在醫療科技的星辰大海中，人工智能正以前所未有的速度重塑診療的邊界。國家科技進步獎二等獎的殊榮，不僅是對何建行教授團隊在人工智能與醫學交叉領域卓越貢獻的肯定，更是對其獨特“AI思維”引領下，將基礎資源與技術轉化為實際臨床價值的生動詮釋。這支來自廣州醫科大學附屬第一醫院、國家呼吸醫學中心的團隊，以解決真實臨床痛點為原點，展現了人工智能從實驗室走向病床旁的清晰路徑。
一、 從“數據孤島”到“智能基石”：構建高質量醫療AI基礎資源
任何強大的人工智能模型都離不開優質“燃料”——數據。何建行教授團隊的AI思維，首先體現在對醫療數據這一基礎資源的深刻理解和系統性建設上。他們認識到，分散、異構、標注不統一的“數據孤島”是制約醫療AI發展的首要瓶頸。
為此，團隊牽頭構建了大規模、多中心、高質量的胸外科及呼吸疾病專項數據庫。這并非簡單的數據堆砌，而是融入了嚴謹的醫學邏輯與標準：
- 標準化采集與結構化處理： 將影像、病理、基因、病歷文本等多模態數據，按照統一標準進行清洗、脫敏和深度結構化，使數據“可讀”、“可用”。
- 專家級標注與質量控制： 聯合頂級臨床專家，對關鍵病灶、解剖結構、手術步驟等進行精細化標注，確保數據標簽的醫學準確性與一致性，為模型訓練打下可靠基礎。
- 倫理與安全先行： 在數據全生命周期管理中，嚴格遵循倫理規范，保障患者隱私與數據安全，構建了可持續發展的數據生態。
這一基礎資源建設，如同為醫療AI修建了四通八達的“高速公路”，使得后續的技術研發能夠高速、穩健地進行。
二、 從“通用算法”到“臨床專用技術”：攻克醫療場景的核心技術難題
擁有數據“基石”后，何建行教授團隊并未滿足于直接套用通用AI模型，而是秉持“臨床需求驅動技術研發”的核心思維。他們深入手術室、門診、病房，精準識別出那些重復性高、耗時費力、或存在主觀差異的臨床環節，作為AI技術介入的突破口。
團隊在人工智能關鍵技術上取得了系列原創性成果：
- 高精度影像識別與分割： 針對肺部小結節、早期肺癌等，開發了能自動檢測、分割、定性分析的AI系統，其敏感性與特異性媲美高年資專家，成為醫生的“超級助手”，顯著提升早篩早診效率。
- 手術規劃與導航智能化： 將AI與三維重建、增強現實（AR）技術融合，為胸外科微創手術（如胸腔鏡手術）提供個性化的術前虛擬規劃與術中實時導航。系統能自動識別關鍵血管、神經，預測手術路徑，降低手術風險，助力精準外科。
- 預后預測與個性化治療推薦： 利用深度學習挖掘多組學數據與臨床結局之間的復雜關聯，構建預后預測模型，為患者提供更精準的風險評估和個性化治療策略建議，推動診療模式從“一刀切”向“量體裁衣”轉變。
這些技術并非炫技，每一項都緊密對應著“減少創傷、加速康復、改善預后”的臨床終極目標。
三、 “AI思維”的精髓：醫工深度融合與持續迭代的閉環
何建行教授團隊的成功，關鍵在于其貫穿始終的“AI思維”，這超越了單純的技術應用，是一種深度融合、持續演進的系統性方法論：
- 以醫為本，問題導向： 所有研究的起點和終點都是臨床實際需求。醫生不僅是技術的使用者，更是研發的深度參與者，確保AI工具真正“接地氣”，解決真問題。
- 工程化與產品化思維： 團隊注重將算法原型轉化為穩定、易用、符合醫療規范的產品或平臺，使其能夠無縫嵌入現有工作流程，提升整體醫療服務的質量和可及性。
- 建立“研-用-驗-優”閉環： 技術在臨床應用中持續收集反饋，評估真實世界效果，發現新問題，從而驅動新一輪的數據積累、算法優化和產品升級，形成自我強化的創新循環。
- 開放協作，構建生態： 團隊積極與高校、科研院所、企業開展交叉合作，共享部分基礎資源，共同制定標準，推動整個醫療AI行業的規范化與協同發展。
四、 獎項背后的啟示與未來展望
國家科技進步獎二等獎，是對何建行教授團隊過去工作的，更是對未來方向的期許。他們的實踐表明，人工智能在醫療領域的價值爆發，必須根植于扎實的基礎資源、聚焦臨床的核心技術，以及醫工深度結合的“AI思維”。
隨著更多模態數據（如術中實時視頻、物聯網監測數據）的融合，以及大模型、具身智能等新范式的出現，醫療AI的潛力將進一步釋放。何建行教授團隊的工作范式，為如何將這些前沿技術可靠、有效、負責任地應用于挽救生命、提升健康這一崇高使命，提供了寶貴的中國方案與智慧。其意義不僅在于獎項本身，更在于點燃了一盞明燈，指引著醫療AI從“可用”走向“可信”、“可及”和“可普及”的深遠航程。
