2024年4月8日下午，北京天坛医院科技成果转化办公室主办的第四期“临床发明家培训”活动在医院101会议室成功举行。本次活动特邀中国科学院计算技术研究所副所长、移动计算与新型终端北京市重点实验室主任陈益强研究员，以“人工智能赋能医疗可信数据空间”为主题，为全院临床发明家学员、科研骨干、博士后及青年科学家带来了一场兼具前沿性与实践性的学术盛宴。会议由科技成果转化办公室刘海主持，院长助理李德岭教授出席并致辞，活动现场学术氛围浓厚，互动热烈。

      李德岭在致辞中表示，北京天坛医院始终致力于推动医学与工程的深度融合，科技成果转化办公室打造的“临床发明家培训”品牌活动，正是为了搭建跨界交流平台，激发创新活力，本次培训不仅是知识的传递，更是创新火花的碰撞。他呼吁全院科研人员把握人工智能时代机遇，积极参与国家脑科学与类脑计算重大项目，将临床问题转化为技术课题，将技术成果反哺临床实践。

聚焦前沿：人工智能与医疗数据的深度融合

      在数字化转型浪潮席卷全球的背景下，医疗行业正迎来以人工智能为核心的技术革命。陈益强在讲座中系统梳理了人工智能技术从诞生至今的“三起三落”发展历程，并重点剖析了当前大模型技术的突破与挑战。他提到，深度学习技术的崛起为医疗数据的智能化处理开辟了新路径，但医疗领域的特殊性——如数据隐私、模型可信度及临床严谨性——也对技术应用提出了更高要求。

      陈益强强调，医疗可信数据空间的构建需突破“数据孤岛”“算力分散”“模型割裂”三大瓶颈。他以北京天坛医院在脑科学领域的优势为例，指出通过联邦学习技术实现多中心数据协同、模型共享的可行性。“数据不出院，知识可共享”的模式既能保障医疗数据安全，又能通过跨机构协作提升模型精度，为脑胶质瘤、帕金森病等复杂疾病的精准诊疗提供新思路。讲座中，陈益强分享了团队在医疗人工智能领域的多项突破性成果。例如，与爱尔眼科合作构建的全球最大规模眼科多模态影像数据集，通过联邦学习技术实现了跨机构数据的高效整合，辅助诊断模型精度超过94%。案例生动展现了医工交叉合作的巨大潜力，给出了医工交叉的创新范式。

互动交锋：临床需求与技术的深度碰撞

      在问答环节，来自神经内科、神经外科、信息中心等科室的科研骨干踊跃提问，问题涵盖技术细节、伦理风险及未来应用场景。针对“大模型幻觉问题”，陈益强指出“检索增强生成（RAG）”技术可通过知识库对比有效规避错误信息；关于“垂直模型构建”，他建议临床医生聚焦多模态数据融合，利用开源框架打造专科专属模型，并与通用大模型形成互补。关于“如何将科室积累的病例资料转化为垂类模型？”陈益强回应，关键在于构建“数据-知识-模型”三位一体的闭环，通过人机协同标注、联邦迁移学习等技术，将临床经验沉淀为可复用的智能工具。他强调：“未来每位医生都可能拥有自己的AI助手，但这绝非取代医生，而是让专家从重复性工作中解放，专注于创新与决策。”

      针对临床医生关心的“数据标注效率”与“模型落地门槛”问题，陈益强提出“三步走”策略：一是利用开源模型与工具降低技术门槛；二是通过伪标签生成与联邦质量评估减少人工标注负担；三是构建“模联网”生态，实现模型能力的协同进化。他特别提到，北京天坛医院作为神经科学领域的领军机构，完全有能力牵头打造国家级医疗可信数据空间，推动从“数据资产”到“临床价值”的转化。陈益强在总结中展望，医疗可信数据空间的建设需要“顶天立地”——既要探索脑科学与AI的机理融合，又要脚踏实地推动工具普惠。“AI不会淘汰医生，但会用AI的医生必将引领未来。”

展望未来：以创新生态引领智慧医疗

      站在技术革命的风口，北京天坛医院正以开放姿态拥抱变革，以创新实践书写智慧医疗的新篇章。未来，医院将继续深化与科研院所、产业界的合作，培育更多“懂临床、精技术、善转化”的复合型人才，为健康中国战略注入澎湃动能！

（科技成果转化办公室    李秋萍  图：宣传中心  郭依璠）