[智能应用]算力助推！“AI+医疗”催生更多新场景 [复制链接]

　新华社长沙11月22日电（记者常竣斐）在算力快速发展的背景下，众多机器人产品、大模型技术正加速布局，有望帮助解决更多康养、医疗问题。
　　“机器人的滑轮车底座就是一个本地化算力盒子，不仅能用于机器人，还能接入其他智能设备，可以说是属于家庭的微型智算中心。”博极生命科技有限公司总经理冯武说。在11月20日至21日于湖南长沙举办的2025世界计算大会上，该公司发布了最新情绪陪伴机器人“笑熵01”。
　　“大模型终端化部署，拓展端侧计算万亿级市场新空间”是本届大会发布的全球计算创新成就之一。“笑熵01”正是博极生命科技通过大模型终端化部署打造的产品。这一机器人体形小巧但充满“智慧”，具有情绪识别、交流陪伴等功能。“传统低算力平台难以支持机器人进行快速交互，但我们现在采用国产华为昇腾架构，应答速度更快、成本更低，产品和用户数据也更安全可控。”冯武介绍。
　　老龄化趋势下，机器人一方面可应用于家庭，另一方面可以应用在医疗尤其是康复领域。
　　“算力的发展，有望让各种机器人深入生活场景。”湖南超能机器人技术有限公司董事长肖湘江说，“从本届大会可以感受到，具身智能等新技术进入越来越多新场景，公众参与度也在提高。”
　　长沙医疗资源丰富，且拥有国家超级计算长沙中心奠定的算力基础。高校科研机构、企业纷纷借助算力发展和人工智能技术，投向“AI+医疗”领域，逐步形成产业集群。
　　“自兴AI自主研发的医学影像AI平台，以及全新一代人工智能硬件赋能染色体核型分析，已经应用于全国300多家三甲医院。”自兴人工智能集团工作人员李曦晖在展台上说，公司研发团队由中南大学教授蔡自兴领衔，与国内多家科研及医疗机构建立了长期战略合作关系。
　　在大会专题活动“超算驱动科学研究新范式”上，湖南大学党委常委、副校长李肯立介绍了胎儿超声大模型的实践。这一大模型的训练发挥了国家超级计算长沙中心的算力优势，整合多家医院数据。
　　“做一个产前超声检查要多个步骤，我们想依靠大模型技术一步完成，自动生成检查报告，希望未来在家中就能做检查，发现问题再去医院。”李肯立说

。算力作为AI技术落地的核心基础设施，正深度助推“AI+医疗”领域催生多元新场景，推动医疗服务向智能化、精准化、普惠化转型。以下是具体场景及算力的赋能作用：

1. 医疗影像智能分析：精准诊断效率跃升
算力支撑下，AI大模型可快速处理海量医学影像数据（如MRI、CT、视网膜影像等），通过深度学习自动识别病变区域（如肿瘤、出血灶），生成结构化诊断意见。例如，针对脑血管病、肿瘤等疾病，AI能在短时间内完成影像分析，辅助放射科医生提升诊断准确性，缩短报告时间，解决传统影像诊断依赖经验、效率低的痛点。

2. 基层辅助诊疗：优质资源普惠下沉
算力让AI模型得以轻量化部署，下沉至基层医疗机构。例如，AI儿科医生基层版可辅助基层医生进行儿童常见疾病的诊断与用药指导；甲状腺术后远程调药系统通过算力处理患者随访数据，实现精准调药，减少患者往返医院的负担。这些场景将优质医疗经验通过AI传递至基层，缓解优质资源分布不均问题。

3. 药物研发：周期与成本双降
算力支持AI模型处理大量药物化学、临床数据，加速候选药物筛选（如预测药物活性、安全性）和临床试验设计（如优化患者招募、终点指标）。例如，AI可模拟药物与靶点的相互作用，缩短新药发现周期；通过分析临床试验数据，优化试验方案，提高成功率，降低研发成本。

4. 患者全流程服务：体验与效率提升
算力驱动的AI系统为患者提供多场景智能服务：智能导诊可根据症状推荐科室；症状自查通过自然语言交互解答患者疑问；就医指导提供挂号、检查、用药等流程信息。这些服务减少患者信息获取成本，改善就医体验，同时缓解医院导诊压力。

5. 医院管理：智慧决策与资源优化
算力支撑的AI模型为医院管理者提供数据驱动的决策支持，例如通过分析患者流量、资源使用情况，优化医疗资源配置（如病房分配、设备调度）；实时监控运营数据，生成运营分析报告，提升管理效率。此外，AI还能辅助医护人员减少重复性工作（如病历书写），聚焦核心诊疗。

6. 远程与元宇宙诊疗：打破时空限制
算力支持远程会诊系统（如云诊室），让基层患者通过大屏幕与专家“面对面”问诊，解决疑难杂症；元宇宙诊疗场景（如甲状腺疾病元宇宙）通过数字医生、虚拟诊室，提供在线AI辅助诊疗、互动式科普等服务，打造全病程健康管理，提升医疗普惠性。

7. 医疗质控：标准化与准确性提升
算力驱动的AI能生成规范医疗文书模板（如病历、手术报告），自动检测文书缺陷（如遗漏信息、格式错误）；同时，通过分析影像数据，检测影像质量问题（如模糊、伪影），提升医疗质量。例如，AI可自动生成标准化病历，减少医生书写时间，降低错误率。

8. 健康管理：从治疗到预防转型
算力支持AI分析个人健康数据（如监测设备数据、生活习惯），生成个性化健康管理方案（如疾病预警、健康干预）。例如，通过分析患者血糖、血压数据，预测糖尿病、高血压风险，提供饮食、运动建议，推动医疗服务从“以疾病为中心”向“以健康为中心”转型。

综上，算力通过支撑AI模型的训练、推理与部署，推动“AI+医疗”从单点技术应用向全流程、多场景渗透，不仅提升了医疗效率与准确性，更让优质医疗资源更普惠，为医疗行业数字化转型提供了核心动力。

新华社长沙11月22日电专题解读：算力跃迁背景下，机器人与大模型如何重塑康养与医疗新生态

随着人工智能、算力基础设施的迅猛发展，机器人产品与大语言模型（LLM）技术正以前所未有的速度渗透至康养与医疗领域。在长沙召开的相关产业论坛上，多位专家指出：算力作为“数字时代的水电”，已成为推动智慧医疗变革的核心驱动力。在此背景下，机器人与大模型不仅提升了服务效率，更在疾病预防、个性化照护、医患协同等方面展现出深层价值。以下从五个维度深入剖析其融合路径与未来图景。

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一、智能机器人：从“辅助工具”迈向“主动服务者”

传统医疗机器人多集中于手术辅助或药品配送等单一场景，而如今，在高算力支持下，新一代康养机器人已实现感知—决策—执行闭环：

- 多模态感知能力增强：借助边缘计算与5G低延时传输，护理机器人可通过视觉、语音、红外体温监测等手段实时捕捉老人状态，识别跌倒、失语、意识模糊等紧急情况，并自动触发报警。
- 情感交互升级：结合大模型驱动的对话系统，陪伴型机器人能理解复杂语义、识别情绪波动，为阿尔茨海默病患者提供认知训练与心理慰藉，缓解孤独感。
- 自主移动与环境适应：基于SLAM（即时定位与地图构建）算法和深度学习导航模型，机器人可在复杂病房或家庭环境中自由穿行，完成送药、清洁、体征采集等任务。

> 典型案例：某国产康养机器人已在长沙试点社区投入使用，可协助半失能老人起床、如厕，日均减少护工30%体力负担。

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二、大模型赋能临床决策：构建“AI医生助手”新范式

大语言模型通过对海量医学文献、电子病历、指南规范的学习，正在成为医生的“超级外脑”：

- 辅助诊断提速提准：输入患者主诉与检查结果后，模型可快速生成鉴别诊断列表，并标注依据来源（如《中华内科杂志》2023年某研究），帮助基层医生规避漏诊误诊。
- 个性化治疗建议生成：结合基因组数据、既往病史与药物敏感性分析，大模型可推荐最优用药方案，尤其适用于慢性病（如糖尿病、高血压）长期管理。
- 病历自动生成与质控：通过语音转写与结构化提取技术，医生口述内容可实时转化为符合国家标准的电子病历，同时系统自动检测逻辑矛盾或遗漏项目。

> 值得注意的是，当前大模型尚不能替代医生最终判断，但已在湖南多家三甲医院试运行中将门诊文书处理时间缩短40%以上。

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三、居家康养智能化：打造“无感化监护”生活空间

算力下沉使得家庭场景也能部署轻量化AI系统，实现“人在家中坐，健康全掌握”：

- 非接触式健康监测：利用毫米波雷达与AI行为识别技术，设备可在不侵犯隐私的前提下监测睡眠质量、呼吸频率、夜间离床次数，异常时推送预警至子女手机。
- 智能药盒+语音提醒联动：基于大模型的时间推理能力，智能药盒可根据实际服药记录动态调整提醒策略。例如，若检测到用户早晨未按时取药，系统将启动电话呼叫并通知家属。
- 远程问诊无缝接入：当系统发现血压持续偏高或血糖失控，可自动预约线上门诊，并提前整理好趋势图表供医生参考，提升问诊效率。

> 在长沙岳麓区智慧养老试点中，该模式使独居老人突发疾病响应时间平均缩短至18分钟。

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四、医养资源整合：构建“全域协同服务平台”

机器人与大模型不仅是单点技术创新，更是连接医疗资源孤岛的“数字桥梁”：

- 跨机构数据融通：通过联邦学习技术，在保障隐私前提下，医院、社区卫生中心、养老院的数据可在加密状态下联合建模，提升慢病预测准确率。
- 资源调度优化：AI系统可预测区域内的康复护理需求高峰，提前调配护理机器人、家庭医生上门服务队列，避免资源挤兑。
- 政策模拟与效果评估：政府可利用大模型模拟不同养老补贴政策对服务使用率的影响，为科学决策提供量化支撑。

> 湖南省卫健委正探索建设“湘智康养云平台”，拟接入全省2000余家养老机构与三级医院网络。

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五、挑战与前瞻：走向可信、可用、可持续的智慧医疗未来

尽管前景广阔，技术落地仍面临多重挑战：

- 伦理与责任界定难题：当AI建议导致不良后果，责任应由开发者、医疗机构还是使用者承担？需建立清晰的法律框架。
- 数据偏见与公平性风险：训练数据若过度集中于城市人群，可能导致农村或少数民族群体的服务偏差，亟需多元化数据采集机制。
- 人机协作边界设计：过度依赖自动化可能削弱医护人员技能，应在系统设计中保留“人工否决权”与透明解释功能。
- 成本与普及鸿沟：高端机器人单价仍在数十万元级别，如何通过模块化设计与规模化生产降低成本，是普惠化的关键。

展望未来，随着国产算力芯片（如昇腾、寒武纪）性能提升与能耗优化，边缘智能设备将进一步普及。预计到2030年，我国将形成“云端大模型指挥、边缘端机器人执行、家庭终端持续感知”的三级智能康养体系，真正实现“病有良医、老有颐养”的全民健康愿景。

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结语  
算力奔涌，智启银龄。机器人与大模型并非冷冰冰的技术堆砌，而是承载温度的人文关怀载体。在长沙这片创新热土上，科技正以润物细无声的方式，织就一张覆盖生命全周期的健康守护网——这既是技术的胜利，更是文明的进步。