博鰲亞洲論壇2026丨AI+健康驅動醫療行業加速轉型

■中國經濟時報記者張一鳴

在全球衛生體系轉型的關鍵期，人口老齡化加劇、慢病負擔攀升、醫療資源分布不均等挑戰日益凸顯，AI+健康已成為破解醫療健康領域發展瓶頸、構建韌性衛生體系的抓手。在博鰲亞洲論壇2026年年會“AI+健康的未來：應用與治理”分論壇上，來自醫療健康、科技企業、國際組織、科研機構的領軍人物與專家學者，圍繞人工智能在健康領域的應用前景展開討論。他們認為，AI+健康是醫療健康行業轉型升級的重要驅動力，仍面臨數據安全、算法偏見、監管體系不完善等諸多發展難題，亟待多方協同，形成技術創新、數據治理、倫理規范與全球合作的全方位支撐體系。

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AI+健康是醫療體系轉型的驅動力

AI+健康的本質，是人工智能技術與醫療健康體系的深度耦合，而非簡單的技術疊加，其核心價值在于打通醫療數據、技術研發與臨床場景應用的全鏈條，為全球衛生健康體系轉型升級提供底層支撐。騰訊健康總裁、騰訊生命科學實驗室負責人吳文達表示，AI能有效解決醫療供給缺口和成本負擔過重問題，兼具成本效益，還能改善醫療服務質量，更能助力科學界深入理解人體生物學，為醫療研究領域帶來發展機遇。

海南博鰲樂城國際醫療旅游先行區管理局局長傅晟指出，AI將徹底改變健康醫療和藥物開發的傳統模式，在分子、基因層面實現疾病提前診斷，AI閱片能力已超過傳統醫生，還能為患者制定個性化治療方案，在藥物發現領域更是將研發效率提升百萬倍，成為推動醫療行業變革的重要力量。

阿斯利康中國副總裁、商業運營及數字化部負責人劉翔宜表示，AI技術能重塑健康體系和產業體系，助力開發AI輔助診療和決策系統，幫助醫生應對復雜疾病挑戰，讓醫藥企業從單純的藥品研發輸送者轉變為健康生態的深度參與者，為醫療健康行業發展注入新動能。

細胞出版社戰略與創新副總裁、執行主編李統胤認為，人體是最復雜的關聯體系，而生成式AI能整合海量醫療信息并形成邏輯化結論，復雜的人類生物學與先進的AI技術相結合，是醫療健康領域發展的完美契合點，正從診斷、治療、科研等多維度改變醫療健康體系，釋放出發展潛力。

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技術創新與場景落地筑牢發展根基

AI+健康的落地推進，始終沿著核心技術創新與多元場景落地兩大主線推進。

傅晟表示，AI正在徹底顛覆傳統醫療模式，在疾病診斷領域，AI在分子、基因層面的提前篩查能力已實現突破，閱片水平超越傳統醫生；在治療領域，可基于患者個體情況制定個性化診療方案；在藥物研發領域，AI技術能將靶點篩選、化合物驗證的效率提升百萬倍，徹底改變了傳統藥物研發“十年十億美元”的行業困境，相關技術突破已在國內外科研機構與企業中初見成效。

劉翔宜直言，醫藥行業的AI技術突破，正從單點創新向全產業鏈延伸，從研發、生產、管理到市場運營的全流程都在推進AI應用落地，行業正從單領域、單模態的診療模型，向復雜疾病多領域、多模態模型加速突破，同時依托AI技術賦能醫聯體、醫共體建設，將稀缺的高端醫療資源下沉到基層，破解醫療資源分布不均的行業痛點。

新加坡醫療集團人工智能辦公室主任、新加坡國家眼科中心首席數據與數字官張書維認為，AI在臨床診療場景的應用已日趨成熟，在醫學影像診斷、臨床決策輔助等場景中，AI的準確率已顯著提升，微軟推出的醫學超智能在復雜疾病診斷上的表現，甚至超過了初保醫生。曾經擔憂被AI替代的放射科醫生，如今已成為AI應用的主要倡導者，在AI的輔助下，醫生能有效規避人為失誤，大幅提升診療效率與精準度。

紅十字國際委員會主席中國事務個人特使、東亞地區代表處主任史德林表示，AI在公共衛生、遠程醫療、醫療人員培訓等場景的應用價值突出，尤其是在醫療基礎設施薄弱、專業醫護人員短缺的地區，AI能有效填補衛生服務缺口，提升當地醫療體系的服務能力與韌性，但技術落地過程中必須堅守務實原則，充分考慮服務人群的實際需求與脆弱性，確保AI應用的普惠性與合規性。

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多元共治構建長效發展體系

AI+健康的可持續發展，離不開技術攻關、數據治理、倫理規范與全球合作的全方位支撐，需要多元主體協同發力，構建以人為本、安全可控、普惠向善的發展生態。

勵訊集團企業事務總裁、愛思唯爾董事長池永碩提出，推動AI+健康發展，首先要解決數據的可用性、可靠性與可分享性三大核心問題，要對醫療數據進行標準化、規范化處理，為AI應用筑牢數據基礎；其次要破解AI大模型“黑匣子”難題，提升醫療領域AI應用的透明度與可追溯性，確保技術應用的安全可靠；再次要探索數據安全共享的新路徑，通過AI智能體等技術實現數據“可用不可見”，平衡數據流通與隱私保護的核心矛盾。

劉翔宜表示，推動AI+健康持續發展，重點要做好三方面工作：一是持續推進技術與應用的深度融合，聚焦醫藥研發、輔助診療、患者管理等核心場景，推動AI技術的全鏈條落地；二是加快完善治理與監管機制，建立國際公認的醫療數據標準與規范，明確AI產品的審批流程、價值驗證體系與人機責任邊界；三是深化產業生態建設，推動醫藥企業、科技公司、科研機構、醫療機構跨界合作，同時加強醫療從業者的能力轉型，讓醫護人員適配AI時代的診療模式。

史德林強調，AI在醫療健康領域的應用，必須堅守人道主義核心原則，以“無害”為底線，建立合乎倫理的使用規范。一方面要警惕算法偏見，確保AI模型不會對不同種族、國籍、性別群體造成不公平對待，在沖突地區與脆弱環境中更要堅守中立原則；另一方面要嚴格落實數據保護規則，保障患者的知情同意權，防止醫療數據濫用給民眾帶來傷害，讓AI技術真正服務于人的尊嚴與健康權益。

產學研協同與全球合作，是AI+健康發展的重要支撐。李統胤指出，醫療AI的發展離不開人類的批判性思考，需要科研機構、醫療機構、科技企業深度合作，既要簡化醫療數據共享的流程與標準，為AI研發提供高質量的授信數據，也要共建研究平臺，推動AI技術的持續優化與安全落地。張書維則表示，全球醫療AI發展需要加強國際協同，推動醫療數據的標準化與互操作性建設，建立統一的安全治理規則，同時關注新興國家與欠發達地區的AI能力建設，讓技術紅利惠及全球。

總 監 制丨王列軍車海剛

監 制丨陳 波 王 彧 楊玉洋

主 編丨毛晶慧 編 輯丨谷 云