浙江省药学会人工智能与数字影像专业委员会2025年会（智影赋能，场景深耕 ）圆满落幕

2025年12月13日下午，浙江省药学会人工智能与数字影像专业委员会2025年会在杭州隆重举行。本次会议主题为“智影赋能，场景深耕：AI智能影像转化的现在与未来”，汇聚了全省医学影像领域的顶尖专家、学者和产业界代表。 会议由专委会主任委员、浙江大学医学院附属邵逸夫医院放射科主任胡红杰教授主持。与会专家围绕医学影像AI在临床诊治中的应用、硬件设备发展需求以及大模型与多模态学习等前沿话题进行了深入交流。

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会议在主任委员胡红杰教授的开场主持中拉开帷幕。他首先回顾了专委会自2024年8月成立以来的发展历程，并分享了其组建初衷：通过汇聚来自医院、高校、企业、药监、医保等多领域的专家，构建一个协同创新的“产学研医用审”生态平台，共同推动人工智能技术与医学影像的深度融合。胡红杰指出，2025年会的目的就是跨领域协作，让大家一起努力促进人工智能在医疗领域的健康、有序与可持续发展，最终让前沿科技切实服务于临床需求与患者福祉。

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浙江省药学会理事长邵元昌亲自莅临会议并在致辞中表示，当前正值“十五五”规划开局和“人工智能+”行动深入发展的关键时期，AI与医学影像融合空间广阔。他强调专委会工作应坚持临床需求导向，推动技术向健康管理、疾病预防、精准治疗全链条延伸，并针对产业化面临的数据标准化、隐私安全、监管与成本等挑战提出三点建议：一是深化临床场景驱动，围绕重大疾病构建一体化智能解决方案，制定临床验证标准，推动技术从“可用”到“好用”“放心用”；二是突破产业化瓶颈，优化创新环境，促进数据开放与算力共享，加强政策沟通；三是强化复合型人才培养，厚植学科交叉土壤，培育跨界领军人才。邵理事长展望2026年，希望专委会重点布局技术攻坚与平台建设，以“咬定青山不放松”的韧劲深耕场景，推动医疗范式变革。

首位讲者王平高级工程师系统阐述了医学影像AI如何推动呼吸疾病诊疗从形态学评估向定量分析转变。他重点介绍了其团队研发的胸部CT呼吸疾病AI辅助系统，该系统可对肺部结构及病灶特征进行精准量化，应用于肺区评分、慢性阻塞性肺疾病（COPD）预警与分级、肺纤维化诊断分型及肺功能预测等关键临床场景。他还分享了一项融合临床与影像特征以预测新冠后肺纤维化风险的机器学习研究，展现了AI的科研价值。未来，AI将向覆盖全病程的管理纵深发展，但仍需应对数据标准化、模型可解释性与泛化能力等挑战。

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李璟高级工程师从医疗设备制造商角度分享了产品发展战略及人工智能需求分析。他指出，在AI时代，硬件设备不再仅仅是图像采集工具，更是数据获取和智能分析的入口。 李璟提出，未来医疗影像设备将朝着“智能化、集成化、专科化”三个方向发展。硬件与软件需要更深入的融合，而非简单的堆砌。设备制造商需要与临床专家、AI算法公司更紧密合作，共同定义下一代智能影像设备的需求和标准。

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浙江大学计算机科学和技术学院林兰芬教授则带来了最前沿的分享——“大模型与多模态学习驱动智能影像新变革”。她指出，传统AI模型通常针对特定任务训练，而大语言模型的出现改变了这一范式，使得通用医学人工智能成为可能。林兰芬展示了多模态大模型在影像报告生成、病灶检测与描述、临床决策支持等方面的应用潜力。她同时指出，大模型在医学应用中也面临幻觉问题、数据隐私、计算资源需求大等挑战，需要医学专家与人工智能研究者的更紧密合作。

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在随后的讨论环节，与会委员就三位专家的报告内容展开了热烈讨论，主要聚焦于三个核心议题：

多模态影像技术的临床价值：委员们认为，多模态影像技术能够整合不同成像模式的互补信息，提供更全面的疾病生物学特性评估。多模态影像在肿瘤精准诊疗、神经系统疾病评估等方面已展现出独特价值。 专家们也提到了多模态影像技术面临的挑战，包括数据融合标准缺失、解读复杂度高以及临床工作流整合困难等。大家一致认为，需要开发更智能的融合分析工具，帮助临床医生更好地理解和应用多模态信息。

大语言模型的机遇与挑战：针对大语言模型在医学影像中的应用，委员们既兴奋又谨慎。大语言模型具有强大的自然语言理解和生成能力，可以用于生成影像报告、回答临床问题等。但医学领域的特殊性要求模型必须具有极高的准确性和可靠性。 一位来自高校的委员指出：“医学AI模型不能只追求‘智能’而忽略‘可信’。我们需要建立严格的评估体系和监管框架，确保AI辅助诊断的安全性和有效性。”

硬件与软件的协同进化：关于AI时代硬件和软件的发展趋势，委员们认为，未来硬件和软件将更加紧密地协同进化。专门的AI芯片、新型传感器等硬件创新将为AI应用提供更好的基础支持。 同时，软件算法的进步也将推动硬件设备的升级换代。一位委员指出：“传统的设备升级往往意味着硬件更换，但未来通过软件更新和算法优化，现有设备也可能获得显著的性能提升。”

会议最后，胡红杰主任委员在总结中指出：“今天的讨论让我们看到，人工智能医学影像正从单点技术突破向整体生态建设迈进。未来需要我们共同努力，推动产学研医深度融合，让AI真正成为医生信赖、患者受益的得力助手。”随着医学影像AI不断向临床场景深耕，本次年会为浙江乃至全国的智能影像发展指明了方向——技术必须紧贴临床需求，在严谨中创新，在传承中突破。

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