AI“解码”大脑奥秘：博鳌健康界大会共议神经科学数智化未来

当人工智能浪潮席卷生命科学领域，解码大脑奥秘、重塑医疗发展新格局，已成为时代赋予医疗行业的核心命题。2025年11月14日下午，第十三届健康界医院管理大会・2025重磅分论坛——“【数智科技】AI赋能神经科学：解码大脑与数智医疗”，在博鳌亚洲论坛国际会议中心圆满举行。

本届大会以“开局‘十五五’，共赴新健康”为主题，汇聚23家学术支持单位、38家协办医院、79家合作企业，联动460余位医院管理领域学者专家、4400余位医院管理从业者及60余位健康产业企业家，打造了一场引领行业、聚焦前沿的医管思想盛宴，为“十五五”时期中国医疗卫生事业高质量发展校准方向、凝聚共识。

由同济大学附属上海市第四人民医院联合主办的“AI赋能神经科学：解码大脑与数智医疗”分论坛，汇聚医院管理、临床医学、学术研究、期刊出版及医疗产业等多领域顶尖专家，围绕人工智能在神经科学及脑疾病诊疗中的前沿应用与未来趋势，聚焦脑机接口、影像智能诊断、疾病预测模型等热点方向，展开深度且富有建设性的研讨，为数智医疗创新发展注入强劲智慧动能。

同济大学附属上海市第四人民医院科研部部长 田莉

论坛全程由同济大学附属上海市第四人民医院科研部部长田莉主持。

主旨报告：从伦理基石到临床实践，解锁AI医疗应用新路径

首位演讲嘉宾、上海市浦东新区公利医院副院长许朝晖以《浅议医学大模型伦理审查的有效性设计》为题，为论坛奠定了深度思考的基调。他强调，面对AI+医疗的飞速发展，必须正视通用模型“幻觉”所带来的高风险，坚守医学领域“零容错”安全底线。

许朝晖指出，《赫尔辛基宣言》确立的受试者权益优先、知情同意、独立伦理审查、风险最小化与科学严谨性五大核心原则，可凝练为“尊重、善行、公平”三大伦理要义。以此为根基，应以“安全、尊重、无害”为核心目标构建医学大模型：技术上，通过专项训练、多重安全防线及“医学主脑+多智能体”的互审机制降低风险；机制上，明确责任链条，并依赖临床专家深度参与的RLHF反馈循环进行优化；治理上，则需依托专业的伦理委员会审查，实行技术监测与伦理管控的“双轨制”并行监管，最终确保医学AI在临床应用中安全、合规、可信。

上海市浦东新区公利医院副院长 许朝晖

随后，同济大学附属上海市第四人民医院副院长王启刚以《上海市第四人民医院AI赋能医学实践》为主题作汇报，系统展示了医院在人工智能赋能医院建设中的现状、成果及未来规划。

作为拥有百年发展积淀的医院，该院依托麻醉科国家临床重点专科的核心优势，汇聚顶尖人才团队，建成上海市麻醉与脑功能调控重点实验室等多个市级科研平台及科创空间，“十四五”期间科研与成果转化成效显著：累计获批国家级项目541项，完成12项成果转化（含标准化肿瘤类器官芯片项目1000万元转化）；AI已广泛落地临床诊疗，覆盖放射影像智能诊断、糖尿病个性化血糖管理、神经外科机器人手术等领域，累计服务超6.5万人次，同时还赋能科研教学与后勤管理，显著优化运营效率。

王启刚介绍，医院在AI领域重点聚焦三大方向：一是AI赋能围术期多模态大数据，构建术中智能辅助决策系统以降低手术风险；二是脑机接口临床研究，聚焦失语者沟通重建与残疾人运动功能恢复，在高密度神经电极、无线神经调控技术等领域取得突破；三是打造虚拟仿真教学云平台，集成3D影像重建、高仿真模型与虚实融合模拟器，革新医学培训模式。

未来，医院将进一步深化AI驱动的生物材料研发与多标志物联合监测，推动“医-理-工-企”协同发展与“产-学-研-用”联合攻关，为公立医院高质量发展提供实践示范。

同济大学附属上海市第四人民医院副院长 王启刚

《中华医学杂志（英文版）》副编审倪婧在以《AI医学研究趋势及优化方向》为主题的报告中，系统阐述了AI医学研究的现状、挑战与优化方向。

倪婧指出，尽管AI研究（如术后风险预测、超声引导区域麻醉辅助）已成为麻醉学领域新兴热点，但向临床实践转化仍面临四大核心差距：一是研究临床影响不足，多数工具仅能预测预后，却无法为治疗决策提供具体指导；二是存在代表性与泛化性差的问题，训练数据缺乏多样性，且代码与数据集共享不足；三是外部验证不充分，许多模型未经过多机构、前瞻性临床研究的严格检验；四是实施落地困难，缺乏对AI工具如何整合进临床工作流程、影响医患行为的评估。

她指出，为弥合这些差距，未来的研究必须强化多中心验证，确保模型稳健性；提升可解释性，将算法输出转化为临床可操作的见解；并聚焦于真实世界应用，通过规范的临床试验评估其实际价值，最终推动AI从“技术正确”走向“临床有用”。

《中华医学杂志（英文版）》副编审 倪婧

悉尼大学临床医学院大脑与心智研究中心助理研究员高建群以《AI在认知障碍筛查全流程中的应用》为主题，系统阐述了人工智能在认知障碍诊疗领域的前沿应用、伦理挑战与未来方向。他强调，AI医学应用必须建立在严格的伦理基石之上，遵循可靠性、公平性、透明度和隐私保护等七项核心原则，尤其要关注数据偏差对边缘化群体的影响。

在技术实践层面，他重点介绍了如何优化认知筛查流程，提出通过“高敏感性初筛”与“高特异性确认”相结合的路径提升效率与准确性。同时，深入探讨了生物标志物（包括血液、脑脊液标志物）与数字生物标志物（如可穿戴设备监测的眼球运动、语音特征等）在辅助精准诊断中的巨大潜力。

他指出，未来发展的关键在于多模态数据融合。通过AI技术整合影像学、电生理、行为学等多维度信息，能够更全面地揭示疾病机制，推动个性化干预（如音乐疗法）和早期诊断取得突破。最终，AI技术与临床需求的深度结合，将共同助力认知障碍的全周期精准防控。

悉尼大学临床医学院大脑与心智研究中心助理研究员 高建群

跨界对话：共议麻醉学科进化，从围术期安全迈向全周期健康管理

互动对话环节将论坛气氛推向高潮。来自国际学界、医院、期刊、企业的嘉宾跨界对话，围绕“麻醉学未来愿景：从围术期安全到生命全周期健康管理的学科重塑”这一主题，从临床安全、技术研发、学术标准、商业转化等维度，为麻醉学科数智化转型提供全景式解决方案展开了深入探讨。

从左到右依次为：田莉、高建群、温士贤、骆德唯、蔡剑、倪婧、王启刚

作为儿童脊柱外科专家，哥伦比亚大学医学院终身名誉教授骆德唯指出，对于早发性脊柱侧凸患者而言，3-4岁前需频繁接受脊柱侧弯手术，易累积大量麻醉暴露。而新的“磁力控制生长棒技术”可通过体外非手术方式延长内置棒体，大幅减少手术麻醉次数。和传统的生长棒相比，这款器械将为这类疾病的治疗带来革命性的进步。他指出，该技术已在中国香港及西方国家应用，期望推动引入中国内地，以提升儿童手术的安全性。

同济大学附属上海市第四人民医院副院长王启刚则结合自身医院管理实践指出，麻醉科正从传统术中支持角色，向覆盖术前、术中、术后的“围术期医学”全面拓展，实现患者全周期管理。该学科具备较强的整体评估与生命支持能力，麻醉医生也被视为“外科中的内科医生”。他透露，在当前AI等技术兴起的背景下，上海四院正积极推进智慧化建设，布局相关系统以优化流程、提升效率，助力医院整体管理能级提升。

《中华医学杂志（英文版）》副编审倪婧从学术期刊视角指出，当前AI医学研究的发表标准正围绕“临床转化价值”显著升级。她强调，AI医学研究需突破单中心验证局限：一方面需开展覆盖不同区域、不同层级医院的多中心外部验证，结合TCGA数据库、英国生物样本库等公开高质量数据集补充校验，同时关注民族、疾病亚型等人群差异，以规避算法偏见、确保模型普适性；另一方面，研究需遵循AI专属扩展报告指南，清晰披露数据预处理流程、模型架构及缺失数据处理方案，保障研究可复现性。

在研究选题上，她建议优先聚焦高发、高危临床问题，避免仅停留在“小众疾病预测”的技术探索。她透露，期刊在稿件遴选时，会优先遴选“临床价值显性化”的研究：即能明确解决真实诊疗痛点、受众覆盖广的成果；对于技术潜力突出但验证尚不充分的研究，期刊会提供2-3个月的补充验证周期，支持研究者补充多中心数据或真实世界应用证据，助力优质成果从“实验室”走向“临床”。

中国科学院深圳先进技术研究院副研究员温士贤专注于利用AI及眼动等技术进行神经疾病的早期筛查与行为学分析。他提出，AI可与麻醉学科深度结合的多个方向：开发客观、无感的疼痛评估工具以替代主观量表；通过术前采集行为、眼动等多模态数据，预测患者术后谵妄等认知障碍风险，实现早期预警与干预。

深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司全球公共市场部总经理蔡剑介绍，基于中国麻醉医生严重短缺（每万人仅0.65人）且手术量持续增长的现状，迈瑞开发并发布了垂直麻醉领域的大模型产品，以辅助临床与管理。但是，当前商业化过程中，面临医疗数据无法出院，信息系统标准不一，模型跨院应用适配困难，以及行业缺乏明确数据使用规范等难题，使得商业化探索仍处政策模糊地带，亟待得到各方更多关注。

作为神经科医生，悉尼⼤学临床医学院⼤脑与⼼智研究中⼼助理研究员高建群因对“人为何醒来”的好奇而关注麻醉领域。他指出，麻醉状态下的患者脑结构与功能相对完整，且处于专业监控下，所产生的多模态数据质量纯净、标准统一，是验证与校准AI大模型的理想场景。相较于日常生活场景下收集的复杂数据，此类高质量数据即使规模有限，对脑科学及认知研究也具有独特价值，尤其适用于脑机接口等前沿方向的探索。

共识展望：明晰发展路径，强化伦理、技术与产业协同

本次论坛创新性实现“国际学界-医院管理-临床实践-学术评审-产业落地”全链条对话，形成三大核心共识：一是AI医学应用需以伦理为基，坚守“零容错”安全底线；二是麻醉学科转型需依托AI技术，构建覆盖“术前评估-术中监测-术后康复”的全周期管理体系；三是医研产学需深度协同，破解数据共享、成果转化、商业化落地难题。

未来，上海四院将持续发挥桥梁作用，推动AI技术在神经科学、麻醉学领域的落地应用，为医疗健康行业高质量发展注入数智动能。