从“看得见”到“用得上”： 人工智能在临床场景中的应用产融交流会在杭成功举办
当人工智能不再停留在实验室的指标和榜单，而是进入筛查、诊断、治疗、随访与健康管理的真实流程，它将为临床带来怎样的改变？技术、临床、产业与资本同向而行，共探医疗人工智能落地新路径。
8月20日下午，人工智能在临床场景中的应用产融交流会在杭州电子科技大学下沙校区举办。本次活动是 2026 年杭州市科协重点学术交流活动 —— 助力人工智能产业系列活动的分会场，由杭州市科学技术协会主办，杭州市人工智能学会、杭州电子科技大学网络空间安全学院、浙江省人工智能学院承办，多家医疗与产业机构协办，汇聚高校、医疗机构、科技企业及产业服务领域专家代表，围绕多模态医学大模型、癌症早筛、智能放疗、医疗数据治理等核心议题，探讨医疗 ai 从技术创新到临床验证、从单点应用到生态协同的实践路径。
多方握拳，精准破局：让智慧医疗真正“到站”
杭州市科学技术协会党组成员、秘书长沈亮在致辞中表示，人工智能与生命健康深度融合，是科技创新服务民生福祉的重要方向。推动医疗人工智能高质量发展，既要发挥高校和科研机构的创新策源作用，也要充分链接医院真实需求、企业工程能力与产业资源，让更多创新成果在规范、安全、可信的前提下进入真实场景、形成实际价值。
杭州电子科技大学副校长、杭州市人工智能学会理事长孔万增指出，医疗ai具有鲜明的交叉学科属性，技术突破只有与临床问题、数据基础和应用流程紧密结合，才能真正形成可持续的创新能力。杭州市人工智能学会将继续发挥平台与纽带作用，推动产学研用协同发展。
多模态医学大模型：从单点识别迈向统一理解
本次活动延续 “前沿学术引领 产业实战分享 赛道精准对接” 模式，多位行业专家分享技术演进与落地实践。浙江大学求是特聘教授吴健以多模态医学大模型为主题，结合 hulu-med、dentalvlm 等案例阐释统一视觉编码、跨模态理解与医学场景适配思路，提出医学大模型的价值在于打通不同模态、任务与临床环节，需同步推进模型能力、数据质量、开放验证与临床安全，实现技术向临床实用工具转化。
医学影像ai：让癌症筛查更早，让急症预警更快
达摩院医疗 ai 实验室医学负责人郭建飞介绍了医学影像 ai 在肿瘤筛查与急症预警的应用进展：其团队胰腺癌筛查模型经多中心验证，敏感性达 92.9%、特异性达 99.9%，验证了平扫 ct 用于大规模早筛的潜力；针对主动脉夹层等时间敏感型急症，ai 自动识别技术可助力降低漏诊率、缩短诊断时长。他强调，医疗 ai 落地需经受前瞻性临床试验、真实场景与监管审批的多重检验，解决核心临床痛点比实验室指标优化更具现实价值。
从影像组学到基础模型：ai重塑放射治疗全流程
浙江省肿瘤医院张臻梳理了放疗领域 ai 从影像组学、深度学习到多模态基础模型的演进路径。他提出，临床需求贯穿筛查、分期、靶区勾画到预后的全流程，ai 研究需融合影像、病理、基因等多维度信息，通过多中心验证、联邦学习提升泛化性与可信度；未来放疗大模型有望从 “辅助预测” 向 “辅助行动” 升级，但可解释性、伦理规范与医生信任仍是临床落地的核心门槛。
夯实医疗数据底座：让数据持续生产、可信流通、有效使用
浙江电信人工智能中心 ai 交付负责人穆清萍聚焦医疗数据治理，针对行业普遍存在的数据孤岛、标准不一等痛点，提出构建持续迭代的闭环数据生产体系，打造覆盖全生命周期的医疗数字资产能力，为模型训练与临床应用筑牢数据底座。
并行场景探索：从视觉步态到全周期健康管理
在并行分享环节，杭州电子科技大学特聘副研究员郑锦凯介绍了视觉步态识别技术从轮廓建模到深度特征学习、二维三维协同建模的发展历程，结合真实复杂场景研究剖析动态背景、视角变化、人物遮挡等技术难点，阐述了该技术在青少年脊柱侧弯检测、骨折风险预测等健康场景的迁移价值，并指出场景泛化、小样本标注、医学关联验证与隐私保护是落地医学领域的关键挑战。
浙江云澎科技有限公司联合创始人、运营总监叶靓则围绕全周期健康管理，介绍了融合医院数据、医疗设备与可穿戴终端的 ai 健康管理系统，提出通过多终端协同实现从单次诊疗辅助到慢病管理、个体化健康服务的延伸。
以场景牵引创新：以产融协同加速成果转化
在产融对接交流环节，与会嘉宾围绕临床需求识别、数据合规、产品审批与商业化路径等议题深入研讨，形成行业共识：医疗 ai 的核心竞争力不在于模型参数与单项指标，而在于能否嵌入真实临床工作流、通过临床验证并构建可持续的服务与责任体系。本次活动以临床场景为牵引，为医疗 ai 创新主体搭建了务实对接平台，将助力杭州医疗人工智能产业生态协同发展。（市人工智能学会）
