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如何确保医疗AI可审计?业内:医疗推理应当以“可执行、可测试”的代码形式呈现

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每经记者:张宏 每经编辑:陈俊杰

每经北京7月6日电(记者张宏)7月4日,2026全球数字经济大会医疗健康专题论坛在北京国家会议中心举行。京东健康智能算法负责人胡浩源在发言中指出,医疗大模型与通用大模型的发展逻辑存在差异,前者已从追求规模转向强调严谨性与可控性。医疗场景的特殊性在于,任何失误都可能造成不可估量的损失,因此该领域已超越单纯的技术突破阶段,进入规模化交付的深水区。

他认为,可信与合规是医疗大模型发展的核心前提。医疗推理应当以“可执行、可测试”的代码形式呈现。在训练层面,应聚焦“操作流轨迹”而非“思维链轨迹”。思维链的本质是事后叙事:模型先产生结论,再补充一段看似合理的解释过程。这种机制下,即便推理路径错误,输出仍可能逻辑通顺、表述流畅,从而具有极强的欺骗性。相较之下,操作流轨迹的每一步均对应真实的工具调用——如加载影像序列、选取ROI(感兴趣区域)、执行测量、进行比对等。整个过程可重放、可校验、可审计,每一步都有明确的真值对照:代码要么成功执行,要么直接报错,不存在虚构或编造的空间。



胡浩源正在发言 图片来源:每经记者 张宏 摄

上海影禾医脉董事长王世和则认为,对医学影像AI(人工智能)来说,相比准确率,更为关键的是,AI 工具与模型能否真正融入医生的实际工作场景,能否获得医生的使用意愿与医院的付费认可。医学影像 AI 的价值贯穿“开单—扫描—诊断—临床应用”的完整服务链条。临床医生面对 CT(电子计算机断层扫描)、MRI(磁共振成像)、DR(数字化X线摄影)、超声等影像手段,以及各自数百项检查项目,在影像技术快速迭代的背景下,未必总能精准选择最优检查方案。因此,确保开单正确性,是影像 AI 需要攻克的首要环节。

当前,医院采购AI医疗设备的积极性如何?针对这一问题,胡浩源会后在现场接受《每日经济新闻》记者采访时表示,医生群体对AI的接受度存在分化,其中头部医院的态度较为积极。这类医院一方面会与外部大厂开展合作,另一方面也会自建技术团队,推动AI在院内的落地应用。

对于付费与调用模式这一问题,胡浩源告诉《每日经济新闻》记者,目前仍属于商业化探索阶段,尚未形成明确共识。从部署方式来看,医院普遍倾向于私有化部署,直接在院内完成模型搭建与运行,因此较少出现调用外部大模型的情况。

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