央广网北京3月28日消息（记者 朱冠安）“医学400年的发展历史告诉我们，每次工业革命都促使医学范式发生改变，第四次工业革命将带来智能诊断和智能治疗，人工智能必然会优先进入医学领域。”在2026中关村论坛年会“智赋生命健康·AI引领未来”分论坛上，中国科学院院士、北京天坛医院院长王拥军这样判断。

当前，医疗行业长期面临新药研发周期长、成本高，临床试验入组难、数据质量难保证，传统看病模式不便等核心痛点，而AI技术的突破，正为破解这些行业顽疾提供了全新的可能。人工智能究竟如何赋能医疗健康？有哪些可落地的实现路径？将给普通患者带来哪些实实在在的希望？又将怎样重塑未来医疗的产业格局？在2026中关村论坛年会上，记者得以看见，未来医疗的冰山一角。

AI重构医疗健康的核心赛道

从新药研发的上游实验室，到临床试验的中游环节，再到终端诊疗的看病模式，AI正以全链条渗透的方式，重构医疗健康产业的每一个环节，为行业痛点提供系统性解决方案。

新药研发是医疗产业的源头，也是长期以来“高投入、长周期、高风险”的代名词。传统新药研发模式平均需要17年才能完成一款药物的上市，而AI的介入，正在改写这一现状。论坛上公布的数据显示，通过“临床数据+AI计算锁定靶点—实验室验证—传统药物研发”的全新模式，新药研发周期可缩短至4至6年。

“我们将AI与细胞工程、制药工程深度融合，在多肽药物活性肽挖掘中，通过AI大幅提升筛选效率，减少试错率；同时搭建的AI与高通量病理切片自动读片系统，能为医院的精准诊断提供强力支撑。”清华大学深圳国际研究生院生物医药与健康工程研究院教授邢新会分享了科研一线的实践成果，其团队研发的高通量细胞筛选设备已实现对发达国家的出口，而数字化人体模型的构建，更能实现对药物、食物在人体内作用的提前预测，为药物研发提供全新的工具。

新药创制企业诺诚健华的发展，也印证了AI对产业的赋能价值。企业相关负责人崔继松在论坛上表示，AI在新药研发中可显著提升运营效率，无论是加快患者入组速度，还是实现临床数据的快速转化，都展现出突出优势。中科院计算所赵宇团队深耕“AI+疾病”赛道，建立了计算医学的生物学模型，完成了世界上第一个虚拟临床试验，为药物研发开辟了全新路径。

在临床试验环节，AI同样带来了颠覆性的变革。当前临床试验普遍面临入组难、成本高、数据质量难保证的行业痛点，而以数字孪生技术为核心的虚拟临床试验，正在成为全球行业的新趋势。据了解，美国FDA和欧洲EMA已明确鼓励使用虚拟临床试验，通过将患者数据虚拟化，用计算机模拟药物干预效果，大幅降低临床试验的门槛与成本。尽管我国药监局尚未出台相关规范，但业内普遍预计，相关规则的落地已进入倒计时。

而在与普通民众关联最紧密的诊疗环节，AI正在推动一场看病模式的根本性变革。论坛上多位专家达成共识：未来的看病模式，将从“排队到医院”的传统模式，逐步转向居家医疗的新模式。这一转变的背后，是居家测量设备、AI垂直大模型、具身机器人、元宇宙医院等一系列技术的支撑。目前，小型诊断脑血管病设备、家庭移动核磁等居家医疗设备已逐步落地，未来将迎来更广泛的普及，让慢病管理、日常诊疗在家中就能完成，真正实现医疗资源的普惠化。

多重难关横亘在前 智能医疗落地面临现实挑战

尽管AI赋能医疗的前景广阔，但在从实验室走向临床、从技术落地到普惠民生的过程中，仍有多重难关横亘在前。北京协和医学院卫生健康管理政策学院执行院长刘远立在论坛上直言，要完成“十五五”规划中AI赋能生命健康的目标任务，行业仍面临“数据之困、评测之难、落地之痛”三大核心挑战。

数据是人工智能发展的根基，也是当前智能医疗发展的首要瓶颈。刘远立表示，人工智能发展的三大核心要素是算力、算法、大数据，但当前我国医疗健康领域，高质量、标准化、多模态的数据供给严重不足，同时安全、高效、可信任的数据共享流通机制尚未形成。“数据持有者存在不能、不敢、不愿共享数据的现实困境”，而没有高质量的核心数据支撑，AI医疗的发展就如同无源之水、无本之木。

其次是关乎生命安全的评测难题。医疗AI直接关系到人民群众的生命健康，容错率极低，但当前主流的AI大模型普遍存在“黑箱不可解释、算法偏见、误诊漏诊”等核心问题。论坛上多位专家呼吁，亟须加快构建覆盖研发、审批、应用、监管全链条的国家级乃至世界级的人工智能权威评测机制和平台，为医疗AI的安全应用划定清晰的边界。

最让行业头疼的，是“最后一公里”的落地之痛。一款成熟可靠的医疗AI产品，要真正走进医院、走进家庭，需要打通政策、价格、流程、使用习惯等多重障碍。其中，支付机制是当前行业发展的关键瓶颈。全球各国都在努力推动更新诊疗编码、将AI医疗新技术纳入医保、采取公共采购等方式推动产品落地，而我国目前仍处在探索阶段，主要依托地方试点和医保商保融合的方式推动市场准入。

除此之外，AI与医生的关系定位，也是影响产品落地的重要因素。多位业内专家明确表示，尽管AI在数据处理、效率提升等方面具备显著优势，但目前仍无法完全取代医生。“医学不是纯科学，它涉及生物、心理和社会的综合模式，AI很难真正理解患者的心理诉求和背后的社会因素，而医生长期积累的专业经验、人文关怀，更是AI难以复刻的。”未来，AI的定位始终是医生的辅助工具，通过提升诊断水平和工作效率，帮助医生减少出错，而非替代医生的角色，这也成为行业的普遍共识。

构建协同发展的产业生态是核心命题

面对技术的快速发展与现实的落地挑战，建立适配的监管治理体系、构建协同发展的产业生态，成为推动AI医疗健康产业高质量发展的核心命题。当前，全球范围内与AI相关的医疗技术应用，正在迈向全生命周期的管理模式，各国都在积极建立与国际接轨的风险分类和测试机制，形成全球监管的共识方向。

在这一全球趋势下，中国探索出“中央顶层设计+地方创新试点”的特色治理模式。在中央层面，国家药监局持续优化AI医疗器械的审批流程，推动相关行业标准的制定，建立双备案法则，为产品的快速落地提供政策支撑；在地方层面，各地结合自身产业优势，走出了差异化的创新路径：北京着重强调医疗数据的汇集与评审流程的加速，上海建立了专门的AI测试验证中心并探索商业闭环的构建，深圳则依托大湾区的制造业优势，强化智能制造与产业协同。

产学研深度融合也为产业发展注入源源不断的动力。高校、科研院所与医疗机构协同发力，推动技术成果从实验室走向临床应用：超目科技、博瑞康等企业将脑机接口技术从实验室转化到临床，首医系的首科医谷医学转化驿站搭建了从临床研究到转化、产业化、规模化的全流程解决方案，涌现出一批具有国际影响力的标杆成果。

“推动AI赋能医疗健康产业发展，需要政府、学界、产业、医疗健康机构同向发力，从数据筑基、评测立规到应用落地，最终实现普惠民生的目标。”刘远立总结。

从实验室里的靶点筛选，到医院里的辅助诊断，再到家庭中的居家医疗，AI正在改写未来医疗图景，也正在一步步地改写人类生命健康新篇。