回答医学问题的表现一定更好吗？我们从互联网收集了教材、指南、百科等约54亿词元数据，采用主流精调算法进行训练。结果令人意外：所有模型精调后能力非但没有提升，反而全部下降。原因在于，未经严格质控的互联网数据根本无法直接使用。
第三，只要有好的医学数据，就一定能训练出好模型吗？垂域训练中几乎必然遭遇“灾难性遗忘”——模型学了新知识，却遗忘了旧能力。例如，精调前的模型能准确回答“5×8=40”，精调后面对同样问题却开始胡言乱语。减少“灾难性遗忘”，在算法创新上仍有很长的路要走。
第四，能准确回答医学考题，就意味着能在真实医疗场景应用吗？首先，存在知识溯源问题，现实中，大模型生成的参考文献常属虚构。循证能力是垂域模型必须构建的核心能力。其次，要有主动问诊能力，当患者描述不清时，人类医生会反问澄清，而现有大模型大多照答不误，这极易导致错误输出。让模型学会主动提问，是场景落地的关键一步。
第五，有大模型就能解决一切吗？在处理电子病历中连续的数值型数据时，大语言模型显然效果欠佳。对此，团队研发的“小北健康”系统及其增强版，通过调用多种工具综合研判，已在部分评测中取得了较好表现。
暨南大学附属第一医院院长、党委副书记 郑小飞：
医工交叉快速响应临床需求
暨南大学附属第一医院作为广东省高水平医院，核医学科在华南地区享有盛誉，脑机接口相关病例已逾千例，与澳门医疗转诊合作密切。
在脑机接口临床应用上，我院形成了侵入式与非侵入式脑机接口联合应用特色，建立广东省首批脑机接口病房，覆盖病种全面。针对卒中后偏瘫，有患者仅两周便从卧床恢复至独立行走，康复周期缩短八成；脑瘫患者经植入电极配合非侵入式训练后，痉挛手部可自主活动；闭环脑深部电刺激术（DBS）开机即控帕金森震颤，立体定向脑电图（SEEG）移动设备使癫痫发作减少七成以上。在意识障碍领域，一名曾被判脑死亡的延髓损伤昏迷患者，经侵入式治疗后，已清醒并可坐轮椅。此外，对巨大肩袖撕裂导致的假性瘫痪，术后通过脑机接口重建运动功能，恢复时间仅为以往恢复时间的十分之一。心理障碍与视觉障碍领域亦获验证，如黄斑疾病患者视力提升0.5%，阅读速度增加20%。
对临床需求的快速响应，源于医工交叉闭环模式。医院正与广州市天河区共建“脑机谷”产业园，置于医院与大学之侧，让工程师身穿白大褂深入病房，随时调研、迭代技术。目前，院企合作平台年产值已达1.5亿元，脑电识别系统项目完成200万元里程碑转化。同时，“骨动智慧车”已服务残特奥会、广州马拉松，并将巡诊送至十余个乡镇。
对于医疗智能化，医院持审慎务实态度。病历生成需警惕幻觉风险，病案是唯一法律凭证，当前医疗智能化工作的重心应在质控监控，而非急于全自动生成。医院运营面临经济压力，AI应率先赋能财务、后勤、采购招标等管理环节，为医院降本增效。
未来，医院将依托天河医疗集团推动脑机接口进社区，借助港澳跳板加速中国技术出海，建设“脑机谷”产业高地，并通过国际医疗服务将最新生产力展示给世界。
东南大学生物医学工程学院教授 刘洪海：
聚焦人体行为功能量化研究
当前，全球脑科学计划持续推进，但对脑学习与调控机制的认知仍面临瓶颈。脑机接口虽拥有声、光、电、磁、热等多种神经调控工具，若不明脑机制，便只能停留于开环状态。无论是侵入式还是非侵入式路线，过去十余年间，除电极外的核心技术进展相对缓慢，高精度、动态下的脑电信号获取仍是共性难题。
东南大学脑机接口研究团队聚焦于人体行为功能的量化研究。针对脑卒中、孤独症等缺乏精准物理数学模型的疾病，临床长期依赖主观量表诊断。团队的目标是通过可穿戴传感器获取多模态信号，建立健康常模与患者模型，二者差异即为量化诊断依据，缩小差异的过程便是干预与治疗。
在运动功能领域，团队构建了脑肌耦合机制与度量体系，通过同步采集脑电、肌电信号，分析大脑运动区与对应肌肉响应的信息传递与共享。借助多尺度传递熵等工具，团队发现脑卒中患者在特定频段与肌肉协同模式上与健康人存在显著量化差异，且与临床运动功能评分量表强相关。基于此，团队将卧、坐、站、走全周期体位纳入评估，研发个性化功能电刺激闭环调控系统，通过解码肌肉协同模型，动态调整刺激参数，提升神经重塑效率。
在认知行为领域，团队针对孤独症社交障碍与刻板行为，开发了基于脑电、眼动与机器视觉的量化筛查与干预系统。通过非受限环境下采集儿童眼动、表情与姿态，建立社交范式的交互模型，并对比常模以识别异常特征。干预端则将认知、情感、社交等六大功能模块嵌入虚拟场景，以游戏化方式量化评估儿童能力，并依据木桶理论，以优势维度提升黏性，以短板维度聚焦干预。
脑机接口的终极目标是形成闭环调控。唯有深度剖析脑机制，以量化模型替代经验量表，才能为运动障碍与神经发育障碍患者提供更客观、精准的康复路径。
华南理工大学未来技术学院教授 黄骐云：
深耕非侵入式脑机接口技术
华南理工大学脑机接口研究团队长期深耕非侵入式技术路线，当前重心在于推动脑机接口的产业化应用，重点关注控制、检测、干预康复三大方向，构建闭环神经调控模式。当前，通过产业转化平台“华南脑控”，已有多款产品上市并进入实际场景。
在控制领域，团队研发了脑机AI鼠标与智能头环。通过检测脑电波及头部姿态，使用者无需双手即可用注意力控制光标完成点击、浏览等操作。该产品已用于高位截瘫患者，显著改善其生活质量与心态。脑机AI轮椅则实现了纯脑信号控制避障及机械臂抓取，无需预训练，佩戴即用，已在渐冻症患者家中及残特奥会现场成功应用。在此基础上打造的脑机AI智慧病房，集成环境设备控制，已在多家医院部署。
在检测领域，团队在意识障碍评估方面积累深厚。针对昏迷、植物状态、微意识等鉴别难题，开发了基于视听觉刺激的脑机接口检测系统，无需患者语言配合即可判断指令跟随与意识残留水平。产品采用可穿戴头环替代传统湿电极，便于临床推广，并可转换为问答交流系统，评估患者认知功能。
在运动康复方面，团队建立主动闭环康复模式。通过解码患者运动意图并触发功能电刺激，带动肢体自主运动。研究证实，这种自主闭环模式对神经再生与功能恢复的促进效率显著优于被动康复。
在心理健康与训练领域，注意力训练系统通过专注力驱动游戏，引导儿童提升注意力，已形成产品化方案。基于长期冥想者脑信号训练的冥想解码系统，可将冥想状态实时量化为0至100分，并通过画面反馈，帮助使用者快速掌握冥想技巧。该系统已拓展至防晕车、防晕船等领域。
广东省广州市卫生健康委信息与统计处处长 华军：
打造生命健康人工智能新生态
对于医疗健康这一复杂系统，中华传统文化中的“精、气、神”智慧，恰可为我们理解和构建数字生命体提供独特框架。
数字生命体的演进分三阶段。其一为“养精”，即筑牢网络、系统、服务器等物质根基，确保稳固可靠，此为多数医院已完成的信息化基础。其二为“聚气”，对应数据治理。数据是数字生命体的能量，流动于经络般的网络之中。若数据质量不高，便如人体气机不顺、气滞血瘀，严重阻碍后续智能涌现。其三为“凝神”，即数据跃迁为人工智能。模型是数字生命体的思维核心，其安全在于清明、向善与可控，须确保训练数据纯净，决策公平可解释。
基于此思考，广州确立了生命健康人工智能发展思路。去年底印发《发展生命健康人工智能的实施意见》，目标是到2027年底，研发10个以上全国一流垂类大模型、50个以上专业小模型，打造300个以上应用场景，建设10个以上智能化生物医药产业园，完成100家企业数字化转型。
实践中，广州正按“精、气、神”路径扎实推进。在夯实基础平台方面，已建成卫生健康大数据中台与行业可信数据空间。数据采集上，创新采用分布式边缘计算模式，两个月内已完成23家医院及5个区基层机构试点，今年新增百家公立医院。在应用落地层面，全市摸排500余个应用场景，重点推进100个，揭榜挂帅支持36个。市级AI就医助手“穗小伊”已上线58家机构。中山眼科中心5G智能巡诊车服务超3万人次，各头部医院垂类专科模型与基层AI辅助诊疗试点正全面铺开。
广州数字健康科技有限公司副总经理 林嫔：
中试基地建设成效初显
广州数字科技集团前身为1956年创立的国营广州无线电装修厂，现为资产总额超800亿元的大型市属国企。作为广州人工智能与信创双链主单位，集团于2024年成立广州数字健康科技有限公司，成功承接国家人工智能应用中试基地建设。
基地按国家任务部署500P专属算力（每秒500千万亿次浮点运算），平台纳管算力将拓展至70000P，同步开发5个垂域大模型、40个高质量数据集及15个先导场景。目前首批180P国产集群算力已到位，大模型应用开发平台、AI 开发平台上线运行。基地拥有40余名算法工程师，已圆满完成2025年度国家考核任务。
在疾控领域，基地入选国家疾控人工智能技术支撑单位前三强，牵头构建全国首个疾控可信数据空间，开发AI流行病调查、AI免疫规划等智能体，其中免疫规划智能体即将在“粤苗APP”上线。行业可信数据空间已吸引42家医疗机构入驻，沉淀39个高质量数据集，开发29款数据产品。
在产业合作层面，基地与北京大学共建人工智能联合实验室，与广州医科大学、广州呼吸健康研究院深度协同，并与20余家头部AI及医药企业签约。集团承接广州健康通平台运营，目标是打造“来广州看病，就用广州健康通”的城市健康服务品牌。
未来，基地将全面上线门户及五大平台，强化“做平台、创优品、走出去”战略，依托中葡联合实验室及集团全球网络，推动中国智慧医疗方案走向世界。
本版文字由本报记者 谢文博整理