◎当前报纸的记者Zhang Jiaxing目前，技术人工智能（AI）在疾病诊断，图像识别，药物研究和开发领域表现出了巨大的潜力和价值。如何进一步促进人工智能中医学发展的深刻加强，以及如何使人工智能“发挥其优势并防止其劣势”在增强医学教育发展方面？从4月19日到20日，在北京举行了2025年的2025年中国医学发展会议，其主题为“人工智能强调医学发展”。会议上的会议讨论了变革的道路以及人工智能和医学深入整合的发展方向。中国工程学院副校长，中国医学科学院校长王·陈（Wang Chen）指出，人工智能加深了我的范式和生态行业研究。医学界应适应人工智能的发展，在阶段促进人工智能和医学的融合，并全面发挥人工智能作为人们在人们医疗保健中的新优质生产力的重要作用。 “医学领域的数据的特征是敏感性，不可逆的结果和复杂的负责人。”工业和信息技术部前副部长王江承认，医疗和健康行业的特异性已经生产了医疗和健康AI大型模型，需要对人类计算机的一致性规则进行全面的渗透，即通过技术方法和道德NA框架，我们确保我们确保与AI的目标行为和人类价值保持一致。从算法和数据开始，并随着人工智能和EME的发展而开发“底层建筑层”。大量数据，生物学研究和数学医学的条件是年龄的。基于人工智能的基础建筑，并在许多领域（例如疾病研究）中应用人工智能。G多数数学考试算法。数据问题仍然是瓶颈，可防止人工智能在医疗领域的深层应用。 Yau说，医疗数据存在“噪声”（错误或无关数据集信息）和缺失值等问题。传统方法在处理这些问题时通常需要复杂的预处理，增加的复杂性和青少年不能确定数据处理，并且会影响模型的准确性。国家卫生委员会计划，发展和信息技术部的一级研究员沉江认为，有必要在医疗领域开发高质量的数据集和人工智能语料库，以打破大型模态技术的瓶颈，例如不足的专业语料库和不平等的多时间处理过程。 “相关部门通过标准化构建，跨机构数据莎林等措施加强采矿数据价值他介绍。直接和管理并开发新的医疗生态系统。安全性和管理是医学人工智能数据的债券，医疗数据（例如医疗历史信息）在每个患者的生活中必须骑行，并且因为“骑行的安全性”是“骑行”，并且因为“骑行的范围”与“骑行”有关吗？”设置以自动阻止道德数据源，并开发一个可靠的医疗数据以促进数据和循环共享的空间。”王江强调，数据集的构建应将隐私保护置于众所周知的位置，深入了解专业医学的知识，包括高级数据和技术科学，并有效地处理诸如敏感性和计算数据的问题，包括敏感性和脆弱性。G隐私，定期标准化，多模式关联和较小的样本增强。国家卫生委员会统计信息中心主任赵明强调，医疗人工智能的应用应始终基于安全性和证书，符合以患者为中心的患者原则，并专注于医疗决策，建立动态和可持续的评估机制，并促进协调的法律管理和道德管理。 “为了使AI从出色的工具跃升到可靠的合作伙伴，AI医疗应用需要实现可解释性，信任和人类统一的目标的目标。” Wang Jiangping说，一致性规则应深深植根于技术架构，建筑数据集，医院管理，患者知识，工业管理和其他AI医疗链接。王陈·萨格EST认为应在阶段明确促进任务。在短期内，澄清人工智能逻辑在药物中的定位和应用，进行基于场景的基于屏幕的项目；在中期扩大应用的范围，并在整个场景中促进人工智能和医疗保健的整合；长期发展应涵盖整个科学，临床和管理研究链，发展一种新的人工智能生态，以赋予该药物的能力，并参与国际规则的制定。