当前AI医疗共建与医学共建领域呈现蓬勃发展态势，主要体现为产学研协同创新、场景化应用落地及生态闭环构建。以下是关键进展与模式分析：
一、产学研协同共建模式
1. 研究院与医院联合体
上海交通大学、上海交大医学院与微医共建的“医学人工智能研究院”和“人工智能医院”，聚焦医学AI全链路闭环，涵盖科研创新、产业转化及基层医疗赋能。
上海医大医院与上海大学医学院成立“AI医疗联合创新研发中心”，依托临床资源与高校算法优势，开发专科AI模型（如脑卒中思维链模型、皮肤病辅助诊断），并计划建设线下医疗体验中心。
2. 引导的区域生态
北京市朝阳区通过政策支持（如《创新医药高质量发展若干措施》）推动“AI+精准诊疗”，建设医疗大模型测评体系，支持10个以上应用场景开发。
上海徐汇区发布医学AI“揭榜挂帅”项目，鼓励企业参与宫颈癌AI筛查、健康画像等场景，并给予研发补贴和数据开放试点支持。
二、技术应用与场景创新
1. 诊疗全链条赋能
辅助诊断：AI在影像识别（如肺结节、癌术前规划）和病理分析中显著提升效率。例如，商汤医疗与复旦大学附属肿瘤医院合作的癌手术AI模型，可实现高精度三维建模。
健康管理：微医与阿里云共建的“AI数字健共体”通过智能体（如AI医生、AI药师）优化资源配置，推动城市级医疗服务升级。
2. 基层医疗强化
县域医共体通过AI技术（如华为DCS AI解决方案）实现“小病不出村”，提升基层诊疗能力。
深圳罗湖区人民医院的智能超声系统将“大排畸”检查时间缩短2/3，并通过远程超声机器人缓解基层医生短缺问题。
三、挑战与应对策略
1. 数据与安全
需构建“数据安全网”和防护机制，如上海卫健委提出的制度创新框架。
多模态数据融合需平衡隐私保护与应用需求，例如南京江北新区生物医药平台的“数据可用不可见”原则。
2. 技术可靠性
算法可解释性不足可能影响临床信任度，需通过多模态验证（如广东省第二人民医院的主动健康AI大模型）提升透明度。
四、未来方向
生态闭环：从单一技术合作转向“医院-企业-”协同的转化体系，如朝阳区的数字医疗闭环。
标准化建设：微医与阿里云计划联合发布医疗AI智能体行业标准，推动规范化发展。
通过上述模式，AI医疗共建正加速从技术研发向规模化应用迈进，但仍需解决数据孤岛、临床验证等核心问题。
