全国人大代表、常德市第一人民医院内分泌科的甘胜莲医生在3月5日接受采访时指出，我国现在AI和医疗的结合正处于一个关键的成熟阶段，但目前这个结合还停留在局部、单点应用，很难形成规模。虽然AI在诊断、治疗还有管理上的应用价值已经被广泛认可，但想要让这种好处真正普及到所有人身上，还需要构建一个统一的数据格式、共建共享模型以及生态协同创新的发展格局。她建议通过推动AI技术成果下沉，让“试点示范”的成果转变为“全面普惠”的现实。甘胜莲医生提到，给“AI+医疗”创新项目试点一些推动力量，从而把这些成功经验推广到全国，可能是一个可行的办法。 她认为可以把目光聚焦在研发基础诊断大模型、帮助罕见病初诊、还有药物选择与研发辅助这几个方向上。这样做不仅能给规范基层诊疗流程提供帮助，还能解决罕见病诊断的难题、缩短药物研发周期、优化临床用药方案。要想让整个行业有更好的发展前景，强化学科专项研究创新和健全学科数据标准化与共享体系是非常重要的。 举个例子来说，针对心血管疾病、肿瘤、儿科和眼科这些不同疾病领域的问题，推进相关语料标准和医疗数据共享规范的制定工作显得尤为重要。结合当前医疗数据的合规要求，明确各学科数据的采集范围、标注标准、存储规范还有共享流程。在保证数据隐私保护和合规监管的前提下，推动学科内优质医疗数据的合规共享，这样可以更好地提升AI模型在临床上的适配性和泛化能力，为AI+医疗普惠发展奠定坚实基础。 甘胜莲医生还对未来的“AI+医疗联盟”充满期待。她觉得这个联盟可以牵头制定全国统一的标准、推动模型共创共享、搭建一体化共享平台、开展合规审核工作还有建立统一评测体系等方面做一些探索。 甘胜莲医生把推动“AI+医疗”从“试点示范”向“全面普惠”转型看成是当下一个紧迫任务。尽管现在技术已经相当成熟落地了，但“局部化”、“单点化”的情况依然存在难以形成规模化应用的瓶颈问题。所以构建“数据格式统一、模型共建共享、生态协同创新”的发展格局至关重要。这就需要持续把AI技术创新成果沉下去实现普惠转型了。 开展试点项目推动成果全国推广这一步骤或许能解决这个难题。重点围绕基础诊断大模型研发等方向打造一批技术成熟、临床适用且性价比高的创新成果，才能满足基层诊疗流程规范等各种实际需求。 强化学科专项研究和健全数据标准化体系也是必须要做的工作。只有像心血管这类领域都推进好语料标准和共享规范制定工作之后才能更好地符合当前要求提升模型适配性。 甘胜莲医生也期盼着未来会出现这样一个“AI+医疗联盟”组织来牵头做更多事情如统一标准共创平台等方面都是值得期待和探索的方向。