“智能诊疗计算研究中心”揭牌，让“算力”走进临床诊疗

在人工智能加速重塑千行百业的今天，医疗健康正成为新技术落地最迫切、最具价值的应用场景之一。5月13日下午，在 “智联世界·共创未来”具身智能与智能系统创新发展论坛期间，由山东新一代信息技术高等教育共同体、山东医养健康高等教育共同体共同建设的“智能诊疗计算研究中心”正式揭牌。

该中心将面向智能医疗装备研发、脑机接口、智能医学应用等前沿方向，推动新一代信息技术与医学健康深度融合，打造集基础研究、关键技术攻关、临床应用验证和产业转化于一体的医工交叉创新平台，为健康山东建设和未来医学发展注入新的科技动能。

让“算力”走进诊疗一线

一次高精度医学影像分析、一套肿瘤放疗方案优化、一个多模态医学大模型训练，背后都需要强大的算力作为支撑。特别是在重大疾病早筛早诊、精准肿瘤诊疗、影像辅助诊断、疗效预测、康复评估和疾病防控等领域，临床需求复杂、数据类型多样、模型训练难度高，单靠传统科研和诊疗方式，已难以满足医学创新和临床应用快速发展的需要。

智能诊疗计算研究中心的成立，正是为了打通“信息技术”与“医疗健康”之间的关键连接。依托山东新一代信息技术高等教育共同体及齐鲁工业大学（山东省科学院）国家超级计算济南中心在高性能计算、人工智能训练、医学大数据处理和安全可信算力服务等方面的优势，中心将联合山东医养健康高等教育共同体以及山东第一医科大学附属医院等临床单位，把医院真实需求、临床真实数据、科研创新能力和超级算力平台有效联结起来。

聚焦真实临床需求，推动医工交叉从“联合研究”走向“协同创新”

医疗人工智能的发展，关键要解决真实临床问题。智能诊疗计算研究中心将坚持以临床需求为牵引，重点围绕精准肿瘤诊疗、重大疾病诊疗、基层医疗能力提升、康复医学和公共卫生疾病防控等方向，凝练一批可落地、可验证、可推广的应用场景。

在精准肿瘤诊疗方面，中心将围绕肿瘤早筛早诊、精准放疗、治疗方案优化、疗效预测等关键环节，发挥人工智能在影像分析、病理识别、基因数据处理和多模态数据融合中的作用，为医生提供更加精准、高效的辅助决策支撑。在重大疾病诊疗方面，中心将面向心脑血管疾病、神经系统疾病、代谢性疾病等重点方向，推动医学数据、临床知识与人工智能模型深度结合，助力疾病风险评估、早期预警和个体化干预。

在基层医疗能力提升方面，中心将探索利用医学大模型、智能辅助诊断系统和远程计算服务，把优质医疗资源和智能诊疗能力向基层延伸，让基层医生能够获得更高水平的技术支持。在康复医学和公共卫生领域，中心还将面向康复评估、慢病管理、疾病防控等场景，推动智能感知、数据分析和模型预测技术应用，为全周期健康管理提供支撑。

突破关键技术瓶颈，打造医学人工智能创新策源平台

智能诊疗的背后，是一系列关键技术的系统突破。医学数据具有来源复杂、类型多样、隐私要求高、标注成本大等特点，如何实现多模态医学数据融合、智能影像重建、医学大模型训练、可解释临床决策和数据安全治理，是医学人工智能能否真正走向临床应用的关键。

智能诊疗计算研究中心将围绕这些核心问题开展集中攻关。一方面，中心将依托高性能计算和人工智能算力平台，支撑医学影像、病理图像、基因组学、电子病历、生命体征监测等多源异构数据的融合分析，推动多模态医学大模型研发；另一方面，将围绕临床应用对“可信、可解释、可验证”的要求，加强模型评估、算法透明性、诊疗安全性和数据治理机制研究，提升人工智能辅助诊疗系统的可靠性和临床适用性。

特别是在高端医疗装备研发方面，中心将为智能医学影像设备、康复机器人、脑机接口系统、智能监测设备等创新研发提供算法验证、模型训练、仿真测试和数据处理支撑，推动人工智能技术从软件算法向医疗装备、诊疗系统和临床服务深度嵌入。

构建“算力支撑—数据治理—算法研发—临床验证—产业应用”完整链条

医工交叉创新，难点不只在技术本身，更在于资源如何组织、机制如何打通、成果如何转化。智能诊疗计算研究中心将探索构建“医院提需求、科研做攻关、超算强支撑、企业促转化、临床再验证”的协同创新机制，推动高校、医院、科研平台和企业之间形成更加紧密的合作关系。

在这一机制中，医院和临床专家是需求的提出者和应用的验证者，负责从真实诊疗场景中发现问题、定义问题、检验成果；高校和科研团队是关键技术的攻关者，负责开展算法、模型、系统和装备研发；国家超级计算济南中心等算力平台是基础能力的支撑者，为复杂医学计算、人工智能训练和大规模数据处理提供底座；企业则是成果转化和产品推广的重要力量，推动科研成果从实验室走向市场、走向临床、走向患者。

智能诊疗计算研究中心的建设，将进一步打通高校、医院、科研平台和企业之间的协同通道，探索形成“医院提需求、科研做攻关、超算强支撑、企业促转化、临床再验证”的医工交叉创新机制，为高端医疗装备研发、多模态医学大模型、数字孪生诊疗、药物筛选和精准医疗等前沿方向提供有力支撑。

（大众新闻记者 王亚楠 刘姝彤 张焕辰）