今年政府工作報告強調深化拓展“人工智能+”，并明確提出推動重點行業領域人工智能商業化規模化應用。醫療一直是人工智能深度融合應用的重點領域，歷經多年迭代，“人工智能+醫療”已擺脫“概念化”標簽，從科研實驗室走向臨床醫療、醫院管理體系和群眾日常生活，深度賦能新藥研發、臨床科研、輔助診療、健康管理等關鍵環節，從“單點突破”邁向商業閉環與全鏈條協同。

在園區，人工智能正走出實驗室成為醫生診室里的“第二雙眼”，臨床科研的“全能助手”、患者手機里的“健康管家”，從臨床決策到居家健康，從三甲醫院到縣域診所，一場以人工智能為引擎的醫療變革正在這里加速上演。

感知“破壁”
    以AI定義健康檢測新標尺

“只需要打開手機攝像頭，拍攝一張清晰的面部照片，剩下的就交給系統了。”在圖靈深視（蘇州）科技有限公司展廳，工作人員向訪客演示AI皮膚檢測系統。圖片上傳不到10秒鐘，屏幕上便顯示出毛孔、色斑、皺紋、敏感區等常見皮膚問題的像素級定位，并生成個性化膚質評分和改善建議。
    一直以來，皮膚檢測領域高度依賴專業皮膚科醫生或昂貴的醫學影像設備，普通消費者難以實現居家自主、低成本的皮膚健康監測。這家由清華大學副教授唐平中團隊創辦的企業，最初專注于全品類非標商品AI鑒定，積累了超6億張真偽圖片數據庫。
    2023年起，該團隊瞄準行業痛點，將多年積累的多模態AI算法等技術優勢延伸至醫療健康領域。“皮膚檢測和商品鑒定底層邏輯是相通的，都是視覺識別和特征比對。”唐平中說，“但醫療健康要求更高，包括在不同膚質和復雜檢測環境下達到較高的檢測精度和準確率。”
    通過與雅詩蘭黛集團聯合研發，圖靈深視的皮膚檢測大模型檢測精度已對齊Canfield、Newtone等行業頭部醫學影像平臺，檢測準確率高達98%。基于生成式大模型，系統還可以提取皮膚紋理隨時間的演變規律，輸入用戶基礎面部圖像后生成自定義周期的改善效果預測圖。目前，圍繞AI智能護膚效果預測，圖靈深視已與醫美龍頭企業達成戰略合作，推動相關產品在醫美機構與消費者端場景落地。
    圖靈深視推出的口腔健康AI檢測系統同樣引人注目。根據消費者反饋，自主在家拍攝并上傳口腔內照片，系統可智能識別齲齒、牙結石、牙齦炎等七類主要病癥，并模擬專家分析邏輯，輸出病情嚴重程度評分（1-10分）、定量分析報告、治療建議及產品推薦。這既大幅降低消費者獲取專業口腔檢測服務的門檻與成本，也有效彌補基層及偏遠地區口腔專科醫生資源不均衡的結構性缺口。
    近一年來，國產大語言模型技術的成熟及AI智能體技術的引入，顯著加速圖靈深視技術迭代。圍繞當前醫院存在的信息系統數據孤島、門診導診效率低等智能化水平與醫療服務需求之間的落差，“我們把DeepSeek私有化部署到醫院信息化中臺，并與醫院本地數據庫智能匹配，推出智能導診、輔助診斷、智能隨訪等新功能，幫助降低醫院服務成本、提升效率。”圖靈深視總經理及商務負責人劉明偉說。該公司還引入思維鏈（Chain-of-Thought）技術，將大模型多步推理能力應用于皮膚問題和口腔病灶AI報告生成，推動報告從“像機器寫的”變成“像專家寫的”，邏輯嚴密性、專業準確性獲得醫學專家肯定。
    如果說感知層面的AI突破讓普通消費者受益，那么AI在臨床科研等核心環節的應用，則意味著更深層次的生產力變革。

決策“破題”
    打造臨床科研的“循證外腦”

面對病種的快速發展與不斷涌現的海量文獻，如何高效獲取、篩選、應用最新的醫學證據，對于臨床科研工作者來說一直是道現實難題。許多發達國家的知識服務平臺已成為臨床科研的重要工具，但目前我國自主研發的該類平臺尚不多見，臨床科研“找不準研究方向、讀不完前沿成果”的困境亟待破解。
    “我們要做中國臨床科研的‘循證外腦’。”蘇州智能決策醫療科技有限公司創始人王博說。
    這家致力于將人工智能、大數據技術與我國臨床科研實際需求相結合的科技企業，2025年落戶蘇州工業園區后積極開展自主研發，成功建成基于領域大語言模型（LLMs）技術的循證決策信息一體化平臺。
    從具體邏輯來看，該平臺依托積累多年的完整循證方法論和科學標簽體系，搭建了一套覆蓋PubMed 2000余萬篇英文文獻、全球臨床試驗數據、最新研究成果及專家共識等在內的知識體系，再通過AI科學標注證據等級、領域、態度等標簽，形成可月度動態更新的“證據圖譜”，幫助臨床科研工作者從繁重的案頭工作中解放出來。
    “以前做研究我們主要靠人工檢索信息，耗時耗力。現在有了平臺輔助，最新最權威的證據觸手可及。”相關用戶反饋，平臺既支持智能問答、中英文翻譯、文獻解讀等功能，還有PPT、虛擬人等可視化展示方式，單篇文獻一鍵生成醫學匯報PPT僅需十余秒，大幅提升臨床科研效率。目前，該平臺研究領域覆蓋糖尿病、慢性腎病、腫瘤等，申請多項專利、數十余項軟著，已服務全國超過100家頂級三甲醫院和30余家全球領先藥企的客戶。
    針對不同專病領域，平臺還能基于大數據構建“專病文獻庫”，智能識別證據缺口、定位臨床科研“無人區”，幫助醫生更快鎖定研究方向，產出高質量科研成果。值得關注的是，該企業結合國內專家資源，率先把中醫納入循證框架，用AI打通從經驗傳承到證據整合、從科研選題到成果應用的轉化鏈路。
    盡管技術領先，但平臺在落地中仍面臨諸多現實挑戰。“當前，臨床科研工作者對AI輔助工具的認知與信任度呈現分層差異，高等級醫療機構和外資藥企接受度相對較高，而基層市場仍需培育。”王博說。為此，該企業采取“雙向發力”策略：一方面，加強與國內頂級醫療機構合作，積極申報地方建設試點工程，自上而下進行推廣；另一方面，下沉基層醫療市場，通過“縣域臨床+科研優化中心”模式，以人工智能技術補齊縣域臨床科研短板，賦能基層醫療高質量發展。

生態“破圈”
    驅動“醫-患-企”服務閉環

隨著AI對醫療健康的賦能持續深入，如何突破醫生、患者與藥企之間的應用邊界，構建覆蓋診療決策、健康管理與產業升級的全鏈路服務生態，成為重要命題。蘇州良醫匯網絡科技有限公司近年來敏銳把握這一趨勢，正加速從“腫瘤醫生綜合內容平臺”向“AI驅動的全醫學領域數字化創新平臺”躍遷。
    “一開始我們只想聚焦腫瘤領域服務醫生和患者，提供前沿資訊、專業知識庫、臨床決策支持和病例討論平臺等。慢慢發現，市場需要的不只是這些。”良醫匯創始人王玨說。
    正是這一洞察，推動良醫匯完成了一次戰略轉型。公司投入核心研發力量，推出自研醫學大模型MedSeek.Ai。與市面上通用大模型不同，MedSeek.Ai采用醫學工程化架構（Medical-based Harness Engineering），結合國產320億參數（簡稱“32B”）大模型，在核心醫療任務中實現對通用大模型的性能超越，走出一條“醫學工程化”的差異化路線。
    以自研大模型作為核心引擎，良醫匯圍繞醫、患、企三方需求，構建起完整的數字化服務體系。例如，面向醫生的專業醫學決策工具“智愈MedSeek”，是國內全醫學醫療領域少有的同時具備自研Agent與成熟應用場景的AI醫療產品，在美國醫師執照考試（USMLE）中準確率達到96%，高于美國當前流行的同類型平臺OpenEvidence（94%），已服務超70萬專業醫生，其中國內腫瘤醫生覆蓋率超75%。
    在良醫匯的產品矩陣中，面向患者的“智愈-AI病歷夾”App同樣備受關注，已經為超百萬患者及家屬提供科普教育、用藥指導、臨床試驗匹配、AI報告解讀等服務。面向藥企，良醫匯推出處方藥市場AI驅動工具“AI市場計劃助手”，服務150多家知名創新藥企，提供精準數字營銷、學術推廣、患者服務等覆蓋新藥上市全周期的數字化解決方案。
    這家成立于2015年的AI醫療科技公司，已獲得騰訊、啟明、君聯等知名機構投資，現有員工200余人，公司已成功通過國家網信辦算法備案及大模型登記，擁有8項專利、110項軟件著作權。
    近年來，該公司通過持續優化AI回答的循證依據可追溯性、與權威學會合作等方式提升醫生對AI輔助工具的信任度；同時開展數千場義診與近萬次公益科普直播等，提升患者對AI工具的認知和使用黏性。該公司計劃于近年內完成IPO，募集資金將主要用于AI產品及大模型的研發投入、全醫學知識庫建設、海外市場拓展等，致力于構建連接藥企、醫生、醫院和患者的全方位數字化生態圈，實現醫患企三方共贏的良性生態。
    圖靈深視將AI技術從商品鑒定延伸至健康檢測，智能決策推動臨床科研從人工檢索到智能平臺輔助，良醫匯從打造腫瘤內容平臺到構建完整的數字化服務體系，三家企業的轉型發展看似“跳躍”，實則一脈相承，背后正是園區完善的算力支撐和產業鏈生態，讓這種跨界創新得以快速驗證并應用推廣。
    作為蘇州乃至江蘇全省發展人工智能和生物醫藥產業的重要陣地，2020年前后，園區基于產業集聚優勢前瞻布局，借助人工智能的跨界賦能屬性，推動人工智能技術在生物醫藥產業的廣泛應用和深入發展，目前已集聚相關企業210余家，成為孕育新產品新業態新模式的創新沃土。
    當前，“AI＋醫療”仍處于“快速發展期”與“瓶頸突破期”相互交織的關鍵階段。園區將進一步發揮產業基礎優勢，以創新驅動為引領，聚焦從材料突破到新藥研發、從器械迭代到服務升級全鏈條深化布局，筑牢守護人民群眾生命健康福祉的“智慧屏障”，打造國內外具有影響力的人工智能和生物醫藥融合創新高地。