当前，人工智能在医疗领域的应用范围不断扩大，从药物研发、医学影像分析到辅助诊断、康复治疗，再到传染病监测与行业监管，几乎覆盖了医疗的全链条。但如何让这些技术真正走出实验室、进入临床应用，仍是行业面临的现实难题。 1月30日在北京大兴举办的"智能医工融合创新"活动，汇聚了创新链、产业链、资金链、人才链的代表，通过主题分享与交流研讨，集中探讨了"技术如何更好服务人民健康"此核心问题。 从"能用"到"好用"仍有差距。业内人士指出，医疗AI不缺少概念和原型，真正的难点在于跨学科协作、临床验证、合规准入与规模化部署的衔接。在一些高难度、经验依赖强的场景中，医生对技术的稳定性、可解释性和可复制性提出了更高要求。从医院管理角度看，设备投入、维护成本、人员培训、流程改造等现实因素也制约了新技术的推广速度。 医工融合面临多重制约。医疗场景本身特点是高风险、强监管、长周期，技术迭代往往受限于临床试验和真实世界验证的周期。同时，高质量医疗数据的获取与治理成本高，数据标准不统一、跨机构共享困难、隐私保护要求严格，这些都抬高了研发和转化的门槛。与会人士认为，颠覆性技术需要更长的研发周期、更大的投入和更稳定的资金支持，需要多方协同才能跨越"从样机到产品、从产品到应用"的鸿沟。 应用前景广阔但需守住安全底线。专家认为，智能诊疗器械正从单一辅助工具演变为覆盖诊疗全流程的协作伙伴。以骨科为例，智能化手术系统有助于解决微创手术中"看不见、接不准"的难题，提升复位和固定的精度。但行业也普遍强调，医疗智能化必须以安全可靠为前提，既要追求效率，也要明确临床适应证边界、做好风险评估、质量控制和责任追溯。 与会人士围绕如何形成"医、产、融、研、用"良性循环提出了具体建议：一是建立医院、科研机构、企业的紧密联合攻关体系，让临床问题成为研发的起点，让真实场景成为产品迭代的土壤；二是提升数据治理和标准化水平，以可信数据支撑算法训练和产品评估，在合规框架下探索可持续的数据共享机制；三是优化投融资结构，既要靶向投入也要长期投入，将资金精准投向具有明确临床价值、转化路径清晰的方向；四是探索多样化的设备进入医院路径，如通过融资租赁等方式降低医院的一次性投入压力，加快新技术落地。 未来，智能医疗的发展将从"拼概念"转向"拼临床效果与综合成本"，从单点工具转向平台化、系统化的解决方案。智慧手术室、智能监管与公共卫生监测等基础设施建设将为更广泛的应用提供支撑。随着政策环境、技术能力和产业协作的优化，高端医疗装备、手术机器人、智能影像与康复等领域的产业化进程有望加快，进而提升医疗服务的可及性和均衡性。 本次活动由涉及的科创机构主办，地方人才部门与产业基地承办，旨在通过"四链"人才对话，促进智能医疗器械产业发展，推动创新要素加快集聚与转化。
人工智能与医疗的融合正处于从理论向实践转变的关键阶段；该过程需要医学、工程、资本等多领域的深度协作，需要建立更加完善的产业生态和创新机制。北京作为国家科技创新中心，汇聚创新要素、推动产业融合上具有独特优势。通过深化"四链"协同、加强基础研究与临床应用的结合、完善投融资支持体系，必将推动智能医疗产业实现更快更好的发展，为人民健康事业作出更大贡献。