AI正成为重塑医学范式的革命性力量。在前不久举行的AI大模型赋能智慧医院建设论坛上，国家超级计算济南中心主任王英龙说，AI将推动医学从经验走向智能，从局部优化迈向系统变革。

在王英龙看来，当前医学发展面临四大挑战:诊疗效率与精准度难以平衡，医疗资源分配失衡，药物研发周期长、成本高、成功率低，公共卫生响应滞后。解决这些难题，AI大有可为。它不仅可作为医生助手上岗，还能参与到医疗器械研发、智慧医院管理等领域。

王英龙说，在影像诊断方面，AI系统对肺结节、乳腺癌等疾病的识别灵敏度已达95%以上；在辅助决策方面，AI可以在数分钟内完成海量文献分析，显著缩短罕见病诊疗周期；在药物研发领域，AlphaFold模型已预测超2亿种蛋白质结构，大幅加速新药靶点发现；在公共卫生管理方面，AI模型可实现流行病暴发的提前预警和慢病个性化干预，大幅提升防控效率。

在前不久召开的2025中关村论坛年会上，AI对医学范式的重塑也成为热门话题。中国工程院院士唐佩福说，基于中医接骨理念研发的AI手术机器人能实现手术的微创化与精准化。北京航空航天大学教授田捷也认为，AI作为沟通宏观与微观、基础与临床的有力工具，有望给医学发展带来新突破。

不过，AI在赋能医学发展的同时，也存在一些问题。AI医学仍面临数据壁垒、算法可解释性和泛化性不足、临床转化率低、监管规范缺失等问题。王英龙举例说，目前仅有约5%的医学AI研究成果通过了随机对照试验，大量算法仍停留在理论或实验阶段。

王英龙认为，未来AI医学发展需坚持伦理先行，构建医生mdash;AImdash;患者共生共赢关系，秉持普惠初心，让科技惠及每一位患者。

AI正成为重塑医学范式的革命性力量。在前不久举行的AI大模型赋能智慧医院建设论坛上，国家超级计算济南中心主任王英龙说，AI将推动医学从经验走向智能，从局部优化迈向系统变革。

在王英龙看来，当前医学发展面临四大挑战:诊疗效率与精准度难以平衡，医疗资源分配失衡，药物研发周期长、成本高、成功率低，公共卫生响应滞后。解决这些难题，AI大有可为。它不仅可作为医生助手上岗，还能参与到医疗器械研发、智慧医院管理等领域。

王英龙说，在影像诊断方面，AI系统对肺结节、乳腺癌等疾病的识别灵敏度已达95%以上；在辅助决策方面，AI可以在数分钟内完成海量文献分析，显著缩短罕见病诊疗周期；在药物研发领域，AlphaFold模型已预测超2亿种蛋白质结构，大幅加速新药靶点发现；在公共卫生管理方面，AI模型可实现流行病暴发的提前预警和慢病个性化干预，大幅提升防控效率。

在前不久召开的2025中关村论坛年会上，AI对医学范式的重塑也成为热门话题。中国工程院院士唐佩福说，基于中医接骨理念研发的AI手术机器人能实现手术的微创化与精准化。北京航空航天大学教授田捷也认为，AI作为沟通宏观与微观、基础与临床的有力工具，有望给医学发展带来新突破。

不过，AI在赋能医学发展的同时，也存在一些问题。AI医学仍面临数据壁垒、算法可解释性和泛化性不足、临床转化率低、监管规范缺失等问题。王英龙举例说，目前仅有约5%的医学AI研究成果通过了随机对照试验，大量算法仍停留在理论或实验阶段。

王英龙认为，未来AI医学发展需坚持伦理先行，构建医生mdash;AImdash;患者共生共赢关系，秉持普惠初心，让科技惠及每一位患者。