助力大连“智慧康养”产业：多模态大模型赋能老年慢病管理

2025年12月13日，大连智慧康养产业系列论坛在大连大学附属中山医院门诊五楼中讲堂举办，会议邀请了众多专家学者和行业精英，围绕“助力大连智慧康养产业：多模态大模型赋能老年慢病管理”展开了深入的讨论与思辨。

本次论坛的引导嘉宾和特邀嘉宾包括：大连医科大学公共卫生学院的陈俊峰教授，大连大学附属中山医院新生儿科的王嘉瑜医生，大连理工大学软件学院的徐博副教授，苏州数说信息科技有限公司的史国良总经理，大连市甘井子区养老福利协会的徐丽君会长，大连市爱源慧社会工作发展中心的贾囡主任，以及至简天行中医馆的张子愈博士。此外，25-26年度CCF YOCSEF总部副主席鄢兴雨，25-26年度上海分论坛主席石亮、AC蒋龙泉，25-26年度长沙分论坛主席纪军刚，25-26年度重庆分论坛主席陈芋文，25-26年度武汉分论坛学术秘书裴羽尘，CCF大连分部主席齐恒、副主席吴永鹏等也出席了本次论坛。

老年慢性病具有病种复杂、病程长、预防与干预难度大的特点，亟需依托人工智能实现精准化、个性化管理。然而，当前慢病管理的数据来源分散在医疗机构、康养机构及家庭监测设备中，存在采集难、标准不统一、跨机构共享受限等问题。与此同时，老年慢病全流程管理涉及预防、诊断、干预（中西医结合）、治疗与康复等多环节，对算力、算法和多模态数据融合提出更高要求。多模态大模型的引入，为大连“智慧康养”产业在智能化、体系化和可持续化发展方面提供了重要技术路径，有望推动医、养、康、护深度融合，打造老年慢病管理的新范式。

大连医科大学公共卫生学院陈俊峰教授的讲座内容深入探讨了医学与人工智能结合的前景与挑战，强调了卫生健康领域的特殊性，指出医疗行业的核心是满足人类健康需求，同时也提到医保资源有限性对医疗服务的影响。陈教授着重分析了老龄化社会对医疗资源的需求增长，并提出人工智能在医学领域的潜力和可能性，如通过大数据和多模态技术实现个性化、精准化医疗服务，也提醒我们需要警惕人工智能对医学可能带来的伦理和法律挑战。此外，强调了健康不仅仅是无疾病状态，更是身心和谐的整体状态。最后，陈教授提出了从个人健康到城市活力构建的未来方向，为医学和人工智能的融合发展提供了宝贵的视角和建议。

大连大学附属中山医院新生儿科王嘉瑜医生的演讲深入探讨了智慧康养的核心理念及其在健康管理、医疗服务、生活照料和情感关怀等全流程中的应用。通过智慧化手段，结合大模型技术，实现精准健康评估、风险预测、个性化干预以及医疗资源的高效配置。报告中提到的案例，如心梗预警、糖尿病管理、康复机器人等，展现了科技赋能养老的实际成效。同时，智慧康养还重视老年人精神层面的需求，包括人文关怀、社会活动参与和临终关怀，强调以人为本的理念。未来智慧康养将通过AI、大数据和中西医结合等技术手段，推动医康养护深度融合，为老年人提供更高品质、更有尊严的晚年生活。这是一场对老龄化社会的深刻回应，也是对未来的美好承诺。

大连理工大学软件学院徐博副教授的报告内容详细阐述了康养机器人在情感表达、智能计算及实际应用中的研究进展。她提出了通过多模态隐喻理解、引入心理学理论进行情感识别、构建长期记忆模型以及个性化共情回复的研究方向。同时，针对大模型在物理世界交互、长期记忆和个性化能力方面的不足，提出了具体解决方案。此外，徐教授还分享了团队在医疗领域的技术成果，如可穿戴超声设备、血糖检测和脑电生成文本等应用，并展示了机器人在教育、康养及服务领域的落地场景。演讲内容充分体现了人工智能在康养领域的前沿发展及落地应用的潜力。

思辨议题一：大模型能否支撑老年慢病全流程管理？

与会嘉宾首先探讨了是否已有成熟的大模型能够支撑老年慢病的全流程管理。专家们一致认为，尽管现有的大模型技术具备一定潜力，但仍面临数据标准化、模型适配性和临床验证等诸多挑战。医疗数据的分散性和不统一性、数据量不足以及多模态数据的复杂性成为主要难题。同时，医院在数据保护和共享方面的保守态度，以及缺乏明确的法律框架和激励机制，也制约了技术的应用。

嘉宾们从技术、数据、政策、临床应用等方面进行了深入探讨。首先，在技术层面，多位专家认为当前的大模型技术具备一定的潜力，但具体到老年慢病全流程管理，仍存在诸多现实问题。主要挑战在于数据的获取和标准化，医疗数据的分散性和不统一性阻碍了模型的有效训练。同时，医疗领域的多模态数据（如影像、基因、血液指标等）复杂性高，数据量不足也是限制因素之一。其次，从实际应用来看，医院对数据的保护和管理是关键难点。现阶段，医院对数据共享的意愿较低，加之缺乏明确的法律框架和激励机制，导致外部团队难以获取足够的数据支持。此外，医疗机构内部对大模型技术的接受度也较低，尤其是在涉及患者安全和责任划分时，存在一定的顾虑。再次，从社会治理角度出发，有嘉宾提出，可以从城市级别的老年慢病管理评价体系入手，通过政策支持和技术手段，推动智慧养老的发展。这种方法或许能为大模型在医疗领域的应用提供新的突破口。最后，在伦理和信任方面，嘉宾们指出，医疗领域与其他行业不同，患者对技术的信任度直接影响其应用推广。即使技术成熟，如何平衡技术与人文关怀之间的关系仍是需要深入思考的问题。综上所述，老年慢病全流程管理的大模型虽然具有广阔的应用前景，但其落地实施还需解决数据、技术、政策支持及信任等多方面问题。未来的发展方向可能是逐步推进，从单一环节入手，逐步实现全流程覆盖。

思辨议题二：大模型应具备哪些关键特征？

针对面向老年慢病的全流程管理，嘉宾们探讨了大模型应具备的关键特征。专家们指出，多模态数据整合、跨机构互联互通、实时预测与干预能力是核心要求。为了实现这些目标，数据层与技术层的支撑至关重要。专家们强调，只有建立起统一的数据标准和技术框架，才能确保大模型的高效运行。

与会嘉宾围绕医疗领域的大模型应用展开深入讨论，并形成了一些核心观点。首先，在技术适配与模型能力方面，当前的大模型在多模态数据整合和医疗设备适配上还存在技术瓶颈，尤其是在特定病种全流程管理中，远未达到预期效果。专家一致认为，未来应更加注重模型的专病优化及对于诊疗全流程的支持。其次，针对老年慢病管理，嘉宾指出，由于该领域涉及数据跨度长、采集复杂、患者依从性低等多重挑战，现阶段技术尚无法有效支撑其全流程应用。建议应从特定病种或具体场景着手，逐步推进应用落地。此外，强调确保数据连续性、可信性、可靠性与可控性是解决这个难题的关键方向。关于多端需求的差异化，嘉宾分析了患者、医生及医院在慢病管理中的各自需求。患者更期待个性化指导与病情预警，医生希望优化诊疗流程和调整方案，而医院则更关注持续随访与数据治理。基于此，大模型在不同端口的数据采集及处理上，需要进一步精细化，以适应多样化需求。数据治理与跨机构协同则被认为是推动医疗大模型发展的核心所在。通过技术手段降低数据采集、转换及共享成本，有望以高质量数据为驱动力提升模型表现力，实现更广泛的应用落地。此外，关于技术路线与循证医学，嘉宾强调需以科学指南和可靠数据作为技术研发的基石，切勿盲目微调。需要根据实际需求审慎选择技术开拓方向，以促成基层与高水平医院间的大模型普惠应用。最后，嘉宾针对多模态技术与未来优化方向展开探讨。虽然当前多模态已具备一定的可能性，但在老年慢病全流程管理中，其实际应用需求和模型能力还需进一步明确与提升。与此同时，要不断优化数据采集、治理和共享手段，并探索更加适宜的技术解决方案。综上所述，与会嘉宾普遍认为，医疗领域的大模型具有极大的应用潜力，但在技术升级、数据治理以及实际场景适配方面，仍需持续探索，通过平衡不同主体的需求最终推动医疗服务的高质量发展。

思辨议题三：如何构建可落地的解决方案？

最后，讨论聚焦于如何构建切实可行的多模态大模型解决方案。嘉宾们认为，慢性病管理的复杂性需要一个闭环管理系统，涵盖预防、诊断、干预和治疗的全程。技术路径的选择不仅需要技术创新，还要推动校企政多方协同，形成合力，共同推动智慧康养产业的发展。

各位嘉宾在讨论中围绕智慧医疗的落地应用、多模态大模型的技术实现以及相关商业模式展开了深入探讨，提出了许多具有建设性的观点和建议。首先，在智慧医疗的落地应用方面，大家强调了多方协同的重要性，包括医院、高校、社会服务机构等资源的整合，以服务社区健康管理为核心目标。通过技术赋能社区医疗，推动医疗服务的普惠化和便捷化，特别是在慢性病管理和健康预防领域，强调从被动治疗转向主动预防，并打造一体化服务共同体。其次，针对多模态大模型的技术实现，嘉宾们指出了现阶段面临的数据壁垒和样本质量问题，尤其是医疗数据的价值评估与准确性问题。部分嘉宾建议考虑构建独立的数据平台，通过生成高质量核心数据来训练大模型。此外，提出了大小模型协同的技术路径，小模型用于处理确定性问题，大模型则侧重于交互和复杂问题的解决，这种分层次的协同方式有助于提高技术落地的可行性。在商业模式方面，嘉宾们提出了结合康养中心、医疗机构和家庭护理的综合服务模式，以未病干预为核心，提供经济可行且具备市场潜力的健康管理方案。这种模式不仅能够满足中老年群体的健康需求，还能激活相关产业链，为经济增长注入新动力。此外，部分嘉宾对中医与西医结合的可能性进行了探讨，认为中医在生命本质认识上的优势可以为智慧医疗提供新的视角。同时，针对大模型在辅助诊疗中的应用，有嘉宾提出了“望闻问切”能力的技术探索方向，例如通过分析声音、图像等多模态数据进行初步诊断，从而优化诊疗流程并减轻医生负担。总体来看，各位嘉宾的观点相辅相成，从政策支持、技术路径、服务体系到商业模式，为智慧医疗的落地提供了全面的思路。未来智慧医疗的发展需要在技术突破与实际应用之间找到平衡，同时注重社会认知与用户接受度的提升，最终实现科技赋能健康生活。

本次论坛以“助力大连智慧康养产业：多模态大模型赋能老年慢病管理”为主题，围绕老龄化背景下慢病管理面临的数据分散、标准不统一和落地难等现实挑战，系统探讨了多模态大模型在医、养、康、护深度融合中的应用前景与实施路径。来自高校、医院、企业及社会组织的多位专家，从医学需求、技术能力、伦理治理与产业协同等角度展开交流，认为大模型在精准评估、风险预警和个性化干预方面具有重要潜力，但当前仍受制于数据治理、模型适配、临床验证和信任机制等关键问题。论坛共识指出，应以专病和具体场景为切入点，通过校企政多方协同、大小模型协作和社区级应用示范，逐步构建可落地的多模态智能解决方案，推动大连智慧康养产业实现高质量、可持续发展。

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YOCSEF DALIAN

2025-12-14