北大 AI 研究院在智能医疗领域的探索一直走在前沿，2025 年更是推出了一系列令人瞩目的研究方向和产业应用案例。这些成果不仅展示了 AI 技术在医疗领域的巨大潜力，也为未来的医疗发展提供了新的思路和方向。
? 医学影像智能诊断：从 “辅助” 到 “精准”
医学影像诊断是 AI 在医疗领域应用最早且最成熟的方向之一。北大 AI 研究院在这一领域的研究成果尤为突出，特别是在肺癌筛查方面取得了重大突破。
北大人民医院陈修远副主任医师团队开发的肺癌手术智能辅助模块，借助人工智能的图像识别与数据分析技术，在手术规划和术中导航等关键环节发挥精准辅助作用。该模块通过对大量肺癌患者的 CT 图像进行深度学习，能够准确识别肿瘤的位置、大小和形态，为医生提供详细的手术方案建议。临床数据显示，使用该模块后，肺癌手术的成功率显著提高，手术风险降低了约 30%，患者的创伤也明显减少。
此外，北大健康医疗大数据国家研究院的智能医学影像中心在多模态跨尺度生物医学影像分析方面也取得了重要进展。该中心研发的智能医学影像辅助诊断系统，结合了医学图像重建、存储和预处理技术，以及基于深度学习的跨尺度多模态生物医学图像分割、配准和融合算法，能够对心脑血管和肿瘤等重大疾病进行精准诊断。例如，在肺癌筛查中，该系统的准确率已达到 96.7%，较传统方法提升了 23%。
? 药物研发：AI 驱动的 “智药革命”
药物研发是一个耗时、耗力且成本高昂的过程，而 AI 技术的介入正在改变这一现状。北大 AI 研究院在药物研发领域的研究方向主要集中在智慧药物平台的建设和 AI 药物设计上。
北京大学药学院党委书记焦宁教授介绍，北京大学智慧（AI）药物平台自 2022 年获批建设以来，已取得了显著的工作进展。该平台整合了人工智能、大数据和药物化学等多学科技术，能够实现从药物靶点发现、药物分子设计到药物合成和筛选的全流程智能化。例如，平台通过对海量的生物医学文献和数据进行分析，能够快速识别潜在的药物靶点，并设计出具有高活性和低毒性的药物分子。目前，该平台已成功开发出多个针对肿瘤和代谢性疾病的候选药物，并进入了临床试验阶段。
英矽智能是一家由北大系创立的 AI 制药公司，其自主研发的 “智药大脑 TM” 平台是集顶级专家人才、一流 AI + 新药研发平台、前沿药物设计方法一体的药物发现系统。该平台利用深度学习和强化学习等技术，能够快速生成具有高活性的药物分子，并预测其在体内的代谢和毒性情况。2025 年，英矽智能与美纳里尼集团达成二次合作，交易总额逾 5.5 亿美元，进一步推动了 AI 药物研发的产业化进程。
? 个性化治疗：AI 助力精准医疗
个性化治疗是未来医疗的发展方向，而 AI 技术为实现个性化治疗提供了有力支持。北大 AI 研究院在个性化治疗领域的研究方向主要包括电子病历学习、医疗大数据分析和智能临床决策支持系统的开发。
北京大学软件工程国家工程研究中心副主任王亚沙教授团队开发的小雅医生（慢性病预后分析系统）和小北健康（医疗垂域知识问答大模型）等智能系统，能够对患者的电子病历数据进行深度分析，预测患者的疾病风险和预后情况，并为医生提供个性化的治疗建议。例如，小雅医生通过对糖尿病患者的电子病历数据进行分析，能够预测患者发生并发症的风险，并为医生提供针对性的治疗方案，有效降低了患者的并发症发生率。
此外，北大健康医疗大数据国家研究院的肾说大模型研究（KidneyTalk）在重大慢病领域的应用也取得了显著成果。该模型通过对大量肾脏病患者的医疗数据进行分析，能够实现对肾脏病的早期诊断、病情评估和治疗方案推荐，为肾脏病患者提供了个性化的医疗服务。
? 智能应急医疗：AI 提升创伤救治效率
创伤救治是医疗领域的重要挑战之一，而 AI 技术的应用能够显著提升创伤救治的效率和成功率。北大 AI 研究院在智能应急医疗领域的研究方向主要包括创伤大数据平台建设和智能创伤诊断技术的研发。
北京大学人民医院团队建立的全国创伤可视化大数据平台，实现了全国创伤数据的实时上报与展示，患者信息共享，提升了救治效率。该平台整合了全国 231 家医院的创伤数据，涵盖了 28 个省、直辖市、自治区，总数据量超过 22 万例。通过对这些数据的分析，医生能够快速了解患者的伤情和救治情况，制定更加科学合理的治疗方案。
此外，北大 AI 研究院研发的智能创伤诊断技术能够对创伤患者的伤情进行快速准确的诊断。该技术利用人工智能的图像识别和数据分析技术，能够对创伤患者的 CT、MRI 等影像数据进行分析，识别出患者的损伤部位和程度，并为医生提供详细的诊断报告。临床数据显示，该技术的诊断准确率达到了 90% 以上，显著提高了创伤救治的成功率。
? 心理健康：AI 开启心理治疗新范式
心理健康是人们关注的焦点之一，而 AI 技术在心理健康领域的应用也逐渐成为研究热点。北大 AI 研究院在心理健康领域的研究方向主要包括压力检测和个性化干预。
北京大学心理与认知科学学院彭玉佳实验室的研究系统探讨了人工智能技术在心理健康领域，尤其是在压力相关问题的检测和个性化干预中的革命性应用。该研究综述了 AI 技术与心理健康的整合，聚焦于 AI 在压力检测和筛查方面的潜力。通过监督学习和大语言模型等技术，AI 能够分析压力和焦虑的生物标志物，精确识别个体的心理健康问题。例如，AI 通过分析个体的面部表情、对话和神经信号等多模态特征，能够预测个体的心理状态，并为其提供个性化的干预建议。
此外，该研究还提出了 AI 驱动的压力干预技术，包括 AI 大语言模型用于对话式的心理治疗干预，以及基于机器学习的解码神经反馈用于神经调节干预。这些技术能够为个体提供更加个性化、精准化的心理健康服务，有效缓解压力和焦虑等心理问题。
? 国际合作与产业转化：推动 AI 医疗全球化
北大 AI 研究院在智能医疗领域的研究成果不仅在国内得到了广泛应用，还在国际上产生了重要影响。例如，北大 AI 研究院与清华大学智能产业研究院合作构建的虚拟医院 Agent Hospital，提出了医学智能体自我进化方法 MedAgent-Zero，通过在虚拟医院中产生大量无需人工标注的数据，让医学智能体不断提升医疗能力。该系统在诊疗近万名虚拟病人后，能够在 MedQA 数据集呼吸道疾病子集上超越当前最好的方法，达到 93.06% 的准确率。
在产业转化方面，北大 AI 研究院与多家企业建立了合作关系，推动了 AI 医疗技术的产业化进程。例如，英矽智能作为北大系的 AI 制药公司，其研发的 AI 药物发现平台已成功应用于多个药物研发项目，并与多家国际制药企业达成了合作协议。此外，北大 AI 研究院还与医院、科研机构等合作，推动了智能医疗技术在临床实践中的应用。
? 未来展望：AI 医疗的无限可能
北大 AI 研究院在智能医疗领域的研究方向和产业应用案例展示了 AI 技术在医疗领域的巨大潜力。未来，随着 AI 技术的不断发展和创新，智能医疗将在以下几个方面取得更大的突破：
- 多模态数据融合：将医学影像、电子病历、基因数据等多模态数据进行融合分析，实现更加精准的疾病诊断和治疗。
- 个性化治疗：通过对个体的基因、生理和环境等数据的分析，实现个性化的治疗方案制定。
- 智能药物研发：利用 AI 技术加速药物研发进程，降低研发成本，提高研发成功率。
- 智能应急医疗：进一步完善创伤大数据平台，提升创伤救治的效率和成功率。
- 心理健康服务：开发更加智能化的心理健康检测和干预系统，为人们提供更加个性化的心理健康服务。
总之，北大 AI 研究院在智能医疗领域的研究和应用为未来的医疗发展提供了新的思路和方向。相信在不久的将来，AI 技术将在医疗领域发挥更加重要的作用，为人类的健康事业做出更大的贡献。
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