（从左至右：北京医院泌尿外科行政主任刘明、诺贝尔生理学或医学奖获得者欧文·内尔、医学会创始人兼首席执行官王士瑞、医学会名誉主席冯小源中华医学会放射学分会)
会上，医学联合会宣布成立人工智能学术委员会。 首席科学家是诺贝尔生理学或医学奖获得者、德国生物物理学家欧文·内尔（Erwin Neher）。 中国科学院院士张旭担任该学科带头人。 专家顾问还包括内分泌、消化、泌尿、神经、呼吸、肿瘤、心血管、肾病、全科等疾病领域的顶尖专家。 医学会人工智能学术委员会成员包括医学领域的顶尖专家学者以及人工智能领域的领军人物。 未来，医学联合会将联合AI学术委员会专家，在医学大语言模型的模型优化、训练策略、评估测试等方面进行深入合作，进一步推动科学技术的研发和转化。以及医疗人工智能相关技术成果，为医生和患者带来福祉。 以获得更准确、可靠和个性化的服务和支持。 同时，医联体AI学术委员会也会关注伦理、隐私等问题，确保AI技术在医疗领域的应用符合社会道德和法律法规。
与多方合作，打造医疗AI产品核心竞争力
近年来，技术能力的加速积累、海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境的有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。 从疾病预防、诊断、治疗、康复四个重要环节，人工智能已经成为医疗领域不可或缺的助手。
张旭院士在致辞中表示：“在这个时代，医疗AI的发展已经成为医疗进步的重要引擎。通过医疗AI技术的不断突破和应用，我们将能够为患者提供更高效、更安全、更安全的医疗服务。”就医更加便捷。” 服务，让更多患者享受生命的象征和尊严。 在春雨般欣欣向荣的医疗AI产品中，医联展现出了独特的特色和魅力。”
医联持续深耕数字医疗，多年来不断将数字技术与医学融合。 今年4月，推出国内首个大型模型驱动的AI医生。 正如医联集团创始人兼CEO王诗睿在主题演讲中表示：“医联走在医疗AI领域的最前沿，也经历了瓶颈期。生成式人工智能的出现，打开了医疗AI领域的大门。”为包括医疗在内的各个领域带来了新的机遇，带来了变化生活网资讯，医联构建了全新的双系统技术框架，经过无数次的讨论和验证，在很多小规模的临床试验中取得了良好的表现。医学是一个容错率极低的行业，所以，医联体对‘100%’确定性和准确性的不懈追求，需要不断用临床试验等严肃的手段来论证和改进。”
医联创始人兼CEO王诗睿致辞
11月，医联体将联合四川大学华西医院等六家顶级三级医院、多家二级医院、基层医院以及医联体AI学术委员会专家，推出全球最大的AI迄今为止的医学临床项目。 四川大学华西医院全科医学科主任李双清介绍，该临床项目涉及多学科、多中心、多层次、3万多个研究样本，采用混合研究设计。观察性研究和随机对照试验，希望能够全面了解医疗实践中的实用有效性和价值。 王士瑞在致辞中透露，医学会未来计划在22个临床专科开展大规模临床试验，数十名顶级专家参与，总样本量预计将超过10万。
医联大模型驱动的AI诊疗系统：首次突破AI与真实患者持续自由对话的难度。 支持诊疗场景多模态输入输出，具备医学推理和决策能力。 这种颠覆性的创新创造，为未来的医疗格局创造了无限想象。 正如大会主席、中华医学会消化内镜分会候任主任委员、海军军医大学第一附属医院消化内科常务主任金振东所说：“就像人工智能医生一样，他可以‘传道授业’，造福他人。更多的基层医生和医学生可以提高医生的诊疗效率，造福更多的患者，也可以辅助专家的学术研究。”
中华医学会消化内镜分会候任主任委员金振东致辞
会上，北京医院泌尿外科行政主任Erwin Nell教授、刘明、中华医学会急诊学会原副主任委员、国家医保局政策专家王瑞茹、副主任刘士新中华医学会放射肿瘤治疗分会副主任、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长董敏分别分享了医疗AI的应用思路和临床探索。
标准先行，助力AI医疗创新发展
当前，生成式人工智能正在引领新一波人工智能热潮，展现出颠覆和重塑行业的巨大潜力。 在医疗健康领域，AI技术的渗透和发展速度也超乎想象。 基础模型和大语言模型的出现为医疗AI的发展提供了新的动力，也伴随着新的挑战。
圆桌论坛环节，以“虚拟与现实：生成式人工智能在医疗应用中的机遇与挑战”为主题，诺贝尔生理学或医学奖得主Erwin Nel、医学会创始人兼首席执行官王诗睿以及中华医学会放射学分会名誉主任委员冯晓媛，中华医学会急诊学会原副主任委员、国家医保局政策专家王瑞茹，国家医保局主任冉兴武四川大学华西医院内分泌科从不同角度展开了热烈讨论。
对于生成式AI在医疗场景的应用前景，嘉宾们纷纷表示这是毋庸置疑的。 首先，生成式AI可以改变医患之间的信息不对称，让患者获得更多的医疗信息。 为了更积极地参与治疗决策； 其次，生成式人工智能可应用于辅助诊断、个性化治疗、药物研发、智能诊疗助手等，提高医疗效率和诊断准确性。 此外，生成式人工智能还可以加快新药的研发和筛选，提高药物研发的效率和成功率等。
圆桌论坛现场
然而，医疗行业是独一无二的。 在推动AI医疗发展的过程中，如何保证产品的安全性和有效性、如何保证数据和患者隐私、如何保证大模型的可控性等，都是过程中需要解决的问题推动人工智能医疗发展。 认真研究解决。
医疗领域相关标准的制定和实施十分必要。 提高医疗工作的安全性和有效性，促进医疗信息的交换和共享，提高医疗服务的标准化水平，促进医疗行业的创新和发展。
会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究院、互联网医疗产业联盟、医联集团联合启动研究项目《医疗健康行业大模型能力成熟度评估》 。 该评估系列计划重点关注数据工程、模型优化、模型交付、场景应用和服务运营。 其中，场景应用部分重点关注诊疗能力的分级评估。 通过适用性、安全性、有效性、公平性、标准化等维度，形成符合医疗健康行业大模型能力成熟度的综合评价体系，旨在推动医疗大模型标准化、规范化发展。健康产业，提升大模型品质和应用价值。
“医疗健康产业大模型能力成熟度评估”项目启动仪式
（从左至右：医联体大模型标准项目负责人赵一苏、四川大学华西医院全科医学部主任李双清、恶性肿瘤临床精准实验室主任刘世新吉林省肿瘤医院放射治疗研究中心、成都市高新医学会赵聪主任、中华医学会急诊学会原副主任委员王瑞茹、成都市高技术医学会云计算与大数据研究所副所长敏东中国信息通信研究院）
人工智能技术突飞猛进，医学进入新时代。 本次会议为国内外顶尖专家学者在AI医疗领域充分交流、碰撞和探索提供了平台。 未来，我们希望更多的力量携手不断创新，让AI技术为医疗领域提供更好的支持和服务，更好地赋能医生、服务患者。
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