AI for Health：從「實驗室Demo」到「國民級健康伙伴」的范式躍遷 | GAIR Live 024期預告

醫療大模型正在經歷從“聊天工具”向“生命基礎設施”的硬核進化。

2024年以來，生成式AI席卷全球，醫療健康被公認為最具社會價值、也是門檻最高的應用場景。從早期的醫學影像輔助診斷，到如今大語言模型（LLM）驅動的智能健康咨詢，AI的角色已悄然改變。它不再僅僅是冰冷的算法，而是正在進化為一種能夠理解醫學邏輯、兼顧全科常識與專科深度、且能提供情緒價值的“數字健康伙伴”。

然而，理想與現實之間仍橫亙著多道“大山”：大模型的“幻覺”如何與醫學的嚴謹性共存？實驗室里的高分論文如何跨越到真實臨床的價值創造？更重要的是，在復雜的醫療體系中，AI究竟應當扮演什么樣的角色？

近期，螞蟻集團推出的智能健康管家“螞蟻阿福”引發了全行業對“AI全科醫生”的想象，其在專科醫療、精準診療及醫藥閉環上的深度布局，則展示了AI向下扎根、深潛醫學深水區的決心。這種“全科支撐廣度、專科挖掘深度”的短線與長線結合，構成了中國醫療AI最前瞻的產業景觀。

本場圓桌是在佛羅里達州立大學許東教授（原密蘇里大學校董講座教授）的倡議下發起，并通過雷峰網 GAIR Live 這一學術與產業對話平臺落地呈現。我們將匯聚來自學術界與產業界的四位頂尖智慧，共同復盤醫療AI的“進化論”，探討在“AI for Health for All”的愿景下，我們如何構建一個可信、高效、人機協同的醫療新范式。

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核心議題

?專業之辯：醫學大模型與通用大模型的“護城河”在哪里？從底層語料構建、隱私合規標準到真實臨床體感，剖析醫學專用模型在嚴謹性與安全性上如何與通用模型拉開代差。

?信任之基：當大模型的“迎合性”遭遇醫學的“零容錯”。探討如何破解 AI 順從用戶錯誤假設的風險，在產品設計與算法倫理中建立“糾偏機制”，并理性定義公眾對 AI 醫療的錯誤容忍度。

?落地之徑：從“線上咨詢”到“人機協同”的專業化演進。展望醫療 AI 的專業化落地范式——如何在受控、有監管的專業場景中實現“人+大模型”的高效協作，并預演未來 3-5 年的產業變革藍圖。

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嘉賓陣容

許東 博士 | 南佛羅里達大學教授

許東現任美國南佛羅里達大學（University of South Florida）醫學院、健康信息學研究所教授。他于1995年獲得伊利諾伊大學香檳分校博士學位，隨后在美國國家癌癥研究所完成博士后研究。曾任職于橡樹嶺國家實驗室，并于2003年至2025年在密蘇里大學任教，期間擔任計算機科學系主任和信息技術項目主任等職務。

許東教授在計算生物學與生物信息學領域深耕三十余年，研究方向包括單細胞數據分析、蛋白質結構與功能建模、蛋白質翻譯后修飾及醫學人工智能等，近年來重點關注深度學習與生物信息學的交叉研究。他已發表論文500余篇，被引用超過3.1萬次，H-index 為92。2015年當選為美國科學促進會（AAAS）會士，2020年當選為美國醫學與生物工程學會（AIMBE）會士。

呂樂 博士 | 螞蟻集團技術研究院副院長、醫療健康實驗室主任

美國約翰霍普金斯大學計算機科學系顧問委員會委員，前阿里巴巴達摩院醫療AI部門負責人，前NVIDIA英偉達醫療AI部門創始人，前Siemens醫療美國核心研發部門資深科學家-西門子癌癥診斷產品核心貢獻人。

IEEE/AAIA/AIMBE Fellow、IEEE TPAMI/TMI 副主編，Intelligent oncology 編委，前MICCAI國際醫學影像與計算機輔助手術協會理事會理事 (2021-2025 ) 并獲2025年卓越服務獎，美國國家衛生研究院NIH臨床中心2017年院長獎，美國國家衛生研究院2015年度最佳導師獎。

發表300多篇論文(包含Nature Medicine, Radiology, Annals of Surgery, Nature Communications等) ，Google谷歌引用4萬余次，多次榮獲RSNA北美放射學年會(2016-2020) ，MICCAI (2017-2020/2025)，亞洲超聲學年會2021的重要論文獎項與提名獎，近年來擔任20+次國際頂級CCF-A技術會議AAAI/CVPR/ICCV/ECCV/MICCAI 領域主席/資深領域主席。國際醫學影像與深度學習MIDL 2026大會主席，IEEE CVPR 2017(6000+) 與 IEEE TMI 2016 (7000+)上發表的論文位列最近近十年來醫學影像領域引用榜首。

顧進杰 博士 | 螞蟻健康CTO

畢業于南京大學，帶領團隊推動醫療AGI和創新產品研發，近期專注在阿福APP、螞蟻醫療大模型等項目。25年阿福APP進入中國AGI原生APP MAU規模Top5，團隊發布了螞蟻安診兒開源醫療大模型，并推動醫療健康系列的評測、訓推技術的開源。

在螞蟻先后負責過人工智能部、支付寶等部門的核心AI應用落地，團隊累計在國際AI頂會NeurIPS、ICLR、ICML、SIGKDD等累計發表超過50篇論文，兩次獲得“吳文俊”人工智能科技進步獎一等獎，兩次獲得世界互聯網大會SAIL獎。

胡鋼清 博士 | 西弗吉尼亞大學助理教授

胡鋼清博士于2009年畢業于北京大學，獲得生物信息學和基因組學博士學位。畢業后，他加入了美國國立衛生研究院國家心肺血液研究所擔任博士后(Post-Doc Fellow)，并于2013年晉升為研究科學家(Staff Scientist)。

2019年夏天，胡博士加入西弗吉尼亞大學微生物學、免疫學和細胞生物學系，擔任助理教授并負責管理西弗吉尼亞大學生物信息學核心設施(Bioinformatics Core Facility)。

他最近的研究集中在解碼血癌藥物耐藥性的表觀遺傳機制，以及大型語言模型機器人(ChatGPT)在生物信息學和生物醫學信息學中的創新使用。他已發表了超過100篇學術論文。

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討論精華預覽

?亮點一：重新定義“醫學邏輯”——為何通用模型不夠用？嘉賓們將直擊痛點：醫療大模型不只是“讀過醫書”的聊天機器人。討論將深挖醫學模型在臨床決策支持、嚴苛隱私保護以及輸出約束上的本質差異，明確指出在哪些致命場景下，我們必須拒絕使用通用大模型。

?亮點二：拒絕“討好用戶”——構建 AI 醫療的安全紅線。針對大模型易出現的“順從性”風險（順著用戶的錯誤思路給出危險建議），專家們將分享如何通過模型對齊和交互設計，讓 AI 學會在必要時刻“拒絕”或“糾偏”用戶。這將是關于 AI 如何在醫療場景中建立“獨立思考”能力的深度對談。

?亮點三：“人機協同”新范式——復刻醫療版的“自動結賬”。不再執著于 AI 是否取代醫生，圓桌將探討一種更具落地可能性的“沃爾瑪模式”：在專業人員監控下，AI 如何介入預診、病歷整理與慢病管理。這種“往專業場景收”的路徑，是否比直接面對公眾更安全、更高效？

?亮點四：開發者的新命題——醫學倫理下的研發進化論。當互聯網式的“快速迭代、A/B Test”遇上“生命至上”的醫學倫理，開發范式該如何重構？嘉賓們將分享在研發醫學模型時，如何在創新速度與安全倫理之間找到平衡，并對未來 3-5 年醫療 AI 的爆發點給出理性預測。

04

直播時間：2026年2月12日 20:00（北京時間）

觀看平臺：視頻號“AI科技評論”直播間

掃碼預約，見證學術前沿與大廠研究機構的“強強聯手”，共同定義 AI for Health 的未來。

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