2026年9月9日晚，由昆山杜克大学兴泉全球健康系列讲坛与昆山杜克大学名家讲坛联合承办的讲坛与对话交流活动在学术楼圆满落幕。丁香园创始人、董事长李天天受邀出席并发表主题演讲，围绕人工智能在医疗健康领域的应用实践，分享如何以高质量数据、科学方法与审慎治理，推动人工智能真正走进临床、服务医生，并成为更好的健康守护者。活动还设置了圆桌讨论与现场提问交流环节，李天天董事长与昆山杜克大学电子与计算机工程教授、数字创新研究中心主任黄开竹教授、数学教授、祖冲之中心主任黄华雄教授展开对话，与现场师生共同交流人工智能与医疗健康领域的实践与未来。
01 科技向善，赋能一线
活动伊始，昆山杜克大学常务副校长、美方校长John Quelch教授致辞，向到场嘉宾及师生表示欢迎。他介绍，本次活动联合了全球健康论坛系列与名家讲坛两大平台。围绕“AI触达最后一公里：从好数据到更好的健康工作者”这一主题，John Quelch教授指出，人工智能的价值不仅在于改变医疗卫生系统，更在于能否将高质量数据转化为对一线医务工作者的有力支持，进而改善社区健康服务。
02 从数据到治理的三重基石
在主旨演讲中，丁香园创始人、董事长李天天首先回顾了平台从医学信息分享起步、逐渐发展为面向医生和医学生的专业社区的历程。对他而言，医疗健康领域真正的挑战，不只是积累知识和数据，更是让这些知识走出论文、指南与模型，进入医生的诊疗实践和人们的日常健康管理——这正是医疗健康的“最后一公里”。
围绕“从好数据到更好的健康工作者”，李天天指出，人工智能正在快速进入医疗场景，但“使用”并不等于“信任”，更不等于“改善患者结局”。丁香园的调研显示，超过80%的受访医生已经使用人工智能，约75%的医生每天使用；与此同时，超过70%的医生担心AI答案存在错误或难以核实，超过80%的医生希望相关结果得到权威专业力量的支持。真实世界的反馈说明，医疗AI要真正走得更远，不能只追求回答得更快、更像人，而要回答得更可靠、更安全。健康的“最后一公里”。
在此基础上，李天天将医疗人工智能的发展概括为三个关键词：Good Data，Good Approach，Good Governance。医疗数据既要有全球医学知识的支撑，也要结合本土疾病谱、医疗体系与真实世界实践；人工智能既要能够辅助医生判断，也要在面对儿童、老年人及其他特殊人群时保持谨慎，并在风险出现时及时提醒。正如他所强调的，医疗AI的核心并不是替代医生，而是成为医生身边更可靠的助手。
谈及丁香园的实践，李天天介绍，平台在过去8个月已积累超过600万条真实世界问题。这些问题记录了医生在临床工作中真正遇到的困难，也为观察AI如何参与知识检索、诊疗思考与患者管理提供了宝贵线索。但他也坦言，从“医生提出了什么问题”，到“医生是否改变了行为”，再到“患者是否获得了更好的健康结局”，中间仍有很长的路要走。人工智能的价值，最终仍要在真实的医疗场景和真实的人群健康中得到检验。
03 在碰撞中寻找落地密码
活动还特别设置了嘉宾圆桌讨论，由昆山杜克大学全球健康教授阎丽静主持。丁香园创始人、董事长李天天，黄开竹教授和黄华雄教授围绕人工智能如何回应真实健康需求展开对话。
黄华雄教授从个人经历谈起，分享了自己如何在十余年前与医院及医学研究者的交流中，开始关注糖尿病患者为何会走向不同的疾病结局，并逐渐将数学模型引入医疗研究。在他看来，医疗问题远比一般技术问题复杂，AI的真正落地不仅需要数学与计算机领域的创新，也离不开医院、企业与研究者之间持续而深入的合作。
黄开竹教授则将讨论带向“可信AI”与数据质量。他指出，医疗AI可能因数据中极其细微的变化而作出完全错误的判断，因此，AI不仅要“会判断”，还要具备可靠性、可解释性，并能够认识自身的不确定性。与此同时，数据的价值也不只在于准确和干净，更在于足够多样；只有结合全球与本土数据，才能回应不同人群、疾病和医疗场景的真实差异。
李天天则从丁香园的产业实践与医生需求出发，强调AI产品应当扎根诊断、治疗、教育和科研等具体场景，而不是停留在技术概念之中。他也谈到，产学研合作需要在研究价值、实际投入与应用效果之间寻找平衡；尤其在面向患者的AI应用中，安全必须始终置于首位，因为技术再先进，也不可能保证百分之百正确。
04 洞见未来，打开可能
在回应现场观众的提问时，三位嘉宾将讨论进一步延伸至跨学科学习、医疗数据应用与人工智能的未来。面对一位在全球健康与数据科学之间进行专业选择的同学，李天天鼓励年轻人主动拓展知识边界，尽可能学习公共卫生、临床医学与数据科学等不同领域的知识，逐渐成长为能够连接医学与技术的复合型人才。他鼓励同学们充分利用昆山杜克大学的国际化平台与跨学科资源，将全球视野与中国本土实践深度融合。他相信，这种结合将成为学生应对未来健康领域深刻变革的重要优势。
当现场同学进一步追问医疗影像、多模态数据及AI对患者最终健康结局的影响时，嘉宾们也坦诚分享了技术落地过程中仍然存在的困难。李天天指出，真实世界中的医疗数据复杂而分散，AI即使能够改变医生的工作方式，也未必能够立即证明其对患者结局的改善；因此，在探索技术应用时，必须充分认识数据、场景与医疗实践的局限，并始终将安全放在首位。黄开竹教授与黄华雄教授则强调，面对这些复杂问题，单一学科难以独自完成突破，未来更需要医学、公共卫生、数学、计算机与产业等不同背景的研究者共同组成团队，在持续交流与合作中弥合学科之间的距离。
从嘉宾的主题分享，到跨学科的思想碰撞，再到与现场师生的深入交流，本次活动始终围绕同一个问题展开：如何让人工智能不止停留在技术层面，而是真正回应医疗实践与人群健康的需要。对于昆山杜克大学的师生而言，这不仅是一场关于AI与健康的学术讨论，也是一堂关于跨学科学习、创新实践与社会责任的生动课程。当不同领域的知识在此相遇，当技术开始与真实的人和真实的需求建立连接，通往健康“最后一公里”的道路也因此有了更多可以被探索、被实践的可能。
撰稿｜吕潇航
排版｜陈文潇