破局·AI时代的互联网医疗——中关村东升国际科学园 | 医疗产业创新沙龙第二期

我国人工智能领域的开发研究始于20世纪80年代初，起步虽然较发达国家晚，但是发展速度迅猛。1978年北京中医医院关幼波教授与计算机科学领域的专家合作开发了“关幼波肝病诊疗程序”，第1次将医学专家系统应用到我国传统中医领域。此后我国有代表性的人工智能产品有“林如高骨伤计算机诊疗系统”、“中国中医治疗专家系统”、具有咨询和辅助诊断性质的“中医计算机辅助诊疗系统”等。进入21世纪以来，我国的医疗人工智能则在更多领域取得长足发展。

2016年10月，百度以“开启智能医疗新时代”为主题，正式对外发布百度人工智能在医疗领域内的最新成果——百度医疗大脑，对标谷歌和IBM的同类产品。作为百度大脑在医疗领域的具体应用，百度医疗大脑是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析，模拟医生问诊流程，依据用户的症状，给出诊疗最终建议。

阿里则在医疗智能诊断领域重点布局。2017年7月，阿里健康发布医疗AI“Doctor You”，“Doctor You”AI系统包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等。此外阿里健康还与多地政府、医院、科研院校等外部机构合作，开发打造包括糖尿病、肺癌预测、心理智能、眼底筛查在内的20种常见、多发疾病的智能诊断引擎。

现在，AI辅助诊断的应用变得更加多样。在浙江省杭州市富阳区场口社卫中心的 “两癌” 筛查现场，医生操作超声设备时，屏幕上的 AI 系统同步运行 —— 探头扫过体检者乳腺，绿色框标注良性病灶，红色框警示危重级异常。这套 “富智医影” 系统让筛查效率显著提升：去年 6 天完成 1152 人乳腺 B 超筛查，今年 4 天即完成 990 人，异常检出率提高至 96.8%。

与此同时，重庆黔江区的泰康人寿体验活动中，张阿姨通过 AI 眼底筛查在 1 分钟内发现青光眼风险，这项技术已完成超 10 万人次检测，对十大慢性病的风险评估准确率达 95% 以上。这些真实场景共同勾勒出 AI 辅助诊断在多元领域的迫切需求：健康筛查机构需要处理海量影像，保险公司渴望精准评估风险，基层公共卫生服务需要高效监测慢性病趋势。

美年健康 2025 年推出的 “肺结宁” AI 系统，通过 CT 影像智能分析实现肺结节精准分类，在全国近 600 家体检中心规模化应用，结合 “AI 冠脉钙化积分、骨密度识别” 等功能实现胸部 CT “一扫多筛”，显著提升疾病检出效率。

AI 辅助诊断技术的应用早已突破早期局限，从过去单一病种的专家系统、实验室阶段的技术验证，延伸到健康筛查机构的高效影像初筛、基层公共卫生的慢病监测等多元场景，不仅印证了我国 AI 辅助诊断技术 “从跟跑到并跑” 的发展成果，更凸显出行业对 “技术适配场景” 的迫切需求，也正是本场沙龙旨在破解的核心命题。

2025年9月16日， Inno.Ecos再度牵手火山引擎、极新举办“破局·AI时代的互联网医疗 | 医疗产业创新沙龙第二期”，诚邀AI辅助诊断企业创始人、技术开发者、产业投资人，共话AI时代互联网医疗的下一站故事。

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