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肿瘤早期检测、胎儿疾病诊断与干预、脑机接口、数字医学人……随着大规模模型的不断迭代与应用，AI助手开始参与院内院外防治、个体与集体健康等“全周期医学”。这是中青报及中青报记者近期在重大会议和学术论坛上获悉的数字医学突破。近日，以“AI赋能，全周期医学新篇章”为主题的第三届CCF数字医疗大会（DMS2025）在北京召开。本次会议由中国计算机学会（CCF）主办，CCF数字医学分会、北京安贞医院协办，隶属于首都医科大学。大会将设置智能诊断、精准治疗、医疗大数据应用、大医疗模型与多模态应用、人工智能辅助医药研发、医疗机器人与实体智能等九个分论坛，医学和计算机科学专家将共同探讨前沿话题。 “未来已来，跨学科合作至关重要。”北京驰远人工智能研究院首席研究员张恒贵表示，文字代表了很多专家的观点。 “人工智能的进步为心脏医学的研究和临床应用带来了新的范式。”张恒贵将带领团队打造一个基于数据和原理相结合的“虚拟心脏”。目标是建立人工智能心脏诊疗模型和数字孪生心脏模型，以提高心血管疾病的诊断和治疗水平。疾病机制探索。 “虚拟心脏”的构建非常复杂，其原理包括详细的生理数据、血流动力学和生物力学模型，以及心脏结构和解剖模型。利用“虚拟心脏”，医生可以全面了解心脏的生理过程并预测心血管疾病的风险。 “虚拟心脏”支持临床手术计划的演练并模拟药物对心脏的影响。这提高了药物研发的安全性和效率。心血管疾病是我国人口死亡的主要原因。安贞医院何益华教授团队研发的“安贞”模型具有“专家级”推理能力，是智能超声心动图的中枢“大脑”。在此基础上，团队进一步研发了心脏超声智能报告系统、胎心智能医疗等智能产品。智能超声诊断一体机。在我国，许多心血管疾病死亡发生在医院外。何益华提出，人工智能数字医学可用于缺血性心脏病和恶性心律失常的早期发现和预测，并可构建数字人工智能辅助工具进行有效的心肺复苏，从而减少院外心血管疾病的死亡。 CT 扫描、核磁共振成像、超声波和其他测试使用机器扫描人体并形成图像，然后医生使用这些图像创建诊断报告。此过程显着压缩了数据量。北京航空大学教授田杰先生介绍了当前的医学现状。图像分析遵循“信号-图像-知识”范式。这是因为人类无法直接解读医疗设备收集的信号成像设备，因此必须将它们重建为图像以帮助医生进行视觉诊断。 “数据重建后的可视化差异显着，限制了AI模型的性能。”针对这一问题，田杰团队突破传统流程，提出了跳过“图像重建”，直接利用数据分析进行疾病诊断的“信号感知”范式，结果发现，在肺结节良恶性诊断、实性结节诊断、EGFR预测三个临床诊断任务中，Signal AI较图像AI模型提高了诊断准确率。目前，团队利用AI支持肿瘤诊断，涵盖肺癌、胃癌、鼻咽癌、肠癌等多种疾病，取得了一系列成果。CCF数字医学、复旦大学数字医学研究院院长分享了Multi-LLM（大规模多模态语言模型）在结直肠癌预后中的应用。这种模式可以大大提高基础研究的效率，缩短基础研究与临床的距离，促进个性化、精准的诊疗逐步过渡到临床。中国工程院院士、北京航空航天大学教授赵庆平主讲“医用数字人体”。通过构建高保真人体数字模型，真实再现人体从细胞、组织、器官到系统的几何形状、物理特性、生理功能甚至病理进化规律，有望克服当前医学发展的三大障碍。首先，减少使用传统医务人员发展耳鼻喉科方法，例如动物试验和解剖。依赖；二是建立患者个性化器官模型，为测试、评估和优化手术方案、降低手术风险提供平台。三是支持药物、器械病理过程和效应研究，为医疗器械、新药研发提供实验靶点，缩短医疗器械、药品研发周期，降低研发成本和风险。赵庆平还强调，构建完整的、交互的、进化的医学数字人体面临着巨大的科学挑战。我国应考虑开展医用数字人体专项研究，协调多学科优势，开展系统的自主创新和关键技术研究。乔杰教授，北京大学党委常委、常务副校长副校长兼医学院院长在致辞中表示，从临床角度来看，人工智能辅助影像诊断将使早期损伤变得不那么明显，手术机器人将进行毫米级精准手术，大型医疗模型将为诊疗决策提供智能支持。从公共卫生角度来看，大数据监测将使健康预防和管理更加先进，智能管理系统将使医疗服务惠及更广泛的人群。在科研领域，数字技术正在加速新药研发，多组学数据整合在精准医疗方面取得突破。楼推介。 “医疗临床需求与信息科技创新的共鸣，是‘人工智能驱动全周期医学新篇章’的核心要义。”计算机和人工智能领域的专家正在加紧工作。与医生密切合作，共同解决临床问题，推动诊断和治疗过程的改进。许多医学院开设了人工智能学院或相关课程，计算机科学专家成为医学院的教授。乔杰相信数字技术将会扩展。通过智能远程会诊、基层支撑系统等拓展医生的“眼睛”和“大脑”，支持精准发现和诊断疾病，制定个性化方案，消除障碍，让偏远地区的患者享受到高水平的优质服务。这些改变不仅将重构医疗服务提供方式，也有利于解决人民群众“看病难、看病贵”的生活问题，为健康中国战略的实施提供强劲动力。