为加速人工智能技术在肿瘤诊疗领域的深度融合，推动"健康中国2030"战略实施，2025年7月26日，由北京市希思科临床肿瘤学研究基金会、中国临床肿瘤学会智慧医疗专家委员会与杭州东方临床肿瘤研究中心联合主办的“2025 CSCO 临床肿瘤智慧医疗研修班”在上海拉开帷幕。本次会议汇聚国内肿瘤学与人工智能领域顶尖专家，围绕AI技术在肿瘤临床诊疗、医院管理、临床研究等场景的创新应用展开深度探讨，力求通过思想碰撞与经验共享，推动肿瘤诊疗和科研事业快速发展。
开场致辞
大会主席、CSCO指导委员会主委秦叔逵教授在致辞中提到，在党中央、国务院建设健康中国的战略指引下，我国肿瘤医药创新正迎来全新发展阶段，临床诊疗和研究水平持续提升，民族药企的研发实力不断增强。特别是在肿瘤领域，呈现出从“跟跑”到“并跑”再到部分领域“领跑”的快速发展。随着智慧医疗技术呈现蓬勃发展态势，人工智能与大数据科学正在深刻改变肿瘤医疗管理体系和临床诊疗模式，全面重构肿瘤领域的医疗实践与科研范式，推动肿瘤防治事业进入数字化与智能化转型的新阶段。在此背景下，期待通过本次"CSCO临床肿瘤智慧医疗研修班"，切实推动AI技术在肿瘤临床诊疗中的创新应用，真正服务于肿瘤患者的临床需求。
环节一：AI技术在临床诊疗场景下的智能化应用
本环节的上半场由上海高博肿瘤医院李进教授、华中科技大学同济医学院附属协和医院伍钢教授联袂主持，4位专家依次围绕AI技术在临床诊疗场景下的应用做了主题报告。
北京大学人民医院王屹教授就《AI辅助图像诊断在临床中的应用》为题展开报告，王屹教授指出应当基于临床问题构建AI技术解决路径，详细介绍了样本质量、AI数据算法模型、医师与AI分析的相互关系、临床问题解决方案、患者生存预期、AI协助影像完成工作等内容，她认为AI的应用能有效提升临床诊疗质量和效率。未来，她的团队将持续优化AI算法在复杂病例中的诊断性能，推动医学影像诊断向智能化、标准化方向发展。
来自海心智惠的钱海洋博士为大家介绍了题为《AI在病历辅助生成及病历数据前结构化方面的应用探索》的内容，系统介绍了其团队在临床病历智能化处理领域的最新研究成果，重点展示了基于深度学习的自然语言处理技术在病历自动生成、数据前结构化等方面的创新应用。他强调智能体协调管理在给予实时性支持提升效率的同时，仍存在安全性、技术成熟度和接受度等考验。
上海高博肿瘤医院周俊教授以医院正在推进的AI结构化病史项目为背景，向大家介绍了《AI在智能化撰写中的应用与技巧》。周俊教授基于日常临床工作经历和AI项目落地经验，深入剖析了当前非结构化医疗文书存在的关键问题，系统介绍了AI结构化病史系统的创新价值与实践经验。展望未来，周教授强调了AI赋能的智能化文书系统将推动临床研究向标准化、规范化方向发展，但仍需在术语标准化、多中心数据互通等方面持续优化。
复旦大学附属华山医院周易明教授以《基于大规模的智能体应用助力消化道肿瘤诊疗及研究—价值与挑战》为题作了报告，周教授从初心与背景、实例分析、核心技术的优势与局限性、展望未来4部分内容展开，详细介绍了他及团队共同开发的针对医学文献的人工智能工具Knows的产品功能特点和临床使用价值。他指出，大模型的深度应用将推动肿瘤诊疗模式向"预防-诊疗-康复"一体化方向转型，但仍需在数据标准化、算法可解释性和医疗伦理等方面持续突破。
大会主席秦叔逵教授、江苏省人民医院殷咏梅教授共同主持了本环节学术报告的下半场，3位专家依次介绍了与医院管理相关的AI应用主题报告。
上海高博肿瘤医院陈涛教授以《研究型医院全业务流程AI智能化应用探讨》为题发表演讲，陈教授从全球医疗改革趋势展开，阐述了中国医药创新结果、智能化转型中的机遇与挑战、并重点介绍了高博肿瘤医院在全流程AI应用中的实践经验。陈涛教授强调，研究型医院的智能化转型需要以临床需求为导向，构建"数据驱动、AI赋能、医工融合"的创新体系，为医疗高质量发展提供新范式。
北京大学肿瘤医院张小田教授以本医院病历管理经验为例，介绍了《人工智能辅助医院管理》。张教授重点介绍了AI应用及质控系统，通过标准化的规则，高效检测病历书写质量，该质控体系实现电子病历“前置审核、全面覆盖、过程管理、闭环管理”，她表示随着该体系的落地与实践，为公立医院高质量发展提供了可复制的智能化解决方案。
华中科技大学同济医学院附属协和医院叶哲伟教授以《医学元宇宙场景构建及其应用》为题发表精彩演讲，他回顾了《智能医学》教材的编撰和教学历程，详细介绍元宇宙的六大支撑技术。通过视频和语音等多媒体素材，展示了覆盖手术全流程的3D手术训练系统，包含了手术全流程综合知识体系、手术入路规划、手术策略预演、术中知识要点演示、术中知识要点深度剖析以及人工智能辅助下的医学信息四维可视化。叶教授指出，这些技术创新不仅为复杂手术提供了更精准的解决方案，也为未来智慧医疗发展指明了方向。
第二环节：AI技术在临床研究场景下的创新性应用
该环节的上半场由同济大学附属东方医院郭晔教授、中国医科大学附属第一医院曲秀娟教授共同主持，3位专家分别从企业和医院视角做了主题报告。
始达医药张敏女士以《如何利用AI辅助进行临床研究设计》为题为在座听众重点介绍了AI技术在方案设计、统计分析和流程优化三个维度的应用突破。她强调AI作为工具可协助临床研究人员提升效率，特别是在处理重复劳动方面具有极高的应用价值，但仍需依赖专业人员的经验和决策能力。同时通过分析多维数据可实现更精准的患者分层和疗效预测，推动以患者为中心的临床研究。
上海高博肿瘤医院钱笑音主任以《AI在辅助临床试验患者招募的应用探索》为题介绍了本医院的患者招募经验。钱主任系统分析了传统临床试验招募痛点、本院运行招募系统的优缺点、AI辅助招募的优势与问题、未来AI辅助下招募系统的展望。她指出AI可以处理复杂、大量数据为研究者提供适合病人的最佳策略，帮助研究者提升筛选效率，同时，她也进一步探讨了当前AI技术在患者隐私保护和数据真实性验证方面面临的挑战，为未来智能招募系统的优化指明了发展方向。
同济大学附属东方医院薛俊丽教授以《AI如何赋能AE判读与疗效评估》为题进行了主题报告。薛教授系统阐述了AI技术在药物研发全流程中的应用价值，重点介绍了其团队开发的智能AE管理系统在解决传统不良事件判读异质性方面的突破性进展。同时，薛教授创新性地提出AI辅助病理评估技术可为临床终点评估提供可靠支持，并通过典型案例展示AI在新辅助治疗疗效评估中的应用潜力。报告最后强调，未来需要通过多中心验证研究进一步推动AI评估系统的标准化和监管认可，为肿瘤临床试验建立智能化评估新标准。
同济大学附属东方医院周彩存教授和北京大学肿瘤医院郭军教授联袂主持了本环节的下半场，3位来自企业的专家依次从产业视角阐述了相关技术的实践。
北京高灵智腾李翀先生向听众们介绍了《AI在数据前治理工作中的探索和应用》。他深入剖析了当前临床研究数据治理面临的挑战，提出"数据-业务-场景"三元融合解决方案。报告重点介绍了其团队研发的智能数据前治理系统，通过AI驱动的自动化数据清洗、标准化处理和智能质控技术，实现数据治理效率提升，显著降低治理成本。他强调，随着AI技术的快速发展，数据前治理将为智慧医院建设提供高质量数据基石。
北京高灵智腾王华女士以《ARO模式下智能化临床试验的探索与实践》为题开展了主题报告，王女士深入剖析了当前临床试验面临的周期长、效率低等痛点问题，提出"ARO模式+智能技术"双轮驱动解决方案。她强调将持续推进技术创新，重点发展虚拟患者全生命周期建模等关键技术，为加速创新药物研发提供智能化解决方案。同时呼吁行业加强协同合作，共同推动临床试验的数字化转型。
始达医药张明强先生作了《eDISC管理平台AI辅助异常值检测与缺失值填补》的主题报告，围绕eDISC平台的核心功能展开，重点介绍了其在临床试验全流程（E-To-E）管理模式中的应用，并聚焦AI技术在临床试验数据治理环节的创新实践——具体涵盖AI辅助异常值检测、缺失值填补两大关键内容，为提升临床试验质量与效率提供创新解决方案。
研修班总结
大会主席李进教授进行总结致辞，他表示通过各位专家的精彩分享，大家深刻认识到AI技术正逐步改变医疗行业的未来——从精准手术方案的制定，到元宇宙医学教育的创新，再到临床研究的智能化突破，每一步都彰显了智慧医疗的巨大潜力。当前，中国医疗正处于从信息化向智能化跨越的关键阶段。我们不仅要紧跟国际趋势，更要勇于突破，实现从“0到1”的原创性创新，在全球智慧医疗领域树立标杆。本次研修班不仅是一次学术交流，更是一次凝聚共识、激发动力的契机。
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