2025年4月19日上午，数智医疗知南大会“医智融合产业创新与新质人才发展”学术会议隆重举行。会议由云南省计算机学会副理事长，云南师范大学网络与信息中心主任云利军、云南省计算机学会数字医疗专业委员会副秘书长黄华菲主持。与会专家围绕AI医学应用、神经调控、数据驱动管理等议题展开深度探讨。摘编如下：

｜张文生：大数据时代人工智能医学应用探索与思考

　　传统医学，无论是中医的望闻问切，还是西医的先进设备诊断，都依赖于医生的经验和知识。然而，随着大数据和人工智能的发展，我们有了智能化技术来辅助这一过程。

　　中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室特聘研究员、国家新一代人工智能重大项目首席科学家张文生教授说，在医疗资源稀缺的当下，如何利用智能技术赋能健康医疗，是我们迫切需要解决的问题。

　　虽然我国在人工智能与医疗产业融合方面取得了显著进展，但与国际先进水平相比还存在一定差距。当然，我们也有自己的优势。我国拥有庞大的医疗数据和丰富的应用场景，为人工智能的发展提供了肥沃的土壤。需要注意的是：通用大模型在医疗场景中存在“幻觉”风险，需通过垂直领域知识增强与再训练大模型来降低相关风险。

　　随着政策的支持和市场的推动，人工智能在医疗领域的应用前景将越来越广阔。在未来的发展中，我们需要注重技术创新和人才培养。通过加强科研投入和人才培养，推动人工智能与医疗产业的深度融合。同时，我们还需要注重应用场景的拓展和商业模式的创新，为人工智能在医疗领域的应用提供更多的可能性和机遇。

｜杨延：人工智能助力未来新医疗

　　浪潮信息医疗行业技术总监杨岩介绍说，大模型在医疗行业的快速发展，从辅助诊断到智慧医疗，大模型正在逐步改变医疗行业的面貌。然而，大模型在医疗行业的落地也面临诸多挑战，如幻觉问题、应用开发流程复杂、多模多元适配难等。为了解决这些问题，浪潮推出了人工智能基础设施层的解决方案，主要包括：构建AI中台，对底层硬件进行资源分配，对大模型应用相关的数据、模型和用户进行统一管理，并集成模型开发所需工具。基于这些解决方案的支持，医院开发大模型应用将变得更为简单。

｜李小俚：多模态神经调控诊疗与数据中心建设设想

北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室副主任李小俚教授介绍了神经调控技术这一当今医学领域的研究热点。该技术通过外部物理因子对大脑进行调控，不仅有助于治疗多种脑疾病，还能改善大脑功能，提高认知能力。

　　目前，多项神经调控与脑健康技术取得了最新成果，包括用于检测大脑活动的检测系统、改善大脑功能的调控设备以及针对特定脑疾病的创新疗法。这些技术的出现，为治疗脑疾病、提高患者生活质量提供了新的可能。

　　此外，他特别强调了跨学科合作的重要性，认为只有通过医学、物理学、计算机科学等多学科的交叉融合，才能推动神经调控与脑健康技术的不断发展和创新。

｜姚绍文：浅谈人工智能带来的变革

　　从早期的专家系统、机器学习到如今的深度学习、大模型，人工智能的发展日新月异。同时，人工智能与互联网的结合，更是为数字化转型、智能化演变提供了强大的动力。

云南大学软件学院原院长姚绍文教授介绍说，人工智能并非万能，其背后仍存在诸多挑战和风险。一方面，人工智能的认知理论、情感机制等基础领域仍有待突破；另一方面，人工智能技术的广泛应用也带来了道德、文化等方面的挑战。因此，我们需要理性看待人工智能的发展，避免过度期许和依赖。

　　此外，AI人才培养的重要性变得更加突出了，除了技术知识培养外，更要加强对学生综合素质和创新能力的培养，培养具有创新精神和实践能力的高端人才。当然，AI发展应该结合区域特点，推动人工智能与产业深度融合，服务于国家战略需求。

｜漆恒琦：数智融合，探索医疗服务模式的重构与创新

　　随着公立医院高质量发展推进，医疗行业正经历深刻转型，整合、连接与进化成为关键词。新一代医院信息系统需采用新技术与新架构，以满足医疗服务新体系要求。

　　卫宁健康科技集团股份有限公司售前咨询总监漆恒琦介绍，在数字化领域，卫宁健康在2020年率先推出基于数智中台的新一代医疗科技产品WiNEX，目前已在数百家医院成功实施。公司产品体系全面，涵盖服务资源、临床通专、业务管理、多端协同、数据运营及集团管理六大方面。产品设计之初即融入AI核心能力，卫宁最新的医疗大模型WiNGPT 2.8已融合DeepSeek R1，具备多模态、复杂推理及智能体技术，结合医护智能助手WiNEX Copilot，已覆盖百余医疗场景。

　　未来，卫宁健康将持续推进数字化与智能化创新，为医疗行业转型升级提供有力支撑。

｜赵前前：数据驱动医院医疗与运营管理

　　首都医科大学附属北京朝阳医院拥有三个院区，共2500张床位，日门诊量达到1.7万人次，重点学科为呼吸病学和急诊。在数据应用方面，医院紧跟国家医改政策，通过数据资产化治理，支撑医院的经济经营、医疗运行和学科发展。

　　该院信息中心赵前前副主任介绍说，医院构建了数据精细化管理平台，对运营数据进行全面治理，形成了520个管理指标，并根据费用、质量、效率等权重进行评价。该平台实现了实时质控监测，如门诊量、手术开台时间等，为医院管理提供了有力支持。通过数据分析，医院能够精准评价医生临床业务能力，找出短板和专长，优化团队配置。同时，医院还对病种成本、设备使用等进行了深入分析，为学科建设和管理提供了科学依据。

　　她强调，数据应用离不开医院管理者的支持。近年来，随着医院对数据需求的增加，信息部门不断完善信息系统，提高数据质量。此外，医院还通过政策引导，推动各职能处室利用数据进行科室分析和管理。未来，医院将继续深化数据应用，推动医疗行业的数字化转型。