近年来，人工智能在智慧医疗领域的各个环节都展示出了无与伦比的发展前景，但临床有效性、商业联合途径方面的多重挑战也接踵而至。

围绕AI时代下的肺癌诊疗蓝图，罗氏制药公司Milan Obradovic博士在分析诊疗短板的基础上，提出了“端到端”的全套肺癌解决方案。Milan博士指出，全球肺癌诊疗目前都存在筛查不充分、辅助科室资源缺乏、分子诊断可及性及普及性差等问题，解决的关键在于用“整体化的观念”看待肺癌——看待从筛查到早诊、从治疗到监测的疾病全程，在于通过高质量平台把上述难点的解决方案整合起来，让AI预测算法、AI辅助的影像学系统、远程病理学和分子测序等关键技术相互衔接，形成系统化、体系化的完整路径。

罗氏制药公司Milan Obradovic博士

若理念与思路是数字医疗发展历程中的引路明灯，那么法律监管无疑就是“测绘之尺”。中伦律师事务所斯响俊律师从法律监管框架出发，分析了数字医疗在商业化与产业化过程中所面临的“算力、算法”层面上的合规监管以及“数据与应用”层面上的法律挑战，并就企业和医疗机构之间的联合开发场景做了相关实务分析。 斯律师指出，对于具有舆论属性或社会动员能力的生成式人工智能服务（例如基于公众账号的智能问诊等），企业可能面临算法备案和安全评估的合规义务。此外，企业在跨境业务中的某些特殊的算法还可能涉及进出口管制，需要引起企业的重视。由于医疗数据的敏感性，相关数据的采集、使用和出境也比一般的个人信息受到更严格的监管。不过，围绕数字医疗的多层次的监管，其根本目的还是在于打造合理且规范化的研发和商业化环境，助力我国数字医疗更快、更好地向前发展。  

中伦律师事务所斯响俊先生

广东省人民医院信息处梁会营处长在总结中言简意赅地表达了对数字医疗的看法：数据越多越好、AI越智能越好，但必须遵守的前提就是应用上的合规性。尽管技术和算法的发展提高了医疗系统的工作效率，但随着数字化工具的商业化推进，数据的隐私性、算法的知识产权、成果的专利布局等，也逐渐成为了行业关注的焦点。

大数据时代，利用先进算法和数据分析提供精准治疗方案是个体化医疗的基础，但创新思路与创新策略更是数字医疗和个体化医疗的精神“引路人”。

首都医科大学宣武医院国家老年疾病临床医学研究中心陈彪教授在会中分享了数字医疗的应用理念和技术赋能的具体案例。陈教授表示，数字医疗正在慢性病领域开创一种新的管理模式。以帕金森病（PD）的全程管理为例，无论是苹果手表对PD运动症状的监测，还是健康档案及临床信息的联通，亦或是“冻结步态干预智能鞋”给远程医疗带来的助益，数字医疗正通过信息系统、算法模型系统、行动或管理系统赋能三大技术体系，打造新型的个体化、精准化慢病管理生态。

首都医科大学宣武医院陈彪教授

复旦大学附属中山医院孙惠川教授、徐彬博士分享了在罗氏创新算法加速营（AACAMP）中的感想与收获。“AACAMP的成立初衷是为了解决临床算法建模中的技术难题，从而推动孵化项目落地以提供更精准的个体化医疗服务”，徐彬博士介绍道。本次孵化项目借助肝脏磁共振影像和机器学习技术建立了能对接受特定治疗方案患者获益进行预测的模型，联通交叉AI领域专家发挥了1+1>2的作用。孙惠川教授表示，本次算法成果期待能较好地满足更多潜在患者的临床需求，尽管离正式投入使用还有一定距离，但在罗氏个体化医疗团队的指导下，我们正朝着正确的方向前进，希望最终能够为助力肝癌患者生存率提高提供有效工具。

复旦大学附属中山医院孙惠川教授、徐彬博士

新工具的诞生无疑会助力医疗水平发展，但如何从专利布局的角度选择合适的研究方向，却是决定新工具能否成功落地的关键。清华大学技术转移研究院技术转移高级主管张鑫蕊女士在分析医疗健康领域专利布局现状和制度设立初衷的基础上，剖析了高价值专利的三大内涵——技术价值、市场价值和法律价值，并分享了专利审查标准、加快审查途径、专利申请流程及海外布局策略。张女士指出，高水平的发明创造是高价值专利的基石，经过检验的市场价值是衡量质量的重要标准，最终要依靠强有力的专利保护和稳定的权利要求，助力创新型产品行稳致远。

清华大学技术转移研究院张鑫蕊女士

数字化工具的落地与应用过程中会面临诸多挑战，上海市科技成果评价研究院执行院长张福奇先生在会中表示，但“以患者为中心”、“以临床价值为导向”、“以创新驱动发展”始终是不变的准则。

张璋 先生