解锁AI﹢医疗健康更多融合可能
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□实习记者杨滢本报记者夏海波当前，人工智能（AI）与医疗健康深度融合。然而，如何让AI在医学场景中真正落地见效，仍是亟待破解的难题。在近日于沈阳市召开的2026健康中国医疗健康产业大会上，由大连理工大学附属肿瘤医院（辽宁省肿瘤医院）承办的人工智能赋能医院高质量发展专题会（见右图）...
□实习记者 杨滢 本报记者 夏海波
当前，人工智能（AI）与医疗健康深度融合。然而，如何让AI在医学场景中真正落地见效，仍是亟待破解的难题。在近日于沈阳市召开的2026健康中国医疗健康产业大会上，由大连理工大学附属肿瘤医院（辽宁省肿瘤医院）承办的人工智能赋能医院高质量发展专题会（见右图）受到广泛关注。该院党委书记刘宏旭表示，站在“十五五”开局的新起点，AI赋能医院高质量发展将是一场深层次的系统性变革，需要医工协同、产研联动、政策创新多方共振。会上，多名专家学者，就AI赋能整合护理学科建设、AI赋能医学基础研究、AI赋能医疗与健康监测等，展开深入讨论。
提速整合护理学科建设
中国抗癌协会副理事长强万敏： 当前，构建一个连续协同、功能互补、运行高效的护理发展新生态，已成为护理行业发展的必然趋势。该新生态的构建核心在于整合护理理念的深化与数智技术的深度赋能。
整合护理理念的提出源于中国工程院院士、中国抗癌协会理事长樊代明所倡导的整合医学理论。该理论旨在破解现代医学专科过度细化、知识碎片化的困局。
受该理论的指导，我们团队于2022年提出整合护理概念。传统的整体护理强调对患者生理、心理、社会及精神层面的全方位照护，并关注出院后的延续性随访。而整合护理在此基础上，进一步强调多学科协作与跨学科融合，致力于实现跨机构的协同与衔接，旨在通过最优化的个性化整合照护，使患者获得最大健康获益与最佳康复效果。
在该模式下，护士的角色从被动的执行者转变为主动的管理者、患者的代言人及全程导航者。护理的价值不再局限于单机构的院内服务，而是延伸至分级协作网络体系，通过医护一体化和医防融合，实现从预防筛查到安宁疗护的全生命周期覆盖。
要实现整合护理的高效运行，单纯依靠人力投入难以为继，必须引入数智技术作为支撑，以人文关怀作为底色。
未来的护理新生态，应当是人机高效协作形态。一方面，要利用智能体取代重复性、常规性的护理操作，将护士从繁琐的事务中解放出来，使其回归护理的人文底色，即倾听、共情与尊重。另一方面，通过穿戴式设备与物联网技术，大医院的护士站可升级为分级网络的“指挥中心”，实现从事后呼叫向事前预警的转变。例如，针对乳腺癌术后患者，通过居家穿戴设备监测肢体数据，可早期识别淋巴水肿风险，从而避免中重度并发症的发生。利用虚拟现实或者增强现实（VR/AR）设备，护士可对社区患者进行远程指导，真正实现医疗资源的下沉与同质化。
重塑医药科学研究范式
大连民族大学党委常委、副校长张树彪： 脂质纳米粒（LNP）推动制药领域取得了重大进展，是目前极为成功的核酸药物载体。不过，LNP中的主要脂质成分，如可离子化脂质，目前仍被国外公司垄断，是各国争相竞争的技术高地。在AI赋能医药研发范式变革的背景下，团队依托AI技术探索突破传统脂质载体的研发瓶颈，开展核酸递送与肿瘤靶向治疗相关研究。团队依托多年研究，获得了单季铵盐脂质、双季铵盐脂质、蔗糖酯脂质和肽脂质等一系列研究成果。其中，肽脂质有望解决LNP非肝靶向、稳定性不佳且具有一定的毒性等问题。
团队发现传统肽脂质研发主要依赖文献经验与试错式实验设计，存在结构覆盖范围有限、筛选效率低、潜在有效结构易遗漏等问题。为此，团队正重构传统实验范式，搭建AI筛选体系，通过AI大模型智能评分完成化合物初筛，锁定高潜力候选结构，减少无效实验，提升整体研发效率。不过，肽脂质领域的高质量公开数据稀缺，制约了预测精度。团队后续将持续迭代AI预测模型，优化LNP-mRNA递送系统，探索mRNA﹢化疗药物联用逆转肿瘤耐药的研究策略，为切实解决肿瘤药物递送临床难题提供新的研究思路。
大连理工大学附属肿瘤医院（辽宁省肿瘤医院）特聘项目首席研究员朴海龙： 肺癌是全球癌症相关死亡的重要原因，非小细胞肺癌的转移率很高。多原发肺癌是指同一患者肺内同步生长的多个原发性肿瘤病灶。然而，该病与肺内转移的鉴别诊断仍是临床难题。尤其在组织学特征相似的病例中，传统病理学方法难以实现精准区分，直接影响患者的分期确定和治疗决策。团队采用单细胞空间多组学技术，围绕多原发肺癌的分子特征与转移机制开展系统性探索，识别出一些此前未被描述，但对肿瘤发生发展具有重要作用的标志物，有望成为多原发肺癌患者免疫治疗的新型潜在靶点。
此外，团队还依托单细胞空间多组学技术探索淋巴结转移机制。团队对数十万级别的单细胞数据及数万条空间测序数据，开展批量组学分析，挖掘淋巴结转移的细胞分型特征、关键差异基因与免疫表达规律，揭示肿瘤中心与肿瘤周边的基因表达及信号通路差异，筛选出与肿瘤转移密切相关的特异性细胞及分子特征，并借助公共开放数据集，完成研究结果的交叉验证。
浙江大学长三角智慧绿洲创新中心未来健康实验室副主任陈麒先： 核酸药物作为第三代药物代表，靶点相对丰富、研发周期短，但其研发长期依赖经验性序列设计，且药物进入细胞内易降解，产业化进程受限。其中，在小核酸药物领域，AI为序列优化与靶点筛选提供了新的解决路径。
团队构建了贯穿设计、筛选、验证的研发体系：针对单靶点数以千计的候选序列，实现AI序列设计、靶点筛选与超高通量筛选的智能处理，超算模块提供支撑。针对通用大语言模型难以直接泛化至核酸序列语言应用场景的技术瓶颈，团队在靶标结构解析、序列信息编码与作用机制建模等方面开展多轮方法迭代，并通过开展数据共享、引入外部数据优化自有模型。经与当前市场领先的AI预测模型进行量化比较，自有模型在精度方面实现了两个数量级的提升。基于上述模型，团队已针对具体靶点设计出多款小核酸药物，并期待与医疗机构、药企等开展深度合作，加快推动技术成果临床转化与产业化落地。
推动医疗服务提质增效
大连理工大学人工智能学院（机器人与智能系统研究院）李健： 在医疗场景中，医学检验是关键的一环。目前，临床检测手段存在时效滞后、侵入性风险大及高度依赖人工经验等局限，不仅易导致诊断效能受限，还难以实现连续、动态的精准健康监测。贴于皮肤表面的柔性穿戴式传感器在部分场景中具备替代检测的潜力。不过，其临床应用仍面临三大关键技术问题，涉及传感信号准确性、皮肤界面稳定性、系统集成材料与工艺体系研发。
针对上述技术问题，团队对柔性穿戴式传感器进行了系统性优化。一是采用“减薄”策略设计单个压力传感器，在现有成熟材料体系的基础上，将传感器整体厚度缩减至微米级（30～50微米）。同时，基于新型材料体系、3D打印技术等，设计高密度传感阵列设备。二是开发新型黏附材料和界面主动力反馈技术等，研发柔性穿戴式传感器，提升信号采集稳定性。三是探索系统集成方案，基于研发的柔性穿戴式传感器，研发非侵入式连续血压监测设备。临床验证结果表明，该血压监测设备的监测结果与重症监护室现有监测设备差异较小，能够满足连续动态监测需求。
汉枫医疗董事长卢朝霞： 万物智联是AI真正走向实际应用的重要基石。不同于仅完成数据传输的万物互联，万物智联具备主动采集信息和自主挖掘数据规律的能力，从而助力实现物联网与AI共生共荣。
在传统的数据、算力、算法三要素之外，场景构成了AI的“第四要素”。只有扎根真实应用场景，才能释放数据价值，有效规避数据闲置、模型脱离实际等问题。
智能体具备感知、认知和执行能力。多智能体依靠协同决策，可协同处置复杂临床任务，完成患者体征监测、风险预警、干预反馈与全流程质控等工作。
当前，很多医院的整体AI技术体系涵盖算力基础设施、标准化治理后的医疗数据、模型管理以及智能体调度模块，相关应用覆盖院前、院中、院后全周期诊疗场景。未来，医院将向智能原生医院演进，以健康管理为中心，面向患者、医务人员、管理者三类服务对象，具备万物智联、全景智能、数字孪生等特征。
在上述背景下，掌握AI方法学的医务人员，能力将得到显著提升，反之则可能会面临能力短板。
与此同时，行业竞争重心正从单纯比拼模型精度，转向与临床工作流的深度融合。专科闭环式应用将成为医院发展方向，推动诊疗全流程精细化、专业化、智能化管理。
AI将深度嵌入影像、ICU、用药等关键环节，成为医院建设的必选项，助力“无围墙医院”“家庭病房”等新型医疗模式落地，为健康中国建设提供数智支撑。
主题：在近日于沈阳市召开