财联社 7 月 20 日讯（记者 卢阿峰） 人工智能正以不可阻挡之势与医疗行业深度融合，成为推动我国医疗体系创新与发展的重要力量。

19 日，"2024 百度健康产业生态大会 " 在北京举行，吸引了众多来自人工智能、健康科普及医疗健康产业领域的专家学者、企业代表、行业领袖。大会围绕 "AI 普惠 " 议题，深入探讨了如何利用人工智能技术破解医疗服务中的 " 不可能三角 "，AI 与大数据如何深度融入并重塑医疗服务体系，为解决传统医疗难题提供了新视角与新路径。

通过一个码、一张网、一朵云，实现居民全生命周期健康管理？

打开 AI 用药助手，拍下药盒即刻呈现清晰详尽的药品说明书，省去了在微小字眼中费力搜寻的繁琐；通过简单扫描二维码，患者的基本信息与症状概览瞬间呈现在医生眼前，让医生能够专注于与患者深度交流，同时依托先进的临床决策支持系统，迅速而精准地制定诊断方案……这一切，已非遥不可及，而是 AI 大数据技术与医疗健康服务领域深度融合、创新碰撞下的生动现实。

北京大学中国健康发展研究中心主任李玲认为，AI 不仅是医疗服务的辅助工具，更是推动医疗体系升级的重要力量。" 医疗为什么是一个复杂的体系？是因为它的不确定性、它的信息不对称、它涉及的范围极其广，医疗、医保、医药都有涉及，所以如何解决医疗服务里面长期在传统的领域解决不了的问题？可能就是靠数字时代给医疗赋能。"

"AI 及大数据能使我们的不确定性变成确定性，使信息的不对称，让它相对对称一点，使老百姓对医疗服务、对健康的需求都能在各个层面得到满足，甚至可以使医患关系走向良性。" 李玲认为 AI 能够成为当前医疗服务体系中有力的补充。

目前，业界普遍认为医疗问题是一个 " 不可能三角 "，即在医疗生产力中难以同时实现的三个关键要素：质量（" 看得好病 "）、成本（" 看得起病 "）和效率（" 看得上病 "）。我国不同地区、不同收入群体、不同环境下的人群面临的主要疾病威胁不同，医疗资源分配不均的同时，也伴随着医疗需求在时间和空间上的不均匀性。

百度集团资深副总裁、百度大健康事业群组总裁何明科表示，" 虽然 AI 不能直接给人类看病，却是这个‘不可能三角’的重要平衡点，AI 虽不能直接替代医生进行诊疗，但能在这一难题中找到平衡点，通过提升效率、优化成本结构，同时保证医疗服务质量。"

何明科介绍，目前，百度的 AI 健康问答服务日活用户已超过 200 万、AI 用药助手累计服务超 2000 万人次、AI 医学报告支持超 100 种报告类型。百度健康通过构建创新产品，正逐步将 AI 技术转化为实际生产力。

实际上，近年来，我国医疗健康数字化技术的发展非常迅猛，应用场景及市场规模在快速增加。公开数据显示，仅在 AI 影像方面，2023 年我国的市场规模约为 36.2 亿元，预计到 2025 年将达到 126.8 亿元，2020-2025 年的复合年增长率（CAGR）约为 127.1%。此外，整个医疗 AI 行业规模预计到 2030 年有望超过 1.1 万亿元。

与会嘉宾普遍认为，医疗健康与数字化深度融合前景广阔。李玲在会上表示，未来健康中国的模式应该是每个中国人都将拥有一个集公共卫生、健康管理、医疗服务信息于一体的 " 健康码 "，全国应该通过 " 一张网 "、" 一朵云 "，实现居民全生命健康周期的管理和服务。

AI 大数据与医疗健康融合能做到哪一步？

会上，与会嘉宾普遍提到：自去年相关部门强化医药营销合规性以来，医药行业面临着营销成本激增、准入门槛显著提升等挑战，这些变化更将 AI 赋能医药营销的必要性与紧迫性推向了新的高度。

阿斯利康全渠道事业部总经理刘谦表示，随着大数据与机器学习技术的飞速迭代，AI 正悄无声息地重塑着药物研发、生产、流通及患者服务的每一个环节。从提升内部商业化效率，到优化医患沟通体验，再到创新患者自我管理及医生诊疗模式，这些领域的 AI 应用已日趋成熟，并成功落地。

初犊健康科技集团有限公司 CEO 任义峰认为，未来十年，数智化终端将成为行业标配，涵盖传统零售终端、B2C 电商、O2O 服务、私域健康管理以及互联网诊疗五大领域。

这一转型趋势正在成为现实。7 月 1 日，北京参保人已能在美团、京东等平台上，在 300 家医保定点零售药店线上购买非处方药品，这标志着医药购销渠道正经历着前所未有的变革。

搜药合伙人、药赋能 CEO 邵清也表示，" 当前，医药购销渠道正经历大洗牌，互联网医药平台的销售占比迅速攀升，而传统线下药店则面临销售增速下滑的挑战。"

那么 AI+ 医疗健康，最多能做到哪一步？制约融合速度的关键是什么？

鹏城实验室医疗健康 AI 使能团队负责人宋震表示，"AI 在医疗影像领域的成就有目共睹，而在药物研发领域，通过 AI 与分子动力学的结合筛选药物靶点也已取得显著进展。在健康管理、慢性病监测等方面，AI 同样展现出非凡潜力。然而，尽管数据量持续膨胀，但在干预与治疗领域，AI 尚未取得突破性进展，这主要受制于责任界定与伦理考量。"

上海仁济医院泌尿外科主任迟辰斐则强调，"AI 在处理客观知识，如疾病症状描述时表现出色，但在构建主观知识体系、进行反向推理方面仍显不足，还需要提供高质量的训练数据、促进医生与 AI 的紧密合作，并为 AI 模型创造实际应用的测评环境。"

值得一提的是，我国相关部门高度重视医疗 AI 的发展，并出台了一系列政策措施来推动其应用。例如，《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》等文件提出要加强人工智能在医疗卫生领域中的应用，推动医疗大数据共享和隐私保护等。相关部门、各地政府还通过资金扶持、税收优惠、人才引进、积极建设医疗 AI 创新平台和产业园区等多种方式支持医疗 AI 企业的发展。