在科技自立自強(qiáng)與民生福祉深度融合的時(shí)代浪潮下，醫(yī)療范式正經(jīng)歷從“單點(diǎn)診治”到“全景洞察”的根本性變革——影像從“靜態(tài)拍照”升級(jí)為“動(dòng)態(tài)攝像”，AI通過(guò)個(gè)人“數(shù)字孿生”實(shí)現(xiàn)疾病預(yù)測(cè)，醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)被轉(zhuǎn)化為可復(fù)制的智能算法，最終通過(guò)腦機(jī)接口實(shí)現(xiàn)碳基智慧與硅基算力的融合，開啟人機(jī)共生的健康管理新時(shí)代。

今日，中國(guó)科協(xié)之聲與您共同走進(jìn)國(guó)家科技傳播中心學(xué)術(shù)發(fā)展講堂，聽聽儀器儀表與傳感專家鄭海榮如何解碼生命與智能的未來(lái)“羅盤”→

國(guó)家科技傳播中心學(xué)術(shù)發(fā)展講堂

國(guó)家科技傳播中心學(xué)術(shù)發(fā)展講堂是中國(guó)科協(xié)著力打造的一檔學(xué)術(shù)欄目，突出前沿性、思辨性和傳播性，面向科技工作者尤其是青年科技工作者，傳播學(xué)術(shù)領(lǐng)域的前沿發(fā)展動(dòng)態(tài)。講堂持續(xù)邀請(qǐng)戰(zhàn)略科學(xué)家、一流科技領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，講述突破傳統(tǒng)的前沿探索、卓有成效的改進(jìn)方法、顛覆認(rèn)知的創(chuàng)新理論以及改寫行業(yè)規(guī)則的研究成果。

人物簡(jiǎn)介

鄭海榮，儀器儀表與傳感專家，中國(guó)科學(xué)院院士、南京大學(xué)副校長(zhǎng)、醫(yī)學(xué)成像科學(xué)與技術(shù)系統(tǒng)全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任。主要從事醫(yī)學(xué)成像、腦機(jī)接口研究。

告別“盲人摸象”：AI推動(dòng)醫(yī)學(xué)影像從“看清楚”走向“看透徹”

醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)性、復(fù)雜性、海量性、多樣性和多源性等特征。從基因、蛋白、組學(xué)到病理、影像、生化、生理，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)產(chǎn)生了前所未有的多模態(tài)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅規(guī)模巨大，更蘊(yùn)含著人體結(jié)構(gòu)與功能的深刻規(guī)律，為人工智能的應(yīng)用提供了理想的土壤。

醫(yī)療數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

人工智能在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域展現(xiàn)出了極強(qiáng)的穿透性，有望在疾病發(fā)病機(jī)制研究、診斷、治療及個(gè)性化健康管理的全鏈條中發(fā)揮重要作用。但目前其介入仍面臨若干挑戰(zhàn)：生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)極其復(fù)雜，形式多樣，且多為伴隨生命活動(dòng)實(shí)時(shí)產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。當(dāng)前的AI模型在處理如此復(fù)雜的數(shù)據(jù)時(shí)仍顯稚嫩，但潛力巨大，發(fā)展空間廣闊。

從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)：醫(yī)學(xué)影像的百年跨越

自倫琴發(fā)現(xiàn)X射線以來(lái)的130年間，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)經(jīng)歷了從“看清輪廓”到“捕捉動(dòng)態(tài)”的革命性跨越。

倫琴與X射線的發(fā)現(xiàn)

“醫(yī)學(xué)影像正在實(shí)現(xiàn)從‘靜態(tài)拍照’到‘動(dòng)態(tài)攝像’的根本轉(zhuǎn)變。”鄭海榮指出。傳統(tǒng)的CT、磁共振如同照相機(jī)，只能捕捉器官的某個(gè)瞬間狀態(tài)；而新一代“攝像磁共振系統(tǒng)”則如同攝像機(jī)，能夠記錄下心臟跳動(dòng)的完整過(guò)程，甚至看清心肌微循環(huán)的血流動(dòng)態(tài)。這種轉(zhuǎn)變的核心驅(qū)動(dòng)力，正是人工智能與成像技術(shù)的深度融合。

AI賦能磁共振成像

數(shù)據(jù)困境與智能破局：為什么每次掃描都要“從零開始”？

走進(jìn)任何一家醫(yī)院，你都會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)象：即使患者上周剛做過(guò)CT檢查，這周仍需重新接受全套掃描。海量的歷史影像數(shù)據(jù)靜靜地躺在服務(wù)器里，未被有效利用。

傳統(tǒng)影像面臨兩大瓶頸。硬件局限：盡管“光子計(jì)數(shù)”等新技術(shù)降低了CT輻射劑量，但物理層面的提升空間有限。數(shù)據(jù)浪費(fèi)：每次檢查都從零開始，生成獨(dú)立的數(shù)據(jù)片段，不同時(shí)間點(diǎn)的影像如同孤島，無(wú)法串聯(lián)分析。

這正是人工智能的用武之地。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，AI能夠從海量歷史影像中學(xué)習(xí)人體器官的深層特征與規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)掃描過(guò)程的“智能加速”。具體而言，AI能夠在保證診斷精度的前提下，顯著減少所需采集的原始數(shù)據(jù)量，并智能重建出高質(zhì)量圖像。

磁共振快速成像的發(fā)展：從模型到智能

“具身智能”：當(dāng)超聲機(jī)器人獲得“老專家”的經(jīng)驗(yàn)

超聲科是醫(yī)院里最典型的勞動(dòng)密集型科室。醫(yī)生需要手持探頭在患者身上反復(fù)移動(dòng)，尋找最佳掃描切面，然后手動(dòng)測(cè)量、記錄、撰寫報(bào)告——整個(gè)過(guò)程高度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。

如今，人工智能的介入正從根本上改變這一現(xiàn)狀。其終極形態(tài)是“具身智能”——將超聲設(shè)備與機(jī)器人技術(shù)融合，使機(jī)器能夠像經(jīng)驗(yàn)豐富的專家一樣，自主、精準(zhǔn)地完成掃描、診斷全流程。這不僅保證了掃描質(zhì)量的穩(wěn)定性，又將資深醫(yī)師積淀數(shù)十年的“生物智能模型”轉(zhuǎn)化為可復(fù)制、可迭代的算法模型。

超聲AI的典型算法

從“數(shù)字孿生”到“全景洞察”：醫(yī)療的未來(lái)圖景

當(dāng)前，我們的醫(yī)療數(shù)據(jù)正以前所未有的速度增長(zhǎng)，影像學(xué)、病理學(xué)、基因組學(xué)等數(shù)據(jù)構(gòu)成了龐大的信息洪流，這讓傳統(tǒng)的診療模式不堪重負(fù)。破局之道在于構(gòu)建“通用診療大模型”。

這一模型將為每個(gè)人創(chuàng)建動(dòng)態(tài)成長(zhǎng)的“數(shù)字孿生”——一個(gè)融合了你從出生到老年全生命周期數(shù)據(jù)，甚至包含家族遺傳信息的虛擬健康體。這個(gè)“數(shù)字孿生”能夠綜合分析你的基因組、蛋白質(zhì)組等多維度信息；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)健康狀況的微小變化；提前預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)：“你的斑塊開始生長(zhǎng)，需要注意血脂了”。

其核心價(jià)值在于打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)全局評(píng)估。通過(guò)海量參數(shù)整合多維度信息，克服單一數(shù)據(jù)的局限性與極端性，提供更全面、更精準(zhǔn)的決策支持，引領(lǐng)醫(yī)學(xué)從一個(gè)依賴片段化信息的“盲人摸象”時(shí)代，邁向一個(gè)全景式、預(yù)見性的智能健康管理新時(shí)代。

邁向“阿凡達(dá)”時(shí)代：腦機(jī)接口的終極形態(tài)

理解人類大腦是人工智能發(fā)展的必然路徑。當(dāng)前基于硅基計(jì)算的人工智能雖然在數(shù)據(jù)處理上表現(xiàn)出色，但其“智能”缺乏情感與真正的理解能力。電影《阿凡達(dá)》中通過(guò)神經(jīng)接口實(shí)現(xiàn)“心神合一”的設(shè)想，預(yù)示了這一領(lǐng)域的核心方向：不是大腦與計(jì)算機(jī)的簡(jiǎn)單連接，而是通過(guò)物理媒介讀寫大腦信息，實(shí)現(xiàn)腦與腦之間信息的直接傳輸通訊。這為超越傳統(tǒng)“腦機(jī)接口”概念的腦際通訊提供了宏大圖景。

《阿凡達(dá)》電影中神經(jīng)接口

事實(shí)上，我們?cè)缫焉硖幠X機(jī)接口的初級(jí)階段：手機(jī)屏幕是我們的觸覺接口、眼睛是視覺接口、耳朵是聽覺接口，這些“接口”持續(xù)將外部信息輸入大腦。

當(dāng)前主流的腦機(jī)接口技術(shù)主要通過(guò)侵入式電極“讀取”大腦信號(hào)，幫助殘疾人控制外部設(shè)備。但真正的突破在于實(shí)現(xiàn)雙向、無(wú)損的“讀寫”機(jī)制——既能解讀思維活動(dòng)，又能將信息“寫入”大腦。

腦際通訊

“神經(jīng)打印機(jī)”概念的提出，正是基于這一愿景。利用聲、光、磁等物理場(chǎng)無(wú)創(chuàng)調(diào)控大腦中的納米級(jí)離子通道，實(shí)現(xiàn)外部信息的直接“寫入”。這不僅可治療癲癇、抑郁癥等腦疾病，更可能重塑人類獲取知識(shí)的方式。為了更精確地“讀取”神經(jīng)信號(hào)，我們開發(fā)了“蠕蟲電極”等新型柔性侵入式接口，它能以極小損傷實(shí)現(xiàn)腦內(nèi)長(zhǎng)期穩(wěn)定的信號(hào)記錄。

未來(lái)AI：數(shù)據(jù)智能→物理智能→生物智能

當(dāng)前人工智能仍處于“數(shù)據(jù)智能”的初級(jí)階段，而未來(lái)人工智能的終極形態(tài)將是碳基智慧與硅基算力的深度融合。我們每個(gè)人都擁有一臺(tái)強(qiáng)大的“生物計(jì)算機(jī)”——大腦。通過(guò)腦機(jī)接口等變革性技術(shù)，讓人類生物智能如同算力一樣被調(diào)用、傳輸與賦能，這實(shí)現(xiàn)的將不只是體力的延伸，更是智力本身的范式革命——一個(gè)真正意義上的人工智能時(shí)代，將從人機(jī)共生的新范式開始。

對(duì)談環(huán)節(jié)，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)數(shù)字醫(yī)學(xué)分會(huì)秘書長(zhǎng)張彤作為主持嘉賓，與鄭海榮院士、復(fù)旦大學(xué)特聘教授宋志堅(jiān)、北京安貞醫(yī)院主任醫(yī)師何怡華、浙江大學(xué)求是特聘教授吳健深度對(duì)話，圍繞醫(yī)學(xué)成像的未來(lái)驅(qū)動(dòng)力、腦機(jī)智能與大模型融合、數(shù)據(jù)孤島與倫理信任、交叉人才培養(yǎng)等議題展開了詳細(xì)討論和交流。

宋志堅(jiān)

中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)數(shù)字醫(yī)學(xué)分會(huì)主任

復(fù)旦大學(xué)特聘教授

腦機(jī)接口正從輔助工具演進(jìn)為探索人腦的科學(xué)窗口，這一轉(zhuǎn)變得益于大模型的融入。面對(duì)隨之而來(lái)的算力挑戰(zhàn)，未來(lái)需要構(gòu)建“大小模型協(xié)同”的路徑：大模型建模以及算力方面持續(xù)投入，小模型則以低耗高效的特性推動(dòng)技術(shù)實(shí)用化，構(gòu)建一個(gè)以大模型為基石、小模型為觸手的協(xié)同生態(tài)。

何怡華

中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)數(shù)字醫(yī)學(xué)分會(huì)副主任

北京安貞醫(yī)院主任醫(yī)師

人工智能以其遠(yuǎn)超人類的“超級(jí)智商”，正成為改變世界的關(guān)鍵力量，甚至能反過(guò)來(lái)攻克困擾我們的硬件瓶頸。而其真正的價(jià)值必須在臨床實(shí)踐中檢驗(yàn)，嚴(yán)格以解決真實(shí)臨床痛點(diǎn)為導(dǎo)向，并建立與臨床場(chǎng)景和目標(biāo)緊密掛鉤的評(píng)價(jià)體系，確保其價(jià)值的安全、有效實(shí)現(xiàn)。

吳健

中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)理事

浙江大學(xué)求是特聘教授

AI通過(guò)在圖像重建、降噪增強(qiáng)、低劑量掃描等方面的強(qiáng)大能力，直接提升了成像的質(zhì)量、安全性與效率。但更根本的是成像范式的改變：從追求“看得更清”的物理清晰度，轉(zhuǎn)向挖掘“看得更懂”的信息深度，并與疾病預(yù)后、良惡性等建立聯(lián)系。將國(guó)家級(jí)醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系建設(shè)提升至基本國(guó)策的高度，是搶占人工智能時(shí)代醫(yī)學(xué)研究制高點(diǎn)的關(guān)鍵。但須著力構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，并建立公平的利益共享機(jī)制，從根本上解決數(shù)據(jù)孤島與共享動(dòng)力問(wèn)題。