11月21日，昆山杜克大学全球健康研究中心主办的秋季学期第四期“兴泉全球健康系列讲坛”圆满落幕。本次讲坛以“全球健康步入AI时代：展望与应对”为主题，邀请清华大学医学院院长、眼科领域国际权威专家黄天荫教授，为昆杜师生、昆山市卫健系统代表团以及业内合作伙伴带来围绕人工智能技术（AI）与全球健康的融合发展的深度讨论。
在主旨演讲中，黄天荫教授结合自身跨学科实践经验，系统剖析了全球健康领域的核心挑战、AI落地的现实阻碍，以及构建AI赋能全球健康生态的路径。
他表示，当前全球健康领域正经历深刻变化，并面临着诸多挑战：疾病谱持续变化，老龄化加剧与慢性病高发成为主流趋势；不同地区获取优质医疗服务的机会显著不均，中低收入国家基层医疗尤为薄弱；医疗成本逐年攀升，而医护人员的数量与专业质量均存在缺口。
尽管业内认为AI技术的突破和扩大应用或是应对上述趋势和挑战的解决方案，但在实际的落地过程中并不理想。例如，对不同地区本地医疗生态缺乏认知，导致技术适配性不足；缺乏真实临床场景的验证，模型通用性存疑；无统一的AI研发与评估准则，评估维度仅聚焦考试问答准确性，忽视真实诊疗需求；医患对AI的信任度与参与度不足，中低收入国家更是面临数据和相关研究匮乏的困境，且技术应用难以兼顾以患者为中心的人文关怀。
黄教授分享了新加坡“Selena Plus”项目的实践经验——这一全球首个国家级AI糖尿病眼病筛查项目，突破了传统筛查依赖专科医生的瓶颈，将AI技术从科研论文转化为公共卫生现实，守护了数万人的视力健康。基于包括该项目在内的多个项目的实践积累，黄教授提出“六个P”框架，为构建AI赋能的全球健康生态系统指明方向：
· People—打造跨学科人才梯队，改革医学教育模式，培养具备AI能力的医师；
· Product—研发可解释、可信赖的AI产品，推动模型从疾病中心向全民健康演进；
· Platform—搭建安全的数据共享平台，通过合成数据、差分隐私等策略平衡隐私保护与数据利用；
· Policy—制定AI研发、评估的统一指南与准则；
· Process—梳理AI融入医疗系统的落地流程，积累真实场景应用经验；
· Partnership—推动公私合作、国际合作，解决数据偏见与全球健康公平性问题。
在这个技术变革的大背景下，黄教授还分享了清华医学构建整合医学学术体系、促进医学技术转化的发展策略，培养适应未来技术发展、具备跨学科背景的临床医学与医学科研人才。
在圆桌讨论环节，黄天荫教授与昆山杜克大学数学助理教授徐士鑫针对师生提问展开解答与讨论。对于“医生如何平衡AI工具使用与核心技能保留”的问题，黄天荫教授以胃镜活检为例，强调AI仅能提示可疑病变区域，最终诊断仍需医生结合临床经验判断，医学教育需融入AI伦理与技能维护课程，避免核心诊疗能力退化。
徐士鑫教授则回应了“让医生参与数学和AI模型训练是否更有利于AI融入医疗生态”的提问，他提出纯数据驱动的AI存在数据获取难题，可通过数学建模生成合成数据并结合真实数据校准来解决，同时建议医生从源头做好数据标准化，而非学习复杂的数学知识。
本次讲坛清晰勾勒出了AI时代全球健康的发展蓝图，为师生及医疗从业者提供了兼具前瞻性与实用性的参考。
文章丨冯偌凝
