在12月14日举办的2024中国医学人工智能大会上，国内外多位专家围绕医学AI在临床领域的应用潜力及其挑战展开了深入讨论，吸引了大量医疗专业技术人员和科技爱好者的关注。这场大会深刻揭示了医学人工智能技术正处于加快速度进行发展的阶段，同时也面临着现实的难题和挑战。

　　与会专家首先强调，尽管国内在医学AI领域的论文数量可观，但数量并不是衡量该领域发展的唯一标准。清华大学生物医学工程学院执行院长王广志指出，真正重要的是这些研究成果如何能够转化为实际应用，解决现实中的临床痛点。他表示，必须关注能够结合临床痛点问题的技术，这样才可以推动医疗方法、管理流程和健康监测等领域实现实质性进展。

　　除了技术创新，王广志还提到复合型人才的培养意义重大。这种人才既需具备AI和计算机算法的专业相关知识，又能与临床医生互动，深入理解医学领域的痛点问题。这种跨学科的合作有助于推动医学人工智能技术的实际应用。

　　浙江大学的教授李劲松则将焦点放在大模型等新兴技术的应用上。他指出，医疗领域需要找到真正契合医生工作场景的AI技术应用。以近年来备受瞩目的大型语言模型ChatGPT为例，李劲松强调，技术要有生命力，必须找到最契合的应用场景，才能真正为医生的工作提供帮助。

　　医疗场景的复杂性亟需更高的AI技术精度。上海联影智能医疗科技有限公司的联合发起人詹翊强表示，在大模型时代之前，单个模型往往只能解决一个问题。这在医疗应用场景中尤其突出，例如放射科拍摄胸部CT时，解读一幅影像在大多数情况下要调用数十个模型。而在大模型的推动下，一个模型如今已可处理大约37个病种，明显提高了临床应用的价值。

　　更进一步，詹翊强将医学人工智能的成熟度与无人驾驶进行了对比。随技术的不断演进，医学AI的精准度有望从辅助驾驶的L1、L2提升至自主行驶的L3、L4水平。这在某种程度上预示着，AI在医疗领域的应用会更加深入，为医院提供更高效、更精确的服务。

　　然而，尽管技术进步可期，医学人工智能的商业化仍需谨慎推进。博奥生物集团有限公司生物信息研究院院长张智表示，产业化和商业化的思路应当从医院的角度切入，关注医院的诊疗效率、科研水平与临床服务能力。他认为，AI产品应当与医院的信息系统和工作流程无缝结合，这样才可以有效提升医院的整体运作效率。

　　与此同时，企业也应该意识到，人工智能的应用应当关注多重维度，包括诊断、治疗、康复和健康管理等，形成多功能集成化的解决方案，以应对当前医疗行业的复杂需求。

　　中国生物医学工程学会副主任委员黄嘉华也指出，政府在AI和医疗器械领域的支持力度前所未有，医学人工智能的创新需要在政策的引导下，尽早涉及国际标准的制定，促进产业的规范化发展。他强调，精细化的标准能够减少技术落地的阻碍，推动行业的健康发展。

　　总体来看，医学人工智能在临床应用中展现出巨大的潜力，但同时面临如何将理论转化为实践的严峻挑战。专家们一致认为，未来的发展路径需要重视实际应用场景，推动多学科交叉合作，以实现更高的技术落地率。

　　在这个科技快速的提升的时代，AI技术如简单AI等的应用正在慢慢地深入各行各业，特别是在医疗领域，推动着更高效率的服务与诊疗模式。公众在享受到这些新技术带来的便利时，也要关注其潜在风险，理性看待技术发展对社会的影响。随着人工智能慢慢的提升，我们期待在解决医疗行业痛点方面，能取得实质性突破，为更多患者带来福音。