信息来源：RUC人工智能治理研究院发布日期： 2026年1月6日

2026年1月4日下午，由中国人民大学国家发展与战略研究院主办，中国人民大学人工智能治理研究院、中国人民大学交叉科学研究院、中国人民大学人口与健康学院、中国人民大学新时代智慧治理学科交叉中心承办的第二期“潭思周会”暨第十六期“人工智能治理沙龙”——智慧医疗治理研讨会顺利举办。

会议特别邀请到中国人民大学交叉科学研究院副院长、国家治理大数据和人工智能创新平台主任龚新奇教授和中国人民大学人口与健康学院副院长梁海伦教授作主旨报告。中国人民大学人口与健康学院党委书记宋月萍教授、北京协和医院神经内科主任医师朱以诚教授 、首都医科大学宣武医院神经肌肉病专科主任笪宇威教授、首都医科大学附属北京中医医院消化中心副主任赵鲁卿教授、首都医科大学附属北京中医医院消化中心主任张声生教授、国家卫生健康委员会基层司综合处处长姜伟林作与谈研讨，中国人民大学原校长、国际关系学院教授林尚立作总结点评。人大国发院副院长王炜及校内外70余位师生参加活动。会议由中国人民大学人工智能治理研究院院长刘玮教授主持。

龚新奇教授作题为《智慧医疗计算》的报告。他表示，智慧医疗计算领域的发展在“健康中国”战略与“人工智能+”政策的双重驱动下，正形成“政策引导—技术突破—应用落地”的协同推进格局：一方面，国家层面通过各项政策明确AI在医疗管理、基层公共卫生、健康产业等领域的落地路径，并催生了一系列覆盖基层服务与个人健康管理的AI健康助手。另一方面，近三年AI医疗基础研究围绕Transformer、Diffusion、预训练模型及智能体等方向快速演进，为分子相互作用预测、蛋白质结构解析等提供了新方法。在此基础上，中国人民大学数学智能应用实验室开展了从临床辅助到分子设计的全链条研究，并聚焦抗体药物筛选优化与“健康中国智能体”开发，体现了AI技术从宏观政策到微观医学研究的深度融合与系统化赋能。

梁海伦教授作题为《数智驱动的老龄健康保障》的报告。她表示，从学科交叉视角系统探讨智慧健康治理的路径，重点聚焦于健康老龄化背景下的认知健康问题，提出神经精神症状是认知衰退的重要早期标志，并通过实证研究揭示社会经济地位与抑郁、焦虑等症状的关联及其可被社交性调节的机制。在此基础上，她和团队创新性地提出并开发了针对多模态数据缺失的对抗模态内隐插补方法，以提升抑郁症早期识别的准确性，进而构建了以大数据和人工智能为支撑、融合多源异构数据的主动健康智能体研究框架，推动老龄认知健康管理向精准化、动态化与个性化方向发展。同时，通过开设跨学科课程、搭建数据平台及促进产教研融合，团队致力于培养复合型人才并推动“AI+健康”领域的范式创新与实践应用。

在交流与评议环节，各领域的专家学者结合自己的研究和实践，提出关于智慧医疗治理的诸多洞见。

宋月萍教授表示，医疗AI需变革监管逻辑，从静态审批转向动态监管；智能体使医生兼具委托与代理双重角色，必须设计相应的机制以确认责任、厘清风险；此外，当前模型依赖大医院数据，可能带来算法偏见问题，导致其在基层和偏远地区适用性不足。

朱以诚教授认为，讨论智慧医疗需区分个体、群体、政策这三个风险各异的应用层面。对于当前的可穿戴设备，应用核心在于明确“采什么数据”，这不仅是传感器的技术问题，也是后续商业化落地所要考虑的重要问题。此外，数据作为关键资产，其归属权是未来智慧医疗治理中必须厘清的重要问题。

笪宇威教授表示，从临床视角看，当前AI诊疗工具虽已渗入日常，但答案常基于指南文献，难以应对复杂的真实病例，医生必须保持审慎判断，她特别强调，神经科罕见病研究面临数据稀少的核心困境，现有AI依赖海量数据的模式与之矛盾，亟需发展能够基于小数据实现精准诊疗的AI算法。

赵鲁卿教授认为，中医药与人工智能的融合面临固有矛盾：中医动态辨证的整体思维与AI标准化算法难以匹配；舌诊、脉诊等关键数据缺乏统一标准，质量参差；同时存在医工协作断层与患者信任度不足的挑战。为突破瓶颈，需建立标准化中医数据库，研发适配中医特点的可解释模型；在落地层面，可推行“AI初筛+专家复核”模式并优化适老设计，以提升服务的可信性与可及性。

张声生教授认为，数字化赋能医疗行业应覆盖疾病预测、诊断、治疗与康复等全周期。当前的核心挑战在于打破医院间的数据壁垒，实现高质量临床数据的整合与利用。他特别提出，中医“形而上”的理性辨证思维与基于算法的数字模型可能具有独特的契合度，或能通过证候分析辅助辨证与用药。

姜伟林处长表示，从政策制定与行业管理角度，智慧医疗治理需解决三大核心问题：一是建立统一的标准与应用规范，推动数据平台整合；二是要探索长效化常态化运行模式和投入机制；三是开展实证研究，验证AI是否真正节约成本、改善健康。 他同时说明，AI在医疗卫生领域的推广中需兼顾公平、真实与责任界定。

在提问与讨论环节，现场嘉宾就听众提出的问题进行了解答。

林尚立教授作总结点评。他指出，AI在当前医疗领域的应用仍处于“浅水区”，仍然无法完全替代医生进行诊断，医疗责任主体依然是人。面对这一现实，我们的“健康中国”战略不能被动等待技术成熟，而应主动将AI的研发与应用纳入顶层设计，以此构建面向未来的智慧医疗服务体系。AI的助益应聚焦于保障生理“健全”与生命“健康”这两个基础层面，为更高层次的“幸福”奠定基石，其发展路径需有清晰的结构性区分。这一进程将深刻推动医学教育向多学科交叉融合转型，并促使涵盖个体、保障、生活、生态四重维度的“大健康”体系加速成形。与此同时，数字技术必将驱动医疗组织、治理与责任体系的全链条重构，我们必须积极研究并塑造这一变革。尤为关键的是，在技术扑面而来的时代，国家、社会与个体都需保持高度自觉，主动驾驭技术而非被其奴役，始终捍卫人在健康追求中的主体性。唯有坚持这份清醒与主动，我们才能在拥有无限可能的数字时代，稳健迈向以人为中心的健康未来。