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腾讯登录【述评】医学人工智能开创药械研究新图景
| 导读 | 这篇述评像一张“医学AI路线图”：用病理-生理机制做地基，先让药物和器械在五大场景里“跑起来”，再把“中国样本”做成全球模板，最终把人工智能从“好用的工具”升级成“定义未来的核心生产力”。 |
一、背景与目的
作者郑海荣院士（南京大学＋中科院深圳先进院）在《中华药械研究与临床》杂志发表述评，用通俗语言告诉同行：
- 人工智能（AI）已从“单点工具”升级为“通用基础模型”，正把药物和医疗器械研发从“经验试错”推向“数据智能”时代；
- 中国已跑出一些标杆案例，但需要全行业把“AI 炫技”变成“机制驱动的真创新”，并提前思考伦理、监管、产业链重构问题。
二、全文逻辑总览
文章用“五大场景＋一个结语”展开，既讲科学原理，也摆产业痛点，还给出“中国打法”和下一步建议。
1. 药物研发——用病理-生理机制做“底座”，让AI在靶点-分子-虚拟试验三环节互联互通
2. 医疗器械——同时突破“物理、计算、应用”三大极限，从高级自动化走向系统级智能
3. 医学影像——把物理先验“嵌入”深度学习，用欠采样＋AI重建，实现“又快又清”的国产3.0T磁共振
4. 精准诊疗——先做“多模态大模型”，再为每个患者建“数字孪生”，实现预测-干预-健康管理闭环
5. 脑机接口——先治病，再走向“人机融合、人类增强”，并点出“无创高频声波”这一潜在颠覆路线
6. 结语——呼吁中国抓住产业链重构窗口，提前布局伦理治理，让AI从“辅助”升格为“创新主引擎”。
三、分场景深度拆解
（一）药物研发：AI 如何“跨越死亡谷”
1. 传统痛点
- 靶点发现：数据海量但算法弱，挖掘难
- 机制理解：对靶点作用机理认识浅，复现难
- 分子设计：模拟尺度受限，精准设计缺工具
- 平台缺失：计算与实验“语言不通”，AI结果对接不到临床，降本增效落不了地
2. 解决思路——“机制驱动的互联互通互证”
- 互联：各环节AI工具接口标准化
- 互通：数据格式、语义都以“病理-生理机制”对齐
- 互证：用计算机生成的“数字化证据”减少/替代动物或人体试验
- 减少：先筛剂量/给药路径，现场试验只验证疗效
- 改善：提前预测毒副反应，制定预案，保护受试者
- 替代：疗效评估用模型推演，降低检测频次
3. 中国实践
- 免疫系统模拟器帮肺结核疫苗选剂量
- Trial Pathfinder 类真实世界数据模拟扩大肺癌试验入组
4. 作者建议
选正在进行的临床试验，前瞻性地跑“虚拟临床试验”，把“需求-靶点-药物”全链路跑通，把AI确定性做出来。
（二）医疗器械：突破“三重极限”
1. 物理极限——成像/检测分辨率、灵敏度、时延、深部穿透
2. 计算极限——高维跨尺度数据融合、存储、带宽
3. 应用极限——“筛-诊-疗-管”全链条个性化、微无创化
4. 现状：产品仍是“单点升级”
- 胸外、泌尿机器人＝3D腔镜＋机械臂
- 神经外科机器人＝导航＋定位
结果：AI被困在“孤岛”场景，只能算“高级自动化”
5. 未来：按“第一性原理”重构系统
- 手术室核心：大模型底座＋术中MRI/CT实时成像＋智能麻醉＋微小型机器人
- 血管介入案例：人机协同半自动送支架，术者按按钮，机械手按预设路径走
- 终极目标：自感知-自决策-自执行的“真·机器人”
（三）医学影像：把“拍照”变“摄像”
1. 传统瓶颈
- 磁共振一次扫20 min，病人动一下就伪影
- 更快与更清晰“鱼和熊掌”不可兼得
2. AI 打法——“物理＋数据”双驱动
- 先离线训练：用海量数据学“图像先验”
- 再在线欠采样：扫1/10数据→AI生成高清图
- 把“去伪影逆问题”变成“正向生成”，边扫边优化策略
3. 国产成果
- 3.0T 智能磁共振：成像速度提高一个量级，实现“动态摄像”
- 截至2025-03 已售1300台，进620家医院，市占27%，打破GPS垄断
4. 基层延伸
- 低场磁共振＋AI超分：把核心信号先采，再用3.0T大数据“补全”，让乡镇也能做大病早筛
- 移动CT：紧凑型光源＋智能重建＋散射校正，设备可推到床边，实现“床旁诊断”
（四）精准诊疗：从“单点大模型”到“个人数字孪生”
1. 垂直大模型现状
- 北京协和“协和·太初”：覆盖1000+罕见病
- 复旦中山“观心”：心血管病专家级知识
2. 通用大模型路线
- 多尺度（基因-细胞-器官-人）＋多模态（影像-病理-文本-设备信号）
- 带来“四新”：新数据、新算法、新机制规律、新临床应用
3. 数字孪生落地流程
1. 通用大模型先学“共性”
2. 用个人全组学/影像/病历微调，生成“高精度个体模型”
3. 模型实时推演健康变化、预测疾病、评估治疗方案
4. 以最小成本做最优健康管理（仿真吃药、仿真手术先试一遍）
4. 技术瓶颈
- 跨尺度建模、多模态对齐、影像语义解析、病理特征提取仍需突破
（五）脑机接口：先治病，再“增强人类”
1. 理想指标：无创无损、读写双向、高时空分辨、全脑覆盖
2. 技术路线对比
- 植入式：精度高，但感染、排异风险大
- 无创 EEG：安全，但空间分辨率低
- 无创高频声波：空间分辨可到毫米-亚毫米级，最新研究用20 μm柔性超表面做“声全息”调控，精度压到神经元集群
3. 临床初步战果
- 复旦智能超声神经调控：难治性癫痫、抑郁、脑损伤患者疗效良好
4. 未来三部曲
1. 数据智能（大模型当“超级大脑”）
2. 物理智能（传感器-机器人-车-人形机器人全面感知世界）
3. 生物智能（脑机接口实现“脑-物”双向等权融合，人脑直接操控物理世界，物理世界实时反哺大脑→人类增强）
四、结语与行动清单
1. 科研范式即将“颠覆式”变化，中国有机会借产业链重构“弯道超车”
2. 下一步重点从技术本身转向“AI×医学”深度融合：
- 多模态大模型构建“虚拟患者”
- 高动态临床试验模拟
- 个体化用药与实时调控器械
3. 必须同步推进科技伦理、监管科学、产业标准，让AI成为“创新引擎”而非“风险放大器”
五、一句话总结
这篇述评像一张“医学AI路线图”：用病理-生理机制做地基，先让药物和器械在五大场景里“跑起来”，再把“中国样本”做成全球模板，最终把人工智能从“好用的工具”升级成“定义未来的核心生产力”。
通讯作者
郑海荣
南京大学党委常委、副校长
中共党员，中国科学院院士，研究生学历，博士，教授。
主要研究方向为医学成像信息技术与仪器设备、声学/磁学生物物理。曾获国家杰出青年基金资助、国家技术发明二等奖、国家科技进步一等奖。主持完成了国家973计划项目（首席）、中科院战略先导项目和国家重大科研仪器专项等多项重大科研项目。2006年获科罗拉多大学博士学位，后历任加州大学戴维斯分校项目科学家、中国科学院深圳先进技术研究院副研究员、研究员、副院长。担任国家高性能医疗器械制造业创新中心主任、医学成像科学与技术系统全国重点实验室主任，是国家制造强国战略咨询委员会委员、中国电子学会会士、中国声学学会常务理事、中国仪器仪表学会常务理事、中国生物医学工程学会副理事长。
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