郑海荣院士：AI赋能生物医学，开创健康新时代
生物医学人工智能的宏伟蓝图在于将真实世界的人体健康法则与数字空间的人工智能模型深度整合，从而打造出能够洞悉生命奥秘、守护人类健康的智能体系。
近期，中国科协的官方刊物《科技导报》发表了我国著名仪器仪表与传感领域的专家、中国生物医学工程学会副理事长、中国科学院院士郑海荣的一篇文章，题为《生物医学人工智能：开辟守护生命健康新范式》。在此，我们特摘选部分内容，以供读者参考。
郑海荣院士，作为仪器仪表与传感领域的权威专家，中国科学院院士，同时身兼中国生物医学工程学会副理事长、中国电子学会常务理事、中国声学学会常务理事等重要职务，现任南京大学副校长。他的主要研究领域聚焦于医学成像技术与设备、以及声学/磁学生物物理。
生物医学人工智能：开辟守护生命健康新范式
郑海荣
医学是关乎人类生死存亡与健康福祉的根本需求，因此，它成为最需要人工智能深度介入并最适合人工智能赋能的领域之一。当人工智能大模型浪潮席卷全球之际，生物医学领域正经历一场根本性的范式变革。从微观的分子层面到宏观的整个人体，从疾病的诊断治疗到大脑功能的沟通，人工智能正以前所未有的力量重塑着生命健康的未来格局。
我国在生物医学人工智能领域取得了令人瞩目的发展，走出了一条独具特色的创新之路。首先，我们实现了医学与工程学的深度融合，成功攻克了医学成像、脑机接口、精准诊断等关键技术瓶颈。其次，我们以临床需求为导向，将实际应用需求置于研发的前沿，针对医学影像快速扫描、癌症筛查与诊断、神经退行性疾病干预等重大健康挑战，开发出符合中国人群特征的专用模型系统。最后，通过软硬件协同的全链条技术突破，我们在智能算法、核心器件以及整机装备等多个方面实现了全面发展，完成了从理论创新到产业化应用的完整闭环。
医学成像：
从结构成像迈向高灵敏功能成像
提升医学成像的速度与质量，是中国在临床医疗领域的一项重大需求，具有显著的社会经济价值。传统的医学成像技术长期受到物理系统和计算能力的双重限制，导致成像速度与图像质量之间存在难以调和的矛盾。以磁共振成像为例，单次扫描通常需要超过20分钟，这大大限制了设备的日均服务能力，尤其对于心脏、肠道等运动器官的成像更具挑战性。人工智能的出现为突破磁共振成像的速度与质量瓶颈提供了新的机遇。中国科学家率先提出了智能磁共振快速成像技术框架，将磁共振的物理先验知识融入人工智能架构，实现了世界领先的扫描速度和图像质量，成功打造了“既快又清晰”的磁共振成像系统。该技术已成功应用于国产磁共振系统，将扫描效率提升了三倍以上，推动了磁共振成像从静态器官拍摄向动态生理过程记录的革新。
技术上的突破带来了临床应用效能的显著提升。例如，在传统磁共振的前列腺检查中，采用4mm层厚扫描可能遗漏微小病灶，而人工智能赋能的1.5mm超薄层成像技术能够清晰地显示直径仅为3mm的癌变区域；心脏磁共振的动态捕捉技术能够完整记录单个心动周期内心肌的运动变化，为心脏病诊断提供全面的时空信息；自主研发的超高场全身成像系统在神经系统、腹部器官等领域的成像精度已达到国际领先水平。更值得关注的是，基于扩散模型的新一代人工智能成像技术正试图突破物理极限，通过学习海量高质量影像数据，实现从部分采样数据生成超分辨图像的能力，为突破医学影像的时空分辨率边界开辟了全新的途径。2024年，基于智能动态磁共振成像的创新成果荣获北美放射学年会评选的六大突破性技术之一。
脑机接口：
从植入电极读取走向无创脑际自由通讯
脑机接口技术的终极目标是建立人脑之间的直接通讯，这需要构建一条连接人脑与外部设备的高速双向信息通道。当前，虽然侵入式技术能够解码运动意图，但手术风险限制了其广泛应用；而非侵入式技术则受限于信号精度不足的瓶颈。新一代技术突破聚焦于实现无损读脑与精准控脑的统一，这是通往脑际通讯的必由之路。
在无损读脑技术方面，人工智能算法能够利用神经功能成像数据，解析并重建相应的高级脑功能状态，如感知、意图或语义内容。功能磁共振技术已经能够实现对视觉意象和语言思维的语义重建，而无创超声脑功能成像技术则能以百微米级别的分辨率捕捉灵长类动物的运动意图。超分辨超声显微成像系统能够实现对自由活动动物脑血管动态的监测，其微型探头可以捕捉到血管微循环的变化；光声融合成像技术则突破了声学衍射的极限，实现了活体脑组织的三维动态观测。这些技术创新为理解神经血管耦合机制提供了新的工具，也为神经解码开辟了新的途径。
在精准控脑技术方面，人工智能扮演着核心决策引擎的角色。它通过实时分析神经反馈信号，动态调整刺激策略，从而形成精准、自适应的闭环神经调控系统。基于人工智能的超声神经调控技术，通过声辐射力靶向激活离子通道，实现了神经的精准调控；其中，厚度仅为20μm的柔性声学超表面能够实现声场的全振幅调制。中国自主研发的超声调控系统在临床应用中已展现出显著的疗效：对于难治性癫痫患者的颞叶区进行精准干预，可使异常脑电活动减少50%以上；针对抑郁症患者背外侧前额叶的调控，能够显著改善情绪症状，且疗效在治疗结束后4周仍持续存在；在针对昏迷患者的治疗中，经过20天的靶向干预，成功唤醒了深度意识障碍患者。
当前，全球脑科学的竞争已进入新的阶段。中国在此领域具有战略优势，体现在其独特的技术路线：发展多模态融合成像技术，构建全脑尺度的神经图谱；探索声遗传学等前沿方向，以破解神经信息编码机制；利用磁共振引导超声调控系统，实现无创靶向干预。这些突破为最终实现脑际通讯这一宏伟目标奠定了坚实的科学基础。
疾病诊疗：
从早期诊断到个性化智能诊疗
人工智能正以前所未有的深度和广度，深刻地改变着疾病诊断与治疗的传统模式。这场变革的核心驱动力，源于跨越不同尺度的多模态疾病信息的爆炸式增长，这些信息涵盖了从分子层面的基因组、蛋白质组、代谢组数据，到细胞组织层面的数字病理切片数据、高分辨率影像学数据，再到临床表型层面的电子病历、实时生命体征监测等。面对如此庞大且复杂的生物医学大数据云，人工智能模型迫切需要在影像-病理-基因跨尺度计算和深度融合这一关键领域取得突破。这一突破的目标在于构建个体化的疾病数字孪生模型。未来的智能诊疗平台将能够解析患者的跨尺度多模态检查数据，并快速生成高度个性化、定量化、动态演进的疾病诊断报告，并在此基础上制定量身定制的精准治疗策略。
更为颠覆性的前景在于定制化干预手段的进步。基于患者特异性的靶点结构和生物学通路状态，智能模型能够模拟数以亿计的分子结构，精准预测其与靶点的亲和力、药代动力学特性以及潜在毒性，从而在计算环境中完成药物分子的设计、筛选和优化。随后，结合实验室自动化和柔性制药技术，可以在短时间内以相对较低的成本合成并交付个体化的靶向药物或治疗性生物制品。这一系列技术环节已经部分实现了智能化，例如快速成像、智能诊断、智能决策、智能筛药、智能制造等。这种融合了精准诊断、个性化治疗以及按需生产的未来医疗图景，代表着医学技术的革命性进步，其战略意义和社会价值值得我们高度重视并进行前瞻性布局。
面对生物医学人工智能蓬勃发展的态势，我们必须清醒地认识到其中存在的关键挑战。在数据壁垒方面，医疗数据碎片化以及标注质量的差异严重制约了模型泛化能力，亟需建立一个涵盖从分子到人体的宏观与微观生物医学大数据平台，并制定相应的标准化体系；在算法瓶颈层面，跨尺度数据融合能力不足限制了我们对复杂生命系统的整体认知，因此应重点发展跨尺度多模态预训练大模型；在伦理边界维度，脑机接口等颠覆性技术需要建立审慎的治理框架进行前瞻性监管，以促进脑际通讯技术的平稳快速发展。
生物医学人工智能的愿景在于深度融合现实世界的人体健康规律与数据空间的人工智能模型，从而构建一个能够理解生命、守护健康的智能系统。这种新型的生物医学智能体既能解读分子层面的生命语言，又能掌握人体系统的运行规律；既能无创地透视疾病的形态和功能，又能精准地调控人体生理进程。在这场关乎生命健康的科技革命中，中国的科研力量正开始扮演越来越重要的核心角色。在不久的将来，我们终将迎来一个疾病可防可治、健康可管可控、衰老可干预的生物医学人工智能新纪元。