12月12日，第八届GAIR全球人工智能与机械人大年夜会在深圳正式启幕。
本次大年夜会为期两天，由GAIR研究院与雷峰网结合主办，高文院士任指导委员会主席，杨强院士与朱晓蕊传授任大年夜会主席。
作为不雅测AI技巧演进与生态变迁的重要窗口，GAIR大年夜会自2016年创办以来以来，始终与全球AI成长的脉搏同频共振，见证了技巧海潮从实验室涌向家当深海。2025年，是大年夜模型从“技巧破壁”迈向“价值深耕”的关键节点，值此之际GAIR如期而至，联袂智者触摸AI最前沿脉动，洞见家当深层逻辑。
大年夜会上，首都医科大年夜学从属北京安贞病院胎儿心脏病母胎医学中间主任何怡华传授亲临现场，为参会者带来了一场出色纷呈的演讲分享。
何怡华传授开篇定调，她认为人工智能在心血管疾病范畴的运器具有很大年夜潜力。随后她以心脏超声为例，讲述了人工智能解决筹划带来的诸多挑衅，并响应阐述了心血管疾病范畴内世界研究的状况、行业痛点和瓶颈问题，以及安贞团队的摸索研究和转化应用。
关于人工智能若何真正赋能医疗诊疗场景，何怡华传授提出了一些思虑：
1、AI医疗的核心目标是为了强基层，晋升基层诊疗才能。要从顶层设计出发，思虑AI在全部医疗体系中若何落地到诊疗场景。
2、要实现AI在医疗体系中的有效赋能，不单是解决技巧问题。起重要培训，其次要做人工智能的赋能，并且后续要做到医疗团队以及医疗出口的支撑。如许的体系扶植，才能让人工智能实现医疗诊疗场景的落地。
3、医疗的细分异常复杂，每一种疾病的治疗都自成体系。所以将来大年夜模型和小模型的协同效应表现到医疗中，会是更垂域的小模型纵向解决了预警、诊断、治疗等一系列问题后，再经由过程上游模型的融合来解决更大年夜的问题。
4、可穿戴设备的主动筛查、精准诊断，个性化干涉、手术筹划以及全部病院的体系治理，这些环节都是AI介入心血管疾病防治的关键点。
在这方面，我们安贞病院已经扶植了是国际上最大年夜的胎儿横断面高质量数据集，拥有跨越10万例数据记录。同时我们建立了产前、产后的配对数据，可以经由过程动态成长发掘病因的可能，包含心脏以外的器官，也是互相影响的。
5、把很多专家手里的数据整合起往来交往练习模型，获得的未必是高质量模型。因为要练习高质量的AI医疗模型所应用的数据集必须同时相符以下前提：案例数量足够多、治疗成功率足够高、有出院记录可做终局验证。
6、DeepSeek等大年夜模型的出现与普及，使得更多大夫对AI的接收程度逐渐进步。但经久来看，将来我们依然会见对很大年夜的政策挑衅以及收费挑衅。
以下是何怡华传授演讲的出色内容，雷峰网作了不改变原意的整顿与编辑：
大年夜家好，接下来我要聊的是一个很垂域甚至是微不雅的话题，我是做心血管范畴的，同时，我的学科特点又是做心血管异常前端的胎儿心脏的缺点预防。人工智能这个范畴的应用，实际上具有很大年夜潜力。
起首，我们要看看心血管范畴面对的巨大年夜挑衅。我看到现场有很多来自人工智能行业的年青同伙，可能认为逝世亡还异常的遥远。但实际上在中国，心血管疾病一向是中国城村夫口逝世亡原因的第一位。
同时，我们国度的计谋《健康中国2030行动筹划》欲望把标准化CVD逝世亡率从210多降到180多。但根据我们最新的统计数据来看，离目标值还相差很远，并且不降反升。所以如许一个高逝世亡率的疾病，是须要我们极端存眷的。
本年，我们和几位专家合营梳理了中国心血管范畴的近况，以及人工智能应用方面的机会和挑衅。
起首，在医疗可及性上，因为中国的地区广阔成长不均衡，我们面对着很大年夜的挑衅。尤其是高质量医疗程度的均衡性和可及性，在中国一些欠蓬勃地区是明显不足的。别的，还有一个数据大年夜家可能也会比较震动。一般我们认为，心血管疾病的逝世亡往往都是在住院治疗过程或急救过程傍边产生的。但根据最新的统计数据我们可以看到，82%产生在院外。
那么为什么这么多心血管疾病的逝世亡在院外呢？
起首，如今低风险人群的逝世亡率高于高风险。比如说，你已经知道了你是低血压、低血脂、或明白的心律掉常，这个时刻你可能会进行一些药物干涉。而一些低风险人群，往往没有任何的干涉办法和主动的健康防护，心血管疾病从发病到逝世亡时光的窗口是有限的，假如不克不及及时进行就诊，带来的风险照样比较大年夜的。
总结一下，心血管在全部防治过程中的关键障碍。第一是医疗资本的不均衡，尤其是心血管的治疗，进修曲线比较长专业性很强。第二是院外心血管逝世亡。第三就是儿童和青少年不健康的生活方法，如今有越来越多肥胖的孩子。第四是对预防策略治疗的依从性差，即主动健康意识比较差，如今全国的医疗行业都在建议主动健康治理。
如今几乎北京的每家病院都在建分院，近几年在赓续扩大中，但只要建一个新院，就像我们的安贞病院——北京最大年夜的一家单体病院，建成两个月之后就会人头攒动，这种疾病治不完。所以整体策略应当往前走，那就包含主动健康、早筛早诊、家庭体系的预防。
在这些方面，人工智能都有很大年夜的机会空间。
起首，从可穿戴到主动筛查、精准诊断、个性化干涉、手术筹划以及全部病院的体系治理、慢病治理，这些环节都是人工智能介入心血管防治过程的关键点。
方才谈了全部大年夜背景下我们所做的摸索和工作。起首我认为，在医疗人工智能范畴，除了家当维度的思虑，更应当放在全部医疗体系去思虑若何落地医疗场景。因为所有的医疗人工智能，个中很大年夜一部分工作主如果为了强基层，晋升基层的诊疗才能。
可穿戴方面，既往更多是心电的可穿戴，它涵盖的疾病种类在全部心脏的大年夜疾病性傍边照样有限的，所以我们一些专家正在测验测验，是否可以把一些构造性的心脏异常，进行影像和心电的接洽关系，甚至是与心音建立模型接洽关系，付与可穿戴的更多可能性。
经由过程可穿戴设备，不只可以或许辨认心率异常，并且还能辨认全部血流冲击波的异常，甚至是用简单的可穿戴超声检来测血流动力学的异常，实现主动健康。
心脏超声，作为一种几乎涵盖所有心血管疾病的一线无创检查办法，它不像CT、核磁，它的标准化和个性化很强，这对人工智能解决筹划带来了很大年夜的挑衅。从数据的规范，到数据之间的立体关系，以及它与疾病成长之间语义关系的转写，包含影像的主动辨认。
到本年，已经有很多专家测验测验在解决心脏超声的构造、功能以及疾病评估了。今朝最新的一些文章中，更多照样基于对影像的主动辨认以及对心脏功能的主动测量，限于它长短公开数据，所以对疾病种类的断定是比较少的，但已经迈过了很大年夜的一步。
其次，是关于图像的主动辨认到文本决定计划、诊断的主动生成的研究。这是我们2019年开端做的一项工作，因为安贞病院最大年夜的优势是数据量大年夜，并且我们十多年前就开端建数据库了。这个数据库并非简单的临床应用数据库，而是全参数的数据库。
在2019年，我们宣布了一个筛查数据模型。基于足够大年夜的数据量，我们的后果照样很好的，筛查精确率达到了85%，相较于欧美的人工胎儿心脏病筛查精确率43%，照样有很大年夜的晋升。也就是说，在妈妈肚子里就可以或许把100多种心脏病精确诊断、筛查出来。
最后，除了可穿戴、预警、筛查以及诊断等方面，我们还在心血管疾病范畴科研方面的研究，做了比较深刻的摸索。比如微不雅层面跨标准的数据融合，为科学研究供给赞助，类似于对疾病的机制摸索，构建了跨标准的数字孪生模型算法。
何怡华传授表示，首都医科大年夜学安贞病院研发了针对心血管体系应用的大年夜模型，并欲望在现有大年夜模型的基本上构建应用体系与智能体，从而真正实现所需的预警、筛查、诊断、手术导航以及个性化干涉。从家当角度出发，何怡华传授认为人工智能在医疗范畴的应用，要做到在医疗诊疗场景真正价值落地，而非逗留在技巧解决层面。
在这方面，我们前期主如果经由过程对病理引产的胎儿进行大年夜血管铸型，然落后行CT扫描构建虚拟超声，为将来心脏胚胎发育的可猜测、可计算以及诊断导航做了一些前期工作。
要做到强基层，起重要培训，其次要做人工智能的赋能，并且后续要做到医疗团队以及医疗出口的支撑。如许的体系扶植，才能让人工智能实现医疗诊疗场景的落地，而不单是技巧的解决。
关于技巧解决，本年我给本身设置的目标就是，所有的产品要转化落地。然则在这一年的过程中，我意识到了很多问题，须要赓续的和社区保健员、妇幼保健院、卫健委以及与所有的妇幼体系沟通。在沟通的过程中我们发明，这个中不仅是技巧问题，更是全部医疗体系的问题，个中还涉及到政策的问题。但不管怎么说我们在赓续测验测验，离最终的范围化应用照样逐渐接近的。
后面我会谈到，我们研发了一个大年夜模型，在全部心血管体系的人工智能技巧层面，我们的偏向是基于现有的说话大年夜模型输入更多的模态，在这个大年夜模型的基本上有很多的应用界面、应用体系或智能体，来实实际现我们所须要的预警、筛查、诊断、手术导航以及个性化干涉。
其实医疗很复杂，每一个心血管又有很多细分范畴。实际上我们的安贞病院就是一个大年夜的心外科和心内科。光是心内科就有十几个，心外科也有十几个。为什么会如许划分呢？因为每一个疾病从发病机制到解决筹划都是自成体系的。
是以，将来的大年夜模型和小模型的协同表如今医疗方面，肯定是更垂域的小模型纵向解决了预警、诊断、治疗等一系列的小问题，再经由过程上游模型的融合来解决面上的问题。
再举一个关于胎儿出身缺点防治的例子。在早期，胎儿在妈妈肚子里还没有出身之前的心血管疾病，这类疾病叫先本性心脏病，它和冠芥蒂的发病机制美满是不一样的。先本性心脏病更多时刻是因为情况裸露、遗传等各类原因引起的，所以它的治理方法也不一样。
细分到妇幼体系的扶植以及人工智能的赋能点，我们来梳理一下，这个疾病要怎么进行医疗模式的治理？
先本性心脏病一体化治理是我最先在国内提出的，十年后它被国度卫健委作为公共卫生政策在全国推广，开端建立胎儿心脏病一体化治理区域医疗中间。
要提出如许的治理体系，起重要建立一个合理的医疗防治模式。本来的治理更多是在产前阶段，筛出来之后把它引掉落。而如今的治理是从二级预防（即产前）进行明白诊断，包含母体对胎儿影响的互相关系，推送到孕前对母体的高风险防控，一向到出身之后建立合理时光窗的新生儿干涉和救治。
在这个别系之下，最关键的问题是如安在产前把它诊断出来？这个时刻，超声是一个最重要的诊断办法，或者说是独一的一个诊断办法。那么我们就要晋升全部基层对胎儿心脏病的诊断才能、人工智能的视觉影像辨认、主动化的导航、多模态的融合，并且进行病因推送。比如跨标准数字孪活力制的研发、蛋白质的猜测等等，这些都须要我们进行新技巧融合。
在围生期的治理中，因为胎儿是不具有呼吸的，一出身之后他就呼吸了，全部血流动力学就产生了变更。那么我们可以经由过程计算围生期的心脏变更，经由过程数据发掘建立孪生数字，计算出身即刻他必须改变的通道，在不合疾病傍边会产生什么样的风险。这一点异常重要，因为涉及到是否须要外科就位吸氧或做手术，器官与胚胎发育的计算，以及基于新生儿的救治，这都须要进行整体个性化的手术干涉。
梳理完之后，我们可以运器具备的数据，开辟响应的小模型、大年夜模型。而没有具备的，要进行高质量的数据建立。实际上我认为，找很多专家把他们手里的数据整合起来然后去练习模型，这个模型的质量不会很高。
因为医疗层面所谓的高质量数据集，必定是请求这个病院在该范畴治疗这种疾病的数量是异常多的，其次，治疗的成功率是高的。以及响应所有的病历都是有出院记录的，要有终局验证。假如逝世亡率是10%或20%，拿这些数据来练习模型来论证办法的可行性，那肯定是达不到请求的。
AI医疗的更大年夜目标是：晋升基层诊疗才能
要建立高质量数据集，无论是单中间照样多中间，起首得在头部病院进行。其次是全参数，要扶植有顶层设计的高质量数据集。
今朝我们还拥有很多从胎儿发育到成人阶段的数据，以及很多后天获得的数据，个中包含影像20万例，文本300万例。同时，我们基于发明的新基因以及一些目标建立了实验室数据，比如母体蛋白组学对筛查先本性心脏病可行性建立的队列等，后续我们还会进行前瞻性弥补。
心血管防治AI产品旨在早筛、预警和决定计划
最后呢，简单介绍一下我们已经研发出来的人工智能产品。
基于已经具备的数据，以及全部心血管防治的体系问题和关键节点问题，我们开辟了一些产品，欲望可以或许赋能心血管的防治，包含早期筛查、预警以及决定计划维度。
在早期研发的说话大年夜模型中我们采取了百万级的数据，已经入选了国度医疗人工智能基地，并且本年9月份在卫健委的牵头下，已经正式宣布全生命周期的大年夜模型了。我们建立的“安贞心宇”心血管大年夜模型后果也异常好，平均诊断率可达90%。因为医疗数据都长短公开的，尤其涉及到心血管特别专业的。是以在大年夜量数据的练习下，我们的“安贞心宇”大年夜模型对于每一个疾病的诊断后果都优于如今机能较好的公开模型，尤其是儿童和成人的大年夜血管疾病。
同时，因为当下少子化、过度引产等原因，我们又开辟了一个可以或许在诊室应用的决定计划体系。包含超声申报智能体、产前胎儿心脏超声影像主动辨认和测量，以及智能影像诊断和咨询申报。在这个过程中我们应用影像小模型和心脏AI说话大年夜模型，实现了从影像到文本的主动生成。
我们欲望作为一个广覆盖的渠道，将上述智能体整合到超声机械傍边形成一个定制化的机械。是以，我们与深圳迈瑞医疗结合开辟了心脏全生命周期的诊断一体机。在北京，这两个大年夜模型已经在市健康云安排周全上架，实现与共享助手和大夫工作站集成。
最后，在医疗范畴跟着DeepSeek等大年夜模型的出现与普及，使得更多大夫对AI的接收程度逐渐进步，但个中仍然存在很大年夜的政策挑衅以及收费挑衅，而这些都是我们将来要面对的。
AI若何赋能心血管疾病防治？
感谢大年夜家！
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以下是雷峰网与何怡华传授采访对谈的出色内容，雷峰网作了不改变原意的整顿与编辑：
雷峰网：“安贞心宇”医疗AI大年夜模型在研发过程中碰到了哪些挑衅？
何怡华：挑衅重要集中在三个方面，数据收集、常识壁垒导致的信息纰谬称，以及心血管疾病本身的复杂性。
起首是数据收集，17年AlphaGo的横空出世，启发了我关于AI医疗的思虑并急速开端着手做。要练习模型就须要收集大年夜量相干数据来建立数据库，然则在病院这种高密度快节拍的工作情况中，要从宏大年夜的数据库中往下导数据，再经由收集、拷贝、入库、整顿、出库，以及高精度的数据标注。
这个中的每一个环节都须要消费巨大年夜的人力成本和时光成本，而上述所有环节都须要经年累月的保持去做。光是做1个标准的数据收集就包含300多项参数量，所以建立这个数据库的艰苦复杂程度是可想而知。
其次是常识壁垒带来的信息纰谬称，要想把学科的交叉应用做好，医疗团队和算法技巧团队两边都始终须要建立主动进修的理念，互通对方范畴的新鲜常识。比如算法技巧团队须要知道医疗范畴里一些最新的技巧进展，才能在数据生成的过程中精确断定哪些是须要的，哪些是不须要的。
之前的合作单位，有些甚至几个月都做不出我们想要的数据标注成果。后来在2023年，我们经由过程北京市科委的“立异协同“项目，获得了跟科大年夜讯飞的合作机会。当时科大年夜讯飞医疗说话大年夜模型的通科常识就已经超出了90%的通科大夫，在这个基本上我们用胎儿心脏的专科语料去练习垂域的医疗AI大年夜模型，最终花了三年时光做出了“安贞心宇”医疗AI大年夜模型。
最后是心血管疾病本身的复杂性。因为心脏是一个立体动态的器官，它作为身材的“血泵”不仅时刻处于跳动状况中并且伴有血流流经。同时，心脏本身就是一个异常复杂的体系包含了很多部件，且每个部件疾病的发病原因、表示情势和终局都自成体系，以至于应用在心血管疾病范畴的AI医疗模型须要大年夜小模型协同，同时也导致我们在建模过程中须要赓续增长参数收集维度，响应也进步了数据标注和数据清洗的难度。
雷峰网：“安贞心宇”AI医疗大年夜模型的具体落地后果若何？
何怡华：今朝，“安贞心宇”大年夜模型的平均诊断精确率已经可以达到90%，在复杂胎儿心脏病和儿童心脏病中的效能最高。除了北京市的全部医疗体系外，之后的小模型也已经在八个省二十多家病院应用了，小模型已经拿到了二类医疗器械经营许可证。
假如站在更高的维度来看，其实如今我们做的AI医疗与上一轮AI海潮中的“医联体”是不太一样的。如今的AI医疗加倍偏向于在医疗诊治场景中，实现AI的可交互性和泛化性，是可以或许切实给基层医疗带来助益的，无论是电子病例申报生成，照样诊断推理，以及患者后续的医疗治理，它整体是异常体系化的。
但不克不及忽视，固然国度层面在积极推动AI医疗的普及，AI医疗技巧要真正的下沉铺设到基层，还有有着技巧、资金、政策等实际方面的问题要解决。比如基层算力不足的情况下，要向下铺设AI医疗，是由区域医疗来解决照样本地当局自行解决？
雷峰网("大众,"号：雷峰网)：将来AI医疗大年夜模型的主导权在谁？医疗机构照样第三方贸易机构？
何怡华：这个问题须要结合具体应用处景来对待，今朝来说AI医疗大年夜模型最终照样由大夫来应用，在这个过程中弗成能完全没有大夫的人工介入。假如没有大夫的介入完全由第三方贸易机构来主导，那么后续的全部医疗治理又是一个很大年夜的问题。
像我们跟科大年夜讯飞的合作中，两边共享常识产权库关系上是平等的。所以将来在AI大年夜模型的成长中，医疗机构和第三方贸易机构照样要各司其职，将精力放在各自善于的范畴。更新迭代大年夜模型产品离不开医疗机构的介入，但具体的贸易运营医疗机构也不会插手。总而言之，无论未情由谁牵头，大年夜模型最终照样要在医疗路径中去解决问题。
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