请您谈一谈人工智能在临床的应用前景

当前AI在临床场景的应用可分为两大方向。

1.服务专家级医生，助力突破知识边界

在MDT多学科会诊中，面对疑难病例，AI能快速整合跨领域前沿知识，为专家提供支持性建议。例如，当某科室医生需要了解其他专科的最新诊疗指南或罕见病案例时，AI可通过高效检索与分析，辅助医生拓宽决策视野，缩短知识盲区的探索时间。

2.助力基层医生，赋能填补知识鸿沟

针对初级或基层医生对复杂指南理解的局限性，AI可通过实时提示与知识补全，减少诊疗过程中的疏漏。“它像一个‘智能知识库助手’，能主动识别医生可能忽略的关键问题，比如用药禁忌或诊疗流程中的潜在风险点。”

此外，针对临床医生关注的科研领域，AI也可以从文献筛选、综述撰写到国自然基金课题设计，高效完成文字处理与信息整合，将临床科研人员从重复性工作中解放出来。

国外医学数据库存在对国内封闭的风险下，如何保证人工智能的数据来源及其产出内容的前沿性？

面对国外医学数据库可能的封闭风险，可以从“短期策略+长期布局”两方面应对。

1.短期，全球数据网络的技术突围

利用技术手段整合分散于全球的公开数据源，通过合规爬取、跨语言处理等方式，在数据封锁尚未完全落地前，持续为AI模型提供“养料”。“美国并非唯一的数据高地，欧洲、日韩等地的医学期刊与数据库仍保持开放，技术能打破地域限制。”

2.长期，构建中国医疗数据“新生态”

顾飞认为，中国需加速建立自主可控的医疗数据库，从根本上摆脱对外依赖。他以复旦肿瘤医院正在建设的乳腺癌基因库为例，指出“未来3-5年，中国完全有能力成为全球医疗数据的核心产区”。通过政策引导、医院协作与企业技术投入，构建覆盖临床数据、科研成果、真实世界研究的本土数据库体系，不仅能保障数据安全，更能催生符合中国患者特征的AI解决方案。