近日，浙江大学附属邵逸夫医院庆春院区学术报告厅内，一场2026精准医疗创新转化与数智化发展的讨论持续了整整一天。医院管理者、企业负责人、高校代表——不同身份的与会者凝神聆听、提笔记录，不时用镜头定格关键信息。

  当人工智能浪潮席卷各行各业，医疗健康领域的“精准”与“数智”，如何从概念走向临床、从实验室走向病房？

  从“经验”到“精准”：临床痛点如何成为创新原点

  会议屏幕上，一段手术视频正在播放：机器人操作下，一根带有活结的缝线在组织间轻盈穿行，当线结被拉紧、活结圈悄然“消失”的瞬间，机械臂应声停止——困扰机器人手术力感知缺失的难题，被一个“简单想法”解决了。

  这款由浙江大学医学院附属邵逸夫医院院长蔡秀军团队自主研发的“活结智能缝线”，依托临床痛点驱动的创新逻辑，从古人结绳记事中获得灵感，历时数年攻关，相关研究成果登上2025年11月《自然》杂志封面。

  每一项创新都源于同一个逻辑：从临床痛点出发。

  “任何一个原始创新，都必须从问题导向出发。”蔡秀军说。在他眼中，医院既是创新的“发动机”，也是转化的“桥梁”。

  “临床痛点、难点、堵点，就是创新的源头。”蔡秀军谈到，医院具有连接基础研究与临床应用的天然优势，既能够发现问题，又能够完成临床验证，还能够推动科研成果走向产业，实现“从0到1”的原创突破，再推动“从1到100”的规模应用。

  这种以临床需求牵引创新的发展路径，正在成为医学创新的特色。

  浙江大学医药学部主任黄荷凤关注的则是生命的“精准预见”。

  “精准医疗，我理解就是个体化治疗。”黄荷凤希望通过此类会议加强校企之间的合作，让大学教授走出去，到市场上拓宽视野，也希望有实力的企业与大学开展合作研发，在疾病预测、诊断、治疗等领域实现更大的创新，让全球都能够享受到中国在医学人工智能领域的创新成果。

  从“定性”到“定量”：数智化让医疗更高效

  如果说精准医疗回答的是“治什么、怎么治”的问题，那么数智化要回答的则是“如何更早发现、更准判断、更高效落地”的问题。

  近期国务院印发的《国民健康“十五五”规划》，提出有序推动数智技术在辅助诊疗、精准医疗、健康管理、医保服务、养老助残等场景的应用。

  “数智化手段有助于将重心从晚期治疗前移到早期预防和筛查，符合‘以健康为中心’的大趋势。”中国科学院医学研究所所长、浙江省肿瘤医院院长谭蔚泓提出的“数智推演生物医学”框架，为精准医疗铺设一条可计算的路径。

  在这一框架下，谭蔚泓团队开发的核酸适配体组学技术突破了传统基因测序的局限，实现了蛋白、糖分子等非核酸分子的高通量检测。“AI的核心使命不应只是‘提高效率’，更应‘做今天做不到的事’。”

  2025年12月，国家医保局明确将人工智能辅助诊断列为病理诊断扩展项纳入价格构成；今年3月，12类AI辅助诊断服务被纳入全国统一医保乙类目录。

  “当技术迭代与政策导向同频共振，商业化落地正在加速。行业的竞争维度正在从拼规模转向拼智能。”迪安诊断技术集团股份有限公司董事长陈海斌介绍，公司围绕实验室、临床和健康管理推进人工智能：实验室用于项目设计、智能审核和报告解读；临床开发血液病、胃肠肿瘤等专病模型，帮扶基层；健康管理依托多组学，探索全生命周期精准健康管理体系。

  这家深耕医学诊断领域三十余年的企业，正试图完成一场从“检验服务商”到“健康管理赋能者”的战略跃迁。而驱动这场跃迁的核心引擎，正是“数智化”。

  从“实验室”到“病房”：医工转化如何落地

  从实验室到临床、从样机到产品，成果如何落地？多位代表给出了分层而清晰的回答。

  陈海斌提供了产业视角。他谈到，AI对诊断产业有三大价值方向：实验室端的降本增效、临床端的专病垂类模型、健康管理端的全生命周期服务。

  “不做大模型，做垂类模型。”陈海斌说。如血液病诊断涉及四个技术平台，极其复杂，专家的能力集中在少数头部医院。通过AI将专家的诊疗能力模型化，可以下沉到县域医院。

  医院端则聚焦转化机制。西湖大学附属杭州市第一人民医院党委书记童向民将转化权益比例推到了90%。医院每月周会设置路演环节，由企业人员和医务人员共同讲述同一个项目。

  浙江省中医院党委书记何强则从中西医结合的角度切入。其团队牵头建立肾脏病高水平随访数据集，推动中医“望闻问切”的数字化诊疗装备研发。“把千年的中医文化用现代技术规范化、标准化，让它能被讲清楚、说明白。”

  一天的会议，三个维度的碰撞——精准医疗回答“治什么”，数智化回答“怎么判”，医工转化回答“如何落地”。可以预见，随着人工智能、多组学、大数据等前沿技术不断取得突破，随着医工融合持续深化、创新生态不断完善，中国精准医疗将加快实现从“跟跑”到“并跑”，并在更多领域迈向“领跑”。（汪菁璐 赵茜 陈盛哲/文 迪安诊断技术集团股份有限公司/供图）