在人工智能技术加速变革的浪潮中，中山大学深耕医疗健康领域，通过学科交叉推动人工智能与医疗健康的深度融合。“未来，我们将进一步发挥综合性研究型高校学科交叉优势，进一步推进智能医学跨越式发展。”中山大学校长、中国科学院院士高松说。
近年来，从理论探索到技术落地，从临床应用到基层普惠，中山大学在智能医学领域取得了一系列突破性成果。
AI+眼科：与华为联合攻坚，让优质医疗资源触手可及
我国各类眼病患者约8000万，而注册眼科医生仅6万名，平均每5万名患者仅能分配到1.6名医生。面对这一严峻现实，中山大学中山眼科中心率先探索人工智能技术在眼病防治中的应用。
2016年，中山眼科中心主任林浩添教授团队创建了全球首个人工智能白内障诊疗云平台CC-Cruiser，该系统通过深度学习模型辅助医生完成先天性白内障的诊断和风险评估，被评为全球医学界11大AI事件之一。2017年，眼科中心开设了全球首个人工智能门诊。
2023年3月，中山眼科中心启动国内首个眼科大模型ChatZOC的研发，与华为联合攻关技术难题，并于2024年6月6日正式发布模型。该模型通过交互式问诊为患者提供就诊建议，赋能医疗服务均等化。2024年10月，该系统在湖南、新疆、海南等地及马尔代夫落地应用。在新疆喀什，该系统帮助当地40余名村医和20名医护人员培养标准眼科诊疗能力，10天内为近3万居民完成眼病筛查。
此外，中山眼科中心联合全国136家机构发起“百城光明行”活动，以5G智能眼科巡诊车为载体，在29个省级行政区、108个城市开展服务，累计筛查超过15万群众，打通守护眼健康的“最后一公里”。
AI+肿瘤科：为医生打造智能助手，实现精准医疗新突破
在肿瘤诊疗领域，中山大学肿瘤防治中心率先引入DeepSeek-R1 671B大模型，拥有6710亿参数规模，灵活应对复杂医疗场景。该模型与全院大数据平台联动，覆盖200万患者全病程数据，实现秒级调阅与智能解析，为医生提供个性化辅助。中山大学肿瘤防治中心副主任孙颖表示，“只有让AI适应人，而非人适应AI，才能让AI真正扎根临床。”
除了协助医生处理日常事务，借助AI的力量，中山大学肿瘤防治中心徐瑞华团队自主研发的上消化道癌内镜AI辅助诊断系统（GRAIDS）对上消化道肿瘤的诊断敏感性高达90%以上，该系统于2019年问世即引起业界广泛关注。
马骏院士团队在鼻咽癌治疗领域实现重大创新。他们通过医工融合和产学研合作，采用三维多尺度卷积深度神经网络算法，利用人工智能仿真肿瘤生长规律，提取和分析所标记的目标区域的特征，辅助医生快速、准确对全身69个多部位危及器官进行智能勾画，大幅提升医生勾画精度和工作效率，医生的人均靶区勾画工作时间从3小时缩短到0.5小时。目前，院内已累计使用7.3万次，已推广至国内30个省，361家医院，累计服务患者60万人次，大幅提高放射治疗精准度和效率，提升放射治疗水平的同质化。
AI+医院：破解“数据孤岛”难题，助力医院智能管理
中山大学附属第三医院（下称“附属三院”）大数据中心主任刘子锋介绍，三甲医院通常有一两百个业务系统，数据串联长城存在障碍。面对医院数智化转型中数据孤岛、质量参差等痛点，附属三院开展“数据治理”，将5000万门诊患者、120万住院患者的30TB数据汇入统一“数据湖”，再针对不同系统业务数据进行标准化处理，构建高效数据管理体系。
2024年11月，国家卫健委发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》后，附属三院筛选出多场景应用方案，推出“三院私域GPT”“智能预问诊”“患者数字分身智能体”等工具。附属三院党委书记吴京洪表示，医院大数据人工智能的成果是“最具智慧”的重要体现，“我们要主动拥抱大数据、人工智能时代，为患者提供更好的医疗服务”。
以人工智能为驱动，以临床需求为导向，依托学科交叉与产学研深度融合，中山大学正在持续推动医疗健康领域的革新突破，让智能医学成果惠及千万百姓，为全球医疗高质量发展贡献“中大智慧”与“中国方案”。
南方网、粤学习记者 刘单燕
通讯员 张妍
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