當前，人工智能（AI）技術在疾病診斷、影像識別、藥物研發(fā)等領域均展現(xiàn)出巨大潛力和價值。如何進一步推動人工智能深度賦能醫(yī)學發(fā)展，又如何使人工智能在賦能醫(yī)學發(fā)展中“揚長避短”？4月19日至20日，以“人工智能賦能醫(yī)學發(fā)展”為主題的2025年中國醫(yī)學發(fā)展大會在北京召開，與會專家就人工智能與醫(yī)學深度融合的創(chuàng)新路徑與發(fā)展方向進行了探討。
中國工程院副院長、中國醫(yī)學科學院院長王辰指出，人工智能正在深刻改變醫(yī)學研究的范式與行業(yè)生態(tài)。醫(yī)學界要適應人工智能發(fā)展，分階段推進人工智能與醫(yī)學融合，發(fā)揮人工智能作為新質(zhì)生產(chǎn)力照護人民健康的重要作用。
“醫(yī)療領域數(shù)據(jù)具有敏感性、結果不可逆、責任主體復雜等特點。”工業(yè)和信息化部原副部長王江平坦言，醫(yī)療健康行業(yè)的特殊性，使得醫(yī)療健康AI大模型需要人機對齊法則的全面滲透，即通過技術手段與倫理框架，確保AI的目標行為和輸出與人類價值觀和社會規(guī)范保持一致。
從算法和數(shù)據(jù)做起，搭好“底層架構”
“隨著人工智能發(fā)展與大量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，以數(shù)學研究生物和醫(yī)學的條件已成熟。”清華大學講席教授、數(shù)學家丘成桐解釋，醫(yī)學數(shù)據(jù)有著非線性特點，而傳統(tǒng)人工智能模型通常基于線性假設，難以捕捉醫(yī)學數(shù)據(jù)中復雜的非線性關系。面對醫(yī)學數(shù)據(jù)難題，數(shù)學與醫(yī)學、人工智能等領域應加強合作，為人工智能提供底層架構，持續(xù)推動人工智能在疾病研究等多領域的應用...[查看原文]
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