人工智能正以其前所未有的速度和规模，渗透到医疗健康领域的各个方面。肺癌，作为全球范围内致死率极高的恶性肿瘤，对人类健康构成了严重威胁。肺癌的早期诊断和有效治疗一直是医学界面临的重大挑战。随着深度学习、计算机视觉、自然语言处理等AI技术的不断进步，在影像识别、病理分析、基因组学研究、个性化治疗计划制定等方面展现出巨大潜力。然而，AI技术从实验室到临床广泛应用的转化过程仍面临诸多挑战。技术成熟度、法规政策、伦理问题、医疗人员培训、患者接受度、数据隐私保护、成本效益分析等都是需要深入探讨和解决的问题。在这一背景下，CCF YOCSEF哈尔滨于2025年3月15日在哈尔滨举办了“人工智能革新肺癌诊断与治疗：距离落地应用还有多远？”观点论坛。论坛由CCF主办、CCF YOCSEF哈尔滨承办。CCF YOCSEF哈尔滨副主席张晓光和YOCSEF哈尔滨AC委员路贝共同作为执行主席主持了论坛。

论坛邀请了哈尔滨医科大学附属第四医院副主任医师董庆、东北林业大学教授邱兆文、哈尔滨工程大学教授单明广进行了引导发言。此外，本次论坛邀请了哈尔滨医科大学附属第四医院副主任医师吴鹏、黑龙江大学教授马吉权、哈尔滨工业大学副教授宋枭禹作为思辨引导嘉宾进行了思辨引导发言。YOCSEF哈尔滨主席李洋、YOCSEF哈尔滨副主席李元鹏、YOCSEF哈尔滨副主席王勇、YOCSEF哈尔滨学术秘书张春龙、YOCSEF哈尔滨AC委员冯兴宇、YOCSEF哈尔滨AC委员戴百生、YOCSEF哈尔滨AC委员刘靖宇、YOCSEF哈尔滨AC委员高雪瑶、YOCSEF哈尔滨AC委员玄世昌、YOCSEF哈尔滨AC委员杨海陆、YOCSEF哈尔滨AC委员武国庆、YOCSEF哈尔滨AC委员张轶鑫、YOCSEF哈尔滨AC委员赵佳音、YOCSEF哈尔滨候任AC委员张薇、YOCSEF哈尔滨候任AC委员朱庆福、YOCSEF哈尔滨候任AC委员孙敬云、YOCSEF哈尔滨候任AC委员赵海洋等哈尔滨YOCSEF成员参加了论坛活动。本次论坛还邀请了来自哈尔滨理工大学、哈尔滨工业大学、东北林业大学等高校的多位来宾共同参与论坛思辨。

此次观点论坛主要分成两个环节，分别是引导发言和思辨环节。在引导发言环节，3位嘉宾分别从AI肺癌诊疗技术的总体进展、AI肺癌诊疗技术的前沿研究、AI肺癌诊疗技术的应用实践三个维度进行了观点分享。在思辨环节，嘉宾们对AI肺癌诊断技术的能力与风险、AI肺癌诊断技术给医生带来的机遇与挑战、如何构建融入AI技术的肺癌诊断新体系三方面问题进行了深入讨论，抢麦此起彼伏，各位嘉宾思想不断碰撞。

邱兆文作了题为“人工智能技术在肺癌诊疗中的研究进展”的引导发言。他从肺癌诊疗AI技术的发展阶段、应用现状、发展方向三个方面，介绍了肺癌诊疗AI技术的研究进展情况。他指出，基于AI的肺癌诊断技术是医生的有效辅助技术，该技术的发展将大幅提高肺癌诊疗工作的效率。

图1 邱兆文作引导发言

单明广作了题为“生物组织的相位无损定量成像技术”的引导发言。单明广的引导发言深入介绍了基于光学技术的无染色AI病理检测技术。他指出，该前沿技术可以有效提高肺癌诊断病理检测工作的精确度，从而提高肺癌诊断病理检测的效率。

图2 单明广作引导发言

董庆作了题为“人工智能在肺癌诊疗中的应用”的引导发言。他指出，AI技术凭借其功能多样、产品较为成熟、诊断灵敏度高等特点，能够有效辅助医生完成肺癌诊疗工作。此外，他还指出，AI技术还具备支持肺癌治疗决策和肺癌治疗疗效监测与随访等其他方面的肺癌诊疗工作。因此，AI技术可以有效和较为全面的辅助肺癌诊疗工作。

图3 董庆作引导发言

在思辨环节，三位思辨引导嘉宾与参会者共同探讨了三个思辨议题。

图4 思辨嘉宾进行思辨引导发言

思辨议题一：人工智能诊疗技术对医生肺癌诊疗带来的是更大的辅助效果还是更大的风险？

思辨引导嘉宾马吉权认为，AI技术融入肺癌诊疗工作是必然趋势。AI技术在肺癌诊疗领域的使用是该领域方法论的革新。但任何技术都具有两面性，该技术的使用必然存在风险。将AI技术融入肺癌诊疗工作的关键在构建合理的AI技术与医生关系。AI技术应作为医生的辅助，而非替代医生。随后王勇、董庆、吴鹏、李洋、杨海陆、刘靖宇、邱兆文、单明广、李元鹏、玄世昌、戴百生、路贝等参会来宾对该议题进行了思辨发言。观点输出主要集中在以下方面：

1. AI模型的合理使用可以为肺癌诊疗工作提供有效的辅助和支持。

2. AI模型可以为有效解决基层医生能力不足的问题。

3. AI模型固有的幻觉、出错、不稳定等问题对医生和患者均会带来风险。

4. AI模型在肺癌诊疗工作中应作为医生的辅助。医生应作为诊疗工作的最终决策者。

5. 由于肺癌的诊疗具有很强的特异性，患者不应过于依赖AI模型提供的诊断信息。诊疗过程应以医生的判断为核心，AI模型的判断为辅助。

6. AI模型的有效使用需要通过持续尝试进行完善，从而有效发挥AI模型的辅助能力，并避免AI模型的使用风险。

图5 针对议题一的思辨

思辨议题二：传统肺癌医生将如何应对人工智能诊疗模式带来的机遇与挑战？

思辨引导嘉宾宋枭禹认为AI模型通过大规模数据训练构建。因此，AI模型包含了领域中的一般性经验。DeepSeek等大模型在这方面尤其具备优势。因此，AI模型的使用为肺癌诊疗效率的提升带来了机遇。但AI模型的有效使用要求使用者具备驾驭AI模型的能力，以降低AI模型存在的幻觉、出错、不稳定等问题。因此，医生的能力培养是AI模型融入肺癌诊疗工作所面临的挑战。随后吴鹏、高雪瑶、孙敬云、冯兴宇、张春龙、朱庆福、马吉权、董庆、路贝等参会来宾对该议题进行了思辨发言。观点输出主要集中在以下方面：

1. AI模型可以利用机遇大量数据总结出的经验为医生提供强有力的决策支持，从而为医生提升决策能力带来机遇。

2. AI模型的使用为缓解基层医生的流失带来机遇。

3. AI模型的有效使用要求医生对AI模型的原理和特性具备较为深刻的认识。相关要求对医生的能力带来了挑战。

4. AI诊疗模型的高成本对其使用带来了挑战。

5. 应关注对基层医生的AI模型使用能力培养，从而帮助基层医生提升诊疗能力。

6. 应建立专业的多模态肺癌诊疗模型和相应的应用，以降低AI模型的使用门槛。

7. 应建立相关支持机制，以降低AI诊疗模型的使用费用，从而保证AI模型使用的成本可被接受。

图6 针对议题二的思辨

思辨议题三：如何建立有效融入人工智能技术的人机协同肺癌诊疗新模式？

思辨引导嘉宾吴鹏认为AI模型的合理使用可以有效服务肺癌的临床诊疗工作。建立有效的融入人工智能技术的人机协同肺癌诊疗新模式需要国家层面的顶层设计和相关政策法规保障的支持。此外，相关技术的发展应以需求为核心。医生应提出明确的需求。开发者应基于相关需求开发具有针对性的技术。随后吴鹏、玄世昌、张春龙、董庆、杨海陆、路贝等参会来宾对该议题进行了思辨发言。观点输出主要集中在以下方面：

1. 建立有效的融入人工智能技术的人机协同肺癌诊疗新模式需要国家层面的顶层设计和相关政策法规保障的支持。

2. 应打通医疗系统中的数据，从而构建AI诊疗多模态大模型。

3. 应在基层医院推广AI模型使用，从而帮助基层医生整理更高质量的患者基础数据。

4. 患者基础数据的整理与共享需要国家政策的支持。

5. 应从基层医院开始渐进的使用AI诊疗模型，从而逐步构建诊疗新模式。

6. 应从单一功能的AI诊疗模型开始渐进的推广AI诊疗模型的使用。

图7 针对议题三的思辨

最后，YOCSEF哈尔滨主席李洋对论坛作总结与展望。她指出本次论坛正值以DeepSeek为代表的AI模型在各行各业广泛推广之际。与会来宾针对AI模型在肺癌诊疗上的应用问题做了热烈讨论。本次论坛邀请的嘉宾在医工结合领域具有丰富的经验。本次论坛的讨论充分，输出的观点具有深度。医工结合是哈尔滨的产业特色。因此，希望此类论坛能够继续在YOCSEF哈尔滨传承下去。最后，李洋对与会的各位嘉宾和来宾表示了感谢。

图8 论坛总结

图9 合影留念