AI导读：

上海发布《上海市发展医学人工智能工作方案（2025—2027年）》，旨在推动人工智能与医学创新深度融合，涵盖创新策源、支撑平台、应用场景、产业发展等五大维度。

　　原标题：上海发布医学人工智能发展蓝图

　　◎侯树文 本报记者王春

　　随着医学与人工智能的加速融合，这一交叉领域已成为国际科技竞争的新焦点。12月24日，上海市政府正式揭晓了《上海市发展医学人工智能工作方案（2025—2027年）》（以下简称《方案》），旨在通过18条具体举措，从创新策源、支撑平台、应用场景、产业发展等五大维度，推动人工智能与医学创新的深度融合。

　　凭借丰富的医疗资源，上海为医学人工智能的前沿技术研究提供了广阔的应用舞台。《方案》明确指出，将致力于人工智能在临床医疗、中医药、公共卫生、医疗管理、医保监管、药械研发等领域的全面融合，打造全链条、全场景的应用生态。

　　在医学人工智能的探索之路上，上海的医疗机构已迈出坚实步伐。上海市东方医院的医学大模型“Med-Go”便是一个生动例证。该模型的创始人、东方医院急诊与重症医学科主任张海涛展示了其在实际病例中的应用：一位患儿经过近一年的时间，在北京某知名三甲医院确诊为罕见自身免疫性疾病。而“Med-Go”在接收到患儿病历后，仅用几分钟便得出了专家团队一年的诊断结论。

　　面对医学大模型应用中的两大挑战——如何读懂复杂医学知识与医疗数据共享难题，《方案》提出了应对策略。上海将构建医疗健康数据新型基础设施，包括制定数据分类分级、融合应用等标准规范，以及建设市卫生健康数据大平台。同时，通过语义知识图谱、预训练大语言模型等技术，实现复杂医学数据的自动抽取与处理。

　　在创新药物研发领域，《方案》也提出了明确支持方向，包括蛋白结构预测与从头设计、药靶预测、药物设计与智能优化等关键技术。

　　上海交通大学张江高等研究院的洪亮教授团队，正利用人工智能技术革新生命科学研究流程。他们研发的Pro大模型，能够直接将蛋白质序列转化为功能，将蛋白质改造周期从几年缩短至几个月。

　　此外，《方案》还强调了人工智能技术在临床试验管理中的应用。上海市临床创新转化研究院正尝试利用人工智能技术提高受试者筛选效率，以实现多中心临床试验的精准筛选与发现，从而扩大患者入组规模，降低脱落率，提升患者入组效率。

（文章来源：科技日报，图片链接保留未展示）