AI醫療，落地為王——從羅氏進博黑科技，看懂AI醫療落地正確姿勢

當第八屆進博會醫療器械及醫藥保健展區的燈光照亮那些搭載著前沿算法的醫療設備時，AI醫療領域正站在一場深刻變革的門檻上。

曾幾何時，大模型參數的比拼、技術概念的炒作是行業的主旋律，全球藥企與科技巨頭紛紛砸下重金。但熱潮之下，醫療行業的核心訴求從未改變：醫生需要能緩解工作壓力的工具，患者需要能提升診療效果的服務，醫院需要能創造實際價值的方案。

這意味著，AI 醫療的競爭已從拼模型能力，進入“落地為王”的深水區。那些停留在實驗室里的算法、無法融入臨床workflow的產品，終究難以經受市場的檢驗。

而羅氏在第八屆進博會的答卷也由此更具標桿意義——聯合創新生態伙伴發布“小羅智多星”AI科研解決方案，并分享了“MDT智能體”這一創新成果，從加速科研轉化到賦能臨床診療決策再到患者全病程管理，進一步完善著AI落地閉環。

AI為翼，科研為筆——羅氏醫學創新生態發布會

這背后是羅氏對AI醫療價值鏈條的重塑，而生態的意義更遠超羅氏布局，直指行業未來。AI醫療正來到進入生態共贏新周期，扎根真實場景、構建各方協同生態，才能讓人工智能真正落地，成為醫療健康產業的變革力量。

/ 01 /從技術狂歡到真實場景的鴻溝

時至今日，沒有人會懷疑，AI 的盡頭是醫療。

跨國藥企與科技巨頭爭相布局醫療AI，國內大模型井噴，應用場景廣泛。但落地難題如影隨形：多數產品停留“試點展示”階段；醫療機構的AI應用率雖提升，但“緩解資源緊張”“減少文書工作量”“降低誤診率”等關鍵問題仍未普遍解決。

技術成熟度與臨床需求之間存在鴻溝，單純依靠算法優化也難以填補。原因何在？

“AI 犯錯，大家會責怪本身；醫生犯錯，則更容易被包容。”復旦大學附屬中山醫院肝膽外科主任醫師孫惠川教授道破關鍵矛盾，醫療的保守性與容錯率極低的特性，使新技術必須跨越信任鴻溝。他以打字機進行類比：“再完美的打字機，如果我們不學習使用，也無法成為人類的好幫手。AI也是如此，AI與醫生、病人的磨合需要時間，來解決信任痛點，但我相信，未來AI一定能大幅提升效率。”孫惠川教授表示。

復旦大學附屬中山醫院肝膽外科主任醫師孫惠川教授

無法融入真實場景，難以持續應用，這恰是上一代AI醫療折戟的根源。對此，羅氏制藥中國醫學事務部血液治療領域及創新健康解決方案（IHS）醫學高級總監沈霞芳指出，醫療場景高度細分，企業如何找到真正有價值、深度融入醫患場景、貼合醫院工作流與醫生日常操作系統無縫銜接，是關鍵。

“羅氏要做的就是將抽象的醫療場景需求解構為可量化、可執行的技術路徑，最終打造出針對臨床痛點的數字化解決方案。” 沈霞芳表示，場景之外，當前AI醫療落地過程中還面臨三重挑戰。

羅氏制藥中國醫學事務部血液治療領域及IHS醫學高級總監沈霞芳

“首先是數據和系統對接的問題，數據是基礎，如何讓智能體能夠擁有高質量的數據，同時能夠對接到醫生的工作流當中，我覺得還有很多工作可以去做，包括數據質量、數據隱私、數據授權這些老生常談的問題。”沈霞芳表示。

同時，醫療行業的特殊性決定了AI產品必須具備極高的可靠性和安全性，“放心敢用”是醫生和患者接受AI的前提。但目前行業尚未建立統一的官方評價標準和驗證體系。沈霞芳對此表示期待，“希望能夠盡早建立，以此來消除大眾、醫生對于AI醫療的不信任”。

最后則是支付問題。沈霞芳指出，“AI在醫療領域的價值得到認可，勢必離不開支付環節的打通，這樣也才能更好地反哺研發，持續推出更好的AI醫療產品”。

顯然，從技術狂歡到真實場景的系統落地，AI醫療還有很長的路要走。而剛剛攜新產品亮相2025進博會的羅氏，成為了我們觀察AI醫療落地的一個絕佳樣本。

/ 02 /AI杠桿撬動臨床與科研雙引擎

11月5日，羅氏聯合創新生態伙伴，在進博會發布了“小羅智多星”AI科研解決方案，并且分享了“MDT智能體”這一創新成果，展示AI落地新范式——以患者為中心，撬動臨床與科研雙引擎。

患者體驗革新：從焦慮到信任的數字化紐帶

針對腫瘤患者全病程痛點，羅氏構建醫患間數字化紐帶，讓患者從被動接受治療轉變為主動參與健康管理。

在羅氏支持下，空軍軍醫大學西京醫院甲乳血管外科針對乳腺癌日間手術管理復雜、患者住院時間短、院外溝通及數據處理壓力大、患者易焦慮等問題，引入數字化患者管理平臺。該平臺通過系統監測、AI外呼替代85%人工隨訪，釋放醫護人力聯動臨床；結合智能客服與醫生參與實現24小時響應，緩解患者院外焦慮；同時通過科研數據平臺，助力科研高效開展，實現從患者管理中來到患者管理中去。

賦能臨床診治：從經驗盲盒到智能決策

羅氏通過AI技術將分散的臨床數據、診療指南和專家經驗整合為智能輔助決策系統，幫助醫生實現“從經驗驅動到數據與智能雙驅動”的轉變。其與復旦大學附屬中山醫院聯合開發的肝細胞癌臨床輔助決策系統(CDSS)，是這一方向的標桿案例。

該系統基于多中心、多維度臨床數據融合構建，經過26家醫院測試驗證，準確率達86%，陽性預測值為 82%，預測模型驗證提示肝癌患者臨床獲益可顯著提升4倍。眼下，羅氏仍在將該系統拓展至更多醫院，持續優化迭代。

此次進博會最新分享的另一款重磅產品MDT（多學科會診）智能體，則是AI醫療落地領域的又一里程碑式突破，其能夠自動識別、提取并整合文檔資料中的關鍵信息，生成“患者旅程概覽”和核心指標趨勢圖，將醫生整理文檔的時間從數小時縮短至20分鐘內。

對此，孫惠川教授表示：“MDT智能體，讓我們在復雜數據中快速找到最關鍵的信息，真正實現從‘經驗決策’走向‘智能決策’，這不僅是效率的提升，更是診療質量與患者安全的重要保障。”

科研前線突破：效率革命與生態孵化

醫學科研是推動臨床進步的核心動力，但傳統科研模式面臨著數據處理復雜、研究周期漫長、成果轉化困難等挑戰。對此，羅氏通過 “小羅智多星”AI科研解決方案、臨床輔助決策系統(CDSS)、數字化患者遠程管理平臺（DPMM）以及知行研究院、數智醫療孵化器2.0等賦能項目，構建起 “科研-臨床-轉化” 的閉環生態，為醫學科研帶來效率革命。

其中，“小羅智多星”直擊科研痛點，賦能醫生科研工作：整合海量醫學資源，提供智能檢索與數據分析支持，幫助研究者聚焦創新而非信息處理。其正在成為醫生的“科研助手”，試運行以來，覆蓋全國90個城市700家三甲醫院，協助4000余名醫生落地600余項科研，節約工時超2萬小時。

除此之外，羅氏還與數十家醫院共建科研協同創新平臺“知行研究院”，系統性幫助醫院提升科研思維與轉化能力；通過“數智醫療孵化器2.0”等賦能項目，在加速醫生臨床想法與產品落地的同時，也助力臨床專家的知識、能力升級，從而創造更多突破性解決方案。

/ 03 /落地為王時代啟示錄

當行業囿于落地困境，羅氏早已邁出了關鍵性的第一步，“可落地”。更重要的是，羅氏通過實踐印證了一點，AI醫療未來屬于生態協同共贏者。

核心在于，羅氏當前所有成功落地的AI醫療項目，均植根于開放生態——與多家醫院合作聚焦真實臨床痛點與需求，與科研機構聯合優化算法模型，與技術伙伴共同打磨數字化平臺。這種生態協同模式，幫助其破解AI醫療落地的核心難題，率先落地突圍。

而通過“數據×場景×生態”的布局，羅氏正嘗試著更進一步，完成從落地驗證到規模價值的跨越。

這不難理解，羅氏構建的是一個開放、協同、共贏的創新生態系統，涵蓋醫院、科研機構、技術公司、患者等主體。這種開放生態使其能夠整合各方優勢資源，快速響應市場需求，同時也為行業提供一個合作共贏的范本。

典型如MDT智能體，這是由羅氏生態伙伴，中山醫院與上海人工智能實驗室共同研發。這意味著其落地的路徑本質是由臨床專家提出真問題，科研機構提供原動力，企業賦能產品化落地。

事實上，上海人工智能實驗室徐捷博士同樣強調生態合作對于AI醫療落地的重要性，她表示，“AI技術需要扎根于真實的臨床和科研場景，需要醫學專家的專業洞察反哺——算法需要真實的研究問題去打磨，模型需要科研實踐去訓練與驗證。只有AI技術與科研智慧雙向融合，才能讓人工智能成為推動醫學研究的共同引擎，而非孤立工具。”

上海人工智能實驗室徐捷博士

在羅氏的生態網絡中，上海人工智能實驗室也并非傳統意義上單一的“技術策源地”，而是在轉變角色定位，“我們要做的是生態樞紐，聚焦可控強點，發揮我們實驗室的作用。同時我們希望在醫療領域，能夠通過評測平臺連接開發者、醫院和政府，打通‘產學研醫政經管’，進而推動AI落地、生態迭代。”徐捷博士表示。

任何一個生態的建設均非一日之功。回過頭來看，當多數企業仍卡在數據獲取或單一場景環節，羅氏通過多年的生態投入，秉承“醫創家”精神，攜手醫院、科研團隊與技術伙伴，將臨床需求、科研探索與AI能力真正結合起來，讓外界看到了AI醫療領域創新—落地—迭代的良性循環。

這種“長期主義”所構建的絕不僅是一款或幾款成功的AI醫療產品，而是一個圍繞AI醫療全鏈條場景創新的能力與資源體系。這種深植于產業土壤之下的根系，才是短期追逐熱點者最難以復制和超越的深層競爭力，也將具備催生產業變革的力量。

改變已然正在發生。羅氏在科研領域的AI賦能，正在孕育一場效率革命；其在肝癌、肺癌、淋巴瘤等領域的AI賦能實踐，不僅為醫患帶去了真實獲益，更將推動疾病治療方案升級、乃至改變臨床治療格局。

這不正是人們對AI變革的原本期待？

盡管挑戰猶存，整個行業仍在經歷“去虛向實”的淬煉，但AI醫療的終極命題，從來不是技術參數的高低，而是誰能真正為醫生減負、為患者賦能、為醫院創造價值。

這也是羅氏為行業帶來的最大啟示。