2024年4月8日下午，北京天壇醫院科技成果轉化辦公室主辦的第四期“臨床發明家培訓”活動在醫院101會議室成功舉行。本次活動特邀中國科學院計算技術研究所副所長、移動計算與新型終端北京市重點實驗室主任陳益強研究員，以“人工智能賦能醫療可信數據空間”為主題，為全院臨床發明家學員、科研骨干、博士后及青年科學家帶來了一場兼具前沿性與實踐性的學術盛宴。會議由科技成果轉化辦公室劉海主持，院長助理李德嶺教授出席并致辭，活動現場學術氛圍濃厚，互動熱烈。

      李德嶺在致辭中表示，北京天壇醫院始終致力于推動醫學與工程的深度融合，科技成果轉化辦公室打造的“臨床發明家培訓”品牌活動，正是為了搭建跨界交流平臺，激發創新活力，本次培訓不僅是知識的傳遞，更是創新火花的碰撞。他呼吁全院科研人員把握人工智能時代機遇，積極參與國家腦科學與類腦計算重大項目，將臨床問題轉化為技術課題，將技術成果反哺臨床實踐。

聚焦前沿：人工智能與醫療數據的深度融合

      在數字化轉型浪潮席卷全球的背景下，醫療行業正迎來以人工智能為核心的技術革命。陳益強在講座中系統梳理了人工智能技術從誕生至今的“三起三落”發展歷程，并重點剖析了當前大模型技術的突破與挑戰。他提到，深度學習技術的崛起為醫療數據的智能化處理開辟了新路徑，但醫療領域的特殊性——如數據隱私、模型可信度及臨床嚴謹性——也對技術應用提出了更高要求。

      陳益強強調，醫療可信數據空間的構建需突破“數據孤島”“算力分散”“模型割裂”三大瓶頸。他以北京天壇醫院在腦科學領域的優勢為例，指出通過聯邦學習技術實現多中心數據協同、模型共享的可行性。“數據不出院，知識可共享”的模式既能保障醫療數據安全，又能通過跨機構協作提升模型精度，為腦膠質瘤、帕金森病等復雜疾病的精準診療提供新思路。講座中，陳益強分享了團隊在醫療人工智能領域的多項突破性成果。例如，與愛爾眼科合作構建的全球最大規模眼科多模態影像數據集，通過聯邦學習技術實現了跨機構數據的高效整合，輔助診斷模型精度超過94%。案例生動展現了醫工交叉合作的巨大潛力，給出了醫工交叉的創新范式。

互動交鋒：臨床需求與技術的深度碰撞

      在問答環節，來自神經內科、神經外科、信息中心等科室的科研骨干踴躍提問，問題涵蓋技術細節、倫理風險及未來應用場景。針對“大模型幻覺問題”，陳益強指出“檢索增強生成（RAG）”技術可通過知識庫對比有效規避錯誤信息；關于“垂直模型構建”，他建議臨床醫生聚焦多模態數據融合，利用開源框架打造專科專屬模型，并與通用大模型形成互補。關于“如何將科室積累的病例資料轉化為垂類模型？”陳益強回應，關鍵在于構建“數據-知識-模型”三位一體的閉環，通過人機協同標注、聯邦遷移學習等技術，將臨床經驗沉淀為可復用的智能工具。他強調：“未來每位醫生都可能擁有自己的AI助手，但這絕非取代醫生，而是讓專家從重復性工作中解放，專注于創新與決策。”

      針對臨床醫生關心的“數據標注效率”與“模型落地門檻”問題，陳益強提出“三步走”策略：一是利用開源模型與工具降低技術門檻；二是通過偽標簽生成與聯邦質量評估減少人工標注負擔；三是構建“模聯網”生態，實現模型能力的協同進化。他特別提到，北京天壇醫院作為神經科學領域的領軍機構，完全有能力牽頭打造國家級醫療可信數據空間，推動從“數據資產”到“臨床價值”的轉化。陳益強在總結中展望，醫療可信數據空間的建設需要“頂天立地”——既要探索腦科學與AI的機理融合，又要腳踏實地推動工具普惠。“AI不會淘汰醫生，但會用AI的醫生必將引領未來。”

展望未來：以創新生態引領智慧醫療

      站在技術革命的風口，北京天壇醫院正以開放姿態擁抱變革，以創新實踐書寫智慧醫療的新篇章。未來，醫院將繼續深化與科研院所、產業界的合作，培育更多“懂臨床、精技術、善轉化”的復合型人才，為健康中國戰略注入澎湃動能！

（科技成果轉化辦公室    李秋萍  圖：宣傳中心  郭依璠）