2025年7月26日，由北京市希思科临床肿瘤学研究基金会、中国临床肿瘤学会智慧医疗专家委员会与杭州东方临床肿瘤研究中心联合主办的“2025 CSCO 临床肿瘤智慧医疗研修班”在上海举办。本次会议汇聚国内肿瘤学与人工智能领域顶尖专家，围绕AI技术在肿瘤临床诊疗、医院管理、临床研究等场景的创新应用展开深度探讨，力求通过思想碰撞与经验共享，推动肿瘤诊疗和科研事业快速发展。CCMTV特邀中国药科大学附属上海高博肿瘤医院院长李进教授，就人工智能在肿瘤诊疗中的应用前景，以及研究型医院的运营模式与价值定位，分享了独到见解。

当前全球已进入第五次工业革命时期。回顾近百年发展，中国在第一次、第二次、第三次工业革命中未能跟上步伐，第四次工业革命仅赶上半步，与国际先进水平仍存在差距。但改革开放三十多年来，中国各方面均取得显著进步，面对第五次工业革命的到来，中国理应迎头赶上，勇做全球潮流的引领者，这正是我们将人工智能作为本次研修班核心研讨方向的原因。此次会议，专家们分别围绕医院管理、AI 助力医疗决策系统、AI 助力教学及医疗手术支持等内容进行了精彩介绍。这是在自由氛围下的一次有益探讨，我们希望更多人能在各自领域探索 AI 的应用，通过相互学习实现共同提高。

对于中国生物制药产业，尽管常被提及已进入“内卷时代”，但我作为临床研究从业者，对此持不同观点。中国现有12800多家生物制药企业，数量是美国的三倍，而正是这些大量小微企业所具备的敢闯敢干、不惧失败的精神，造就了中国生物制药产业与时俱进的发展态势。如今，中国在双抗、ADC、细胞治疗等领域已实现全球引领。展望未来，我期待人工智能能深度融入包括医疗行业在内的各个领域，例如在医疗文书撰写、病史系统记录、医疗质量监控、文书书写质量把控以及医学生教学等方面发挥作用。AI技术未来完全可以与医学领域的所有细分方向相结合，当这一愿景实现时，才能真正拥抱医疗的未来。

AI助力医学研究、医疗技术进步及常规诊疗手段优化，核心在于解决两个关键问题。一方面是人力问题，即能否降低医生的工作负荷、减少其工作量。当前，许多大型医院的CT、磁共振检查需排队一个月，背后的重要原因便是患者数量庞大，而医疗资源却相对匮乏，导致CT、磁共振检查报告难以快速出具。未来，借助AI的自动判读、自动诊断功能，可大幅缩短报告生成时间。另一方面，中国14亿人口构成了庞大的基数，CT、磁共振设备已广泛分布，甚至普通乡镇卫生院都配备相关设备，这为AI发展提供了海量基础数据。这些数据能为大模型计算、AI训练提供有力支撑，进而为更精准的诊断奠定基础。因此，若我们每个人都重视并积极探索AI在日常工作中的应用，中国在AI技术领域的进步，有望像生物制药领域一样，迅速赶超世界先进水平。这也是本次开展中国智慧医疗研修班的根本目的。

研究型医院的建设，源于当前中国临床研究的巨大需求。中国有12800多家生物制药企业，仅去年国家药监局药品审评中心（CDE）批准的新药临床应用数量就超过四千项。如此庞大的临床研究任务，需要有资质的医院和医务人员来承担，以推动中国生物制药产业发展，让抗肿瘤药物及心血管疾病、糖尿病、内分泌等领域的药物更早服务于患者。然而，中国14亿人口基数下患者众多，医疗资源和医务人员却相对有限。医生的主要精力多投入临床服务，部分医生日均接诊70名患者，或从早到晚投入手术，难以兼顾临床研究，这促使了对研究型医院建设的思考。

大型三甲医院的核心任务在于医疗服务，需覆盖众多疾病与专业；而中小型医院工作压力较小、负荷较低，可以专注于特定领域，更适合建设研究型医院。研究型医院强调专业性而非综合性，规模并非限制因素，美国甚至无床位的医院也能开展临床试验。但目前国内监管存在偏差，将二甲以上医院作为开展临床研究的门槛，以床位数衡量资质，忽视了实际能力，未来监管思路需向以质量和能力为核心转变。

基于中国临床研究的巨大需求和现有能力，建设研究型医院顺理成章。研究型医院需具备特定标准与能力：50% 以上床位用于临床研究，各项工作围绕临床研究展开。例如，伦理审批有严格的时间规定，SOP要求一个月内完成伦理审批（扣除申办方耽误的时间），包括合同签署、科学委员会审查、伦理审查批准等环节。患者招募和入组也有明确要求，伦理委员会批准后，临床试验启动7天内必须有患者入组。此外，研究型医院发表的文章中，临床研究类文章应占半数以上，聚焦临床而非基础研究。

临床研究不盈利，还需要医院投入大量资金进行系统建设，医生的工作量是普通医疗服务的3-5倍（包括AE/SAE记录、病程记录、不良反应观察、撰写报告等），但从申办方获得的补偿远低于普通医疗服务。这导致三甲医院更倾向于发展盈利的外科，压缩内科空间，而临床研究多在内科开展，需要更多人力资源。研究型医院的可持续运营模式构建需要突破传统医疗机构的收入结构限制。针对临床研究投入成本高、回报周期长的特点，我们创新性地建立了新的补偿机制。该模式的核心在于：在严格遵守保密协议的前提下，医院与申办方共同向专业投资机构提供临床研究的质量、效能和安全性等专业评估数据，吸引第三方基金的战略投资。通过建立严格的防火墙机制确保合规性，由医院上级投资部门与基金方签订协议。这一创新运营模式通过“开源节流”实现可持续发展。开源方面，借助第三方基金投资临床研究项目，在药物上市或转让后获得回报反哺医院；节流方面，严格控制成本，使医院能快速实现收支平衡，从而持续为生物制药企业提供研发支持，推动抗肿瘤药物临床研究发展，实现了社会效益与经济效益的双赢。这一模式已取得显著成效，使我院在运营半年内实现收支平衡，远优于行业平均7-10年的亏损周期。未来，希望通过研究型医院建设，为中国生物制药事业和抗肿瘤药物临床研究发展提供助力。

李进教授的分享不仅阐明了AI在肿瘤医疗领域的应用前景，更勾勒出研究型医院建设的清晰路径。在智慧医疗与临床研究深度融合的趋势下，这些探索将为中国抗肿瘤药物研发和医疗水平提升注入新的动力，推动行业向更高质量、更高效能的方向发展。