江苏AI+医疗健康创新榜单：高质量数据驱动融合

5月底，江苏苏州举办了一场极具分量的行业沙龙，主题聚焦“人工智能+医疗健康”，核心议题精准锁定高质量数据集构建。160余位来自全国头部创新企业、顶尖科研院所及权威医疗机构的专家齐聚一堂，直击数据这一核心壁垒的破解路径。从现场的热烈反响来看，这一领域已进入需要集中突破的关键阶段。

事实上，江苏在“人工智能+医疗健康”赛道已进行长期布局。政策框架完善，市场主体活跃，临床需求紧迫，三方协同发力，逐步打通技术落地的瓶颈。当前态势表明，江苏已超越试点阶段，正进入成果规模化输出期。

标杆案例密集落地，以高质量数据驱动全民健康

核心问题在于：医学数据如何从“分散的原始记录”转化为“可用的AI数据资产”？江苏的解决方案集中于五大环节——多方汇聚、深度治理、合规流通、安全可控、价值共创。这一思路由苏州金医数字科技有限公司董事长徐涵露在现场提炼。他介绍的苏州市“三医”协同创新可信数据空间，已实现全人群、全行业、全维度接入，吸引40多家生态企业入驻，并与清华大学、复旦大学、上海瑞金医院等14所顶尖机构建立合作。这不仅是数据池，更是具备运行能力的完整数据生态。

临床诊疗领域同样进展显著。讯飞医疗将其技术与解决方案融入江苏医疗体系，已在无锡、张家港等地落地。中国科学技术大学生物医学工程学院执行院长周少华聚焦医学影像AI基础模型，北京大学软件工程国家工程研究中心研究员黄雨则从工程化角度，提供高质量数据集构建与治理的实操方法论。这些案例与观点串联，清晰勾勒出从数据治理到模型落地的完整路径。

优质生态吸引创新企业，产业集聚效应持续增强

活动现场，省内外企业普遍给予江苏高度评价。杭州医策科技创始人王晓梅直言：“江苏医疗基础扎实，医药研发与协同医疗生态完善，产业链上游创新引擎的牵引作用尤为突出。”佰思麦科医药科技（苏州）总经理晁博也强调，依托苏州健康医疗数智创新实验室等平台，与临床专家及产业机构协同开展数据驱动的临床研究，效率显著提升。

这种认可源于扎实的政策支撑。江苏省卫生健康委党组书记、主任谭颖介绍，工作专班、创新实验室、创新联盟及专家组已全面组建；算力需求测算、省医疗健康数据开放平台建设、可信数据空间建设均在稳步推进。苏州、常州已获批成为“三医”协同与跨部门数据共享的省级试点。企业在江苏开展AI医疗，并非单打独斗，而是享有整套机制的系统支撑。

建设成效显著，“人工智能+医疗健康”迈入新阶段

黄雨在现场提出关键观点：数据质量决定AI的实际效能与稳定性。高质量数据能够提升AI在辅助诊断、疾病风险预测、治疗方案推荐等方面的准确性，同时推动医学科研与医院管理的智能化。这一论断实践难度极高，但江苏已取得实质性突破。

截至目前，全省已建成包括危急重症、造血干细胞在内的21个专病高质量数据集，成功研发13个专病专科垂类大模型。谭颖进一步透露，全省统一的高水平居民健康助手及基层医疗卫生一体化信息系统正在建设中，80个“人工智能+医疗健康”应用场景典型案例已遴选完毕，将分批向全省推广。尤为亮眼的是，苏州市的卫生健康数字化转型与东台市的紧密型县域数智化医共体建设，已获世界卫生组织认可，成为数智化赋能公平可及医疗卫生服务的标杆样板。

活动尾声的圆桌对话中，政产学研各领域专家围绕医疗健康高质量数据集建设的痛难点展开深入探讨。这类问题虽无标准答案，但多方共同求解本身就是积极信号。正如中国医学科学院系统医学研究院研究员吴爱平所言：“江苏基础坚实、人才密集、创新动能强劲，完全具备推动人工智能与医疗健康深度融合的有利条件。”各方协同发力，高质量实现“人工智能+医疗健康”发展蓝图，为全国打造江苏样板——这一前景值得期待。

来源：互联网