圆桌对话环节更是直击“人机协作、数据互通”等医生关心的核心议题，为AI精准医疗临床应用提供了实用参考。

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泛在机器人：医生的“组件化智能战友”

对于临床医生而言，技术的价值最终要落地于“好用、实用、安全”。曹其新教授解析的两大核心技术，恰恰回应了这一需求：

组件化设计：

区别于进口通用型手术机器人的高价冗余，将机器人的感知、控制、执行功能拆解为标准化组件。

临床可根据不同手术（如脊柱钻孔、腔镜手术）或康复需求，快速组合出专属装备——无需投入巨额成本研发整机，大大降低了医疗机器人的应用门槛。

具身智能+IoT：

通过“云端AI大脑-边缘侧实时处理-终端设备执行”的架构，泛在机器人实现了“具身智能”——即通过与临床环境、患者体征数据的实时交互，自主调整操作精度与流程。

例如手术机器人可结合医学影像（CT/MRI）与力传感器数据，动态修正钻孔路径。

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多模态AI：破解临床“数据孤岛”与过度治疗

在肿瘤临床诊疗中常碰到两个难题：

一是各个科室数据分散成“孤岛”，AI模型在实验室练得准，到临床就“水土不服”；

二是局部晚期宫颈癌放疗总是“一刀切”，不少低危患者承受疗程延至2年、费用涨10倍的过度治疗。

而梁晓坤博士的分享，直击这些肿瘤诊疗的核心痛点：

通过联邦学习技术，不用医院共享原始数据，仅提取数据特征就能整合多中心数据来训练模型，既确保了患者隐私，又解决了AI模型“实验室准、临床差”的问题；

而针对过度治疗，梁晓坤博士分享了其团队研发的CerviPro多模态预后模型——整合治疗前后双时点CT影像、放射组学特征和临床变量，能清晰区分高、低复发风险患者，直接为低危群体“减负”，同时为高危患者精准匹配强化治疗方案；

此外，还配套了无创分子预测技术——通过CT影像即可评估肿瘤基质的分子表达，替代部分有创病理活检，为无法耐受穿刺的患者提供了更安全的诊断路径。

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脑机接口：从“黑科技”到临床“可及工具”

技术落地离不开政策支持+收费标准+成熟产品的组合拳。对此，李维维女士分享了目前脑机接口的落地情况：

随着“十五五”将其列为未来产业，2025年医保已明确脑机接口收费体系，并在武汉完成国内首例政府指导价手术，标志着技术进入规范化应用阶段；

同时随着国内在柔性电极等核心技术上实现突破，头部企业已形成成熟的产品矩阵。

此外，李维维女士还从临床案例展开，明确了脑机接口的核心应用方向：

侵入式电极植入皮层，适配脊髓损伤等需要高精度控制的重症场景；半侵入式电极植入头皮与颅骨间，平衡安全与信号质量，适配癫痫、帕金森病的神经调控；非侵入式通过头皮电极采集信号，主要应用于医疗康复、心理健康等领域。

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圆桌环节：直击三大核心问题

圆桌对话聚焦精准医疗领域提出3个问题，三位嘉宾分别给出明确答案，形成“技术为医生减负”的核心共识：

核心问题1：人机协作与医生能力边界面临哪些机遇与挑战？泛在机器人怎么通过训练变得更智能？

对此曹其新教授表示——人机是互补而非替代。机器人减少伤害、补体力短板（防辐射、稳操作），而医生专注诊疗决策与医患沟通的核心价值。

而泛在机器人的训练靠临床中积累的手术数据，学会适应不同的医生和临床场景。

核心问题2：如何破解数据孤岛，让AI模型在临床“用得准”？

梁晓坤博士表示：AI看病的发展程度没有大众想象的那么高，目前还不能完全依赖于此，这其中也有“数据孤岛”的原因，未来可以考虑通过联邦学习、医联体两个层面来解决问题。

核心问题3：脑机接口和其他精准医疗技术的联合应用存在哪些壁垒？

随着多技术融合成为趋势，脑机接口与基因编辑、神经调控的联合应用潜力巨大，但也面临诸多挑战。

李维维女士通俗拆解了4大壁垒：三者核心技术尚未完全成熟，联合应用缺乏坚实基础；三者在时间尺度上差异显著，难以做到同步协同；此外，身体排异强烈、安全风险未知也是不可忽视的壁垒。

从泛在机器人的组件化设计，到多模态AI破解诊疗痛点，再到脑机接口的临床普及。整场会议始终传递核心：精准医疗不是简单的“用技术替代人”，而是整合新技术和传统医学方法，让诊疗更高效、更安全。

本场会议的全部内容可通过下方重播链接回顾：

https://v.ofweek.com/#/topic/1883

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