氨基观察-创新药组原创出品

作者 | 武月

当第八届进博会医疗器械及医药保健展区的灯光照亮那些搭载着前沿算法的医疗设备时，AI医疗领域正站在一场深刻变革的门槛上。

曾几何时，大模型参数的比拼、技术概念的炒作是行业的主旋律，全球药企与科技巨头纷纷砸下重金。但热潮之下，医疗行业的核心诉求从未改变：医生需要能缓解工作压力的工具，患者需要能提升诊疗效果的服务，医院需要能创造实际价值的方案。

这意味着，AI 医疗的竞争已从拼模型能力，进入“落地为王”的深水区。那些停留在实验室里的算法、无法融入临床workflow的产品，终究难以经受市场的检验。

而罗氏在第八届进博会的答卷也由此更具标杆意义——联合创新生态伙伴发布“小罗智多星”AI科研解决方案，并分享了“MDT智能体”这一创新成果，从加速科研转化到赋能临床诊疗决策再到患者全病程管理，进一步完善着AI落地闭环。

AI为翼，科研为笔——罗氏医学创新生态发布会

这背后是罗氏对AI医疗价值链条的重塑，而生态的意义更远超罗氏布局，直指行业未来。AI医疗正来到进入生态共赢新周期，扎根真实场景、构建各方协同生态，才能让人工智能真正落地，成为医疗健康产业的变革力量。

PART 01

从技术狂欢到真实场景的鸿沟

时至今日，没有人会怀疑，AI 的尽头是医疗。

跨国药企与科技巨头争相布局医疗AI，国内大模型井喷，应用场景广泛。但落地难题如影随形：多数产品停留“试点展示”阶段；医疗机构的AI应用率虽提升，但“缓解资源紧张”“减少文书工作量”“降低误诊率”等关键问题仍未普遍解决。

技术成熟度与临床需求之间存在鸿沟，单纯依靠算法优化也难以填补。原因何在？

“AI 犯错，大家会责怪本身；医生犯错，则更容易被包容。”复旦大学附属中山医院肝胆外科主任医师孙惠川教授道破关键矛盾，医疗的保守性与容错率极低的特性，使新技术必须跨越信任鸿沟。他以打字机进行类比：“再完美的打字机，如果我们不学习使用，也无法成为人类的好帮手。AI也是如此，AI与医生、病人的磨合需要时间，来解决信任痛点，但我相信，未来AI一定能大幅提升效率。”孙惠川教授表示。

复旦大学附属中山医院肝胆外科主任医师孙惠川教授

无法融入真实场景，难以持续应用，这恰是上一代AI医疗折戟的根源。对此，罗氏制药中国医学事务部血液治疗领域及创新健康解决方案（IHS）医学高级总监沈霞芳指出，医疗场景高度细分，企业如何找到真正有价值、深度融入医患场景、贴合医院工作流与医生日常操作系统无缝衔接，是关键。

“罗氏要做的就是将抽象的医疗场景需求解构为可量化、可执行的技术路径，最终打造出针对临床痛点的数字化解决方案。” 沈霞芳表示，场景之外，当前AI医疗落地过程中还面临三重挑战。

罗氏制药中国医学事务部血液治疗领域及

创新健康解决方案（IHS）医学高级总监沈霞芳

“首先是数据和系统对接的问题，数据是基础，如何让智能体能够拥有高质量的数据，同时能够对接到医生的工作流当中，我觉得还有很多工作可以去做，包括数据质量、数据隐私、数据授权这些老生常谈的问题。”沈霞芳表示。

同时，医疗行业的特殊性决定了AI产品必须具备极高的可靠性和安全性，“放心敢用”是医生和患者接受AI的前提。但目前行业尚未建立统一的官方评价标准和验证体系。沈霞芳对此表示期待，“希望能够尽早建立，以此来消除大众、医生对于AI医疗的不信任”。

最后则是支付问题。沈霞芳指出，“AI在医疗领域的价值得到认可，势必离不开支付环节的打通，这样也才能更好地反哺研发，持续推出更好的AI医疗产品”。

显然，从技术狂欢到真实场景的系统落地，AI医疗还有很长的路要走。而刚刚携新产品亮相2025进博会的罗氏，成为了我们观察AI医疗落地的一个绝佳样本。

PART 02

AI杠杆撬动临床与科研双引擎

11月5日，罗氏联合创新生态伙伴，在进博会发布了“小罗智多星”AI科研解决方案，并且分享了“MDT智能体”这一创新成果，展示AI落地新范式——以患者为中心，撬动临床与科研双引擎。

患者体验革新：从焦虑到信任的数字化纽带

针对肿瘤患者全病程痛点，罗氏构建医患间数字化纽带，让患者从被动接受治疗转变为主动参与健康管理。

在罗氏支持下，空军军医大学西京医院甲乳血管外科针对乳腺癌日间手术管理复杂、患者住院时间短、院外沟通及数据处理压力大、患者易焦虑等问题，引入数字化患者管理平台。该平台通过系统监测、AI外呼替代85%人工随访，释放医护人力联动临床；结合智能客服与医生参与实现24小时响应，缓解患者院外焦虑；同时通过科研数据平台，助力科研高效开展，实现从患者管理中来到患者管理中去。

赋能临床诊治：从经验盲盒到智能决策

罗氏通过AI技术将分散的临床数据、诊疗指南和专家经验整合为智能辅助决策系统，帮助医生实现“从经验驱动到数据与智能双驱动”的转变。其与复旦大学附属中山医院联合开发的肝细胞癌临床辅助决策系统(CDSS)，是这一方向的标杆案例。

该系统基于多中心、多维度临床数据融合构建，经过26家医院测试验证，准确率达86%，阳性预测值为 82%，预测模型验证提示肝癌患者临床获益可显著提升4倍。眼下，罗氏仍在将该系统拓展至更多医院，持续优化迭代。

此次进博会最新分享的另一款重磅产品MDT（多学科会诊）智能体，则是AI医疗落地领域的又一里程碑式突破，其能够自动识别、提取并整合文档资料中的关键信息，生成“患者旅程概览”和核心指标趋势图，将医生整理文档的时间从数小时缩短至20分钟内。

对此，孙惠川教授表示：“MDT智能体，让我们在复杂数据中快速找到最关键的信息，真正实现从‘经验决策’走向‘智能决策’，这不仅是效率的提升，更是诊疗质量与患者安全的重要保障。”

科研前线突破：效率革命与生态孵化

医学科研是推动临床进步的核心动力，但传统科研模式面临着数据处理复杂、研究周期漫长、成果转化困难等挑战。对此，罗氏通过 “小罗智多星”AI科研解决方案、临床辅助决策系统(CDSS)、数字化患者远程管理平台（DPMM）以及知行研究院、数智医疗孵化器2.0等赋能项目，构建起 “科研-临床-转化” 的闭环生态，为医学科研带来效率革命。

其中，“小罗智多星”直击科研痛点，赋能医生科研工作：整合海量医学资源，提供智能检索与数据分析支持，帮助研究者聚焦创新而非信息处理。其正在成为医生的“科研助手”，试运行以来，覆盖全国90个城市700家三甲医院，协助4000余名医生落地600余项科研，节约工时超2万小时。

除此之外，罗氏还与数十家医院共建科研协同创新平台“知行研究院”，系统性帮助医院提升科研思维与转化能力；通过“数智医疗孵化器2.0”等赋能项目，在加速医生临床想法与产品落地的同时，也助力临床专家的知识、能力升级，从而创造更多突破性解决方案。

PART 03

落地为王时代启示录

当行业囿于落地困境，罗氏早已迈出了关键性的第一步，“可落地”。更重要的是，罗氏通过实践印证了一点，AI医疗未来属于生态协同共赢者。

核心在于，罗氏当前所有成功落地的AI医疗项目，均植根于开放生态——与多家医院合作聚焦真实临床痛点与需求，与科研机构联合优化算法模型，与技术伙伴共同打磨数字化平台。这种生态协同模式，帮助其破解AI医疗落地的核心难题，率先落地突围。

而通过“数据×场景×生态”的布局，罗氏正尝试着更进一步，完成从落地验证到规模价值的跨越。

这不难理解，罗氏构建的是一个开放、协同、共赢的创新生态系统，涵盖医院、科研机构、技术公司、患者等主体。这种开放生态使其能够整合各方优势资源，快速响应市场需求，同时也为行业提供一个合作共赢的范本。

典型如MDT智能体，这是由罗氏生态伙伴，中山医院与上海人工智能实验室共同研发。这意味着其落地的路径本质是由临床专家提出真问题，科研机构提供原动力，企业赋能产品化落地。

事实上，上海人工智能实验室徐捷博士同样强调生态合作对于AI医疗落地的重要性，她表示，“AI技术需要扎根于真实的临床和科研场景，需要医学专家的专业洞察反哺——算法需要真实的研究问题去打磨，模型需要科研实践去训练与验证。只有AI技术与科研智慧双向融合，才能让人工智能成为推动医学研究的共同引擎，而非孤立工具。”

上海人工智能实验室徐捷博士

在罗氏的生态网络中，上海人工智能实验室也并非传统意义上单一的“技术策源地”，而是在转变角色定位，“我们要做的是生态枢纽，聚焦可控强点，发挥我们实验室的作用。同时我们希望在医疗领域，能够通过评测平台连接开发者、医院和政府，打通‘产学研医政经管’，进而推动AI落地、生态迭代。”徐捷博士表示。

任何一个生态的建设均非一日之功。回过头来看，当多数企业仍卡在数据获取或单一场景环节，罗氏通过多年的生态投入，秉承“医创家”精神，携手医院、科研团队与技术伙伴，将临床需求、科研探索与AI能力真正结合起来，让外界看到了AI医疗领域创新—落地—迭代的良性循环。

这种“长期主义”所构建的绝不仅是一款或几款成功的AI医疗产品，而是一个围绕AI医疗全链条场景创新的能力与资源体系。这种深植于产业土壤之下的根系，才是短期追逐热点者最难以复制和超越的深层竞争力，也将具备催生产业变革的力量。

改变已然正在发生。罗氏在科研领域的AI赋能，正在孕育一场效率革命；其在肝癌、肺癌、淋巴瘤等领域的AI赋能实践，不仅为医患带去了真实获益，更将推动疾病治疗方案升级、乃至改变临床治疗格局。

这不正是人们对AI变革的原本期待？

尽管挑战犹存，整个行业仍在经历“去虚向实”的淬炼，但AI医疗的终极命题，从来不是技术参数的高低，而是谁能真正为医生减负、为患者赋能、为医院创造价值。

这也是罗氏为行业带来的最大启示。

AI医疗，落地为王——从罗氏进博“黑科技”，看懂AI医疗落地正确姿势