
导语

圆桌简介
圆桌简介
严肃医疗场景(如高风险疾病诊疗、药物研发与审评、复杂医疗决策支持)对AI技术落地有极高要求。AI真正走进医院、药企和临床场景,不仅要解决算法可靠性、模型可解释性、数据质量与算力瓶颈,还需要医疗机构、学术研究、药物产业、监管机构与投资生态之间的深入协作。
本期圆桌聚焦于AI如何跨越技术理想与产业现实之间的鸿沟,讨论AI在医疗产业链的真实落地场景与挑战:
医院如何真实应用AI辅助诊断系统,医生如何真正信任AI系统?真实的医疗ROI到底如何?
AI药物研发产业真实的进展如何?算法突破与产业落地之间还有哪些未被完全攻克的瓶颈?
基础医学与前沿算法如何有效协作,助推AI医疗真正实现临床精准决策与个性化治疗?
产业投资视角下,当前医疗AI实际的产业价值与未来几年内真正值得关注的技术与投资突破点有哪些?
本次圆桌邀请来自医院管理、基础医学研究、药物产业落地、AI算法技术和产业投资战略的多位顶尖专家,围绕以上议题展开深入讨论,回归医疗AI真正的价值与挑战,探索可持续的落地与协作模式。
嘉宾信息
嘉宾信息

郑杰,树兰医疗集团总裁,研究领域包括数字医疗、医疗信息标准化、计算医学、卫生经济学、下一代HMO医疗组织,拥有多年TMT、数字医疗、社会资本办医等创业及投资经验。曾参与国家高技术研究发展计划(863计划):《数字化医疗卫生区域示范》、《医疗信息化体系与信息标准研究》。研究的重点方向为:1、数字医疗与医疗信息标准化,计算医学(CM);2、卫生经济学与下一代HMO医疗组织;3、复杂性科学与生命系统建模。

郭国骥,浙江大学求是特聘教授,浙江大学血液学研究所副所长。入选中组部万人计划科技创新领军人才,教育部长江学者特聘教授。曾获“谈家桢生命科学创新奖”,“中源协和生命医学创新突破奖”,“浙江省自然科学一等奖”等荣誉。任中国医药生物技术协会基因检测分会副主任委员,中国生理学会血液生理学专业委员会委员,兼任Advanced Science, Cell Regeneration等期刊编委。以通讯作者身份在Cell, Nature, Science等著名期刊发表多篇学术论文。研究成果获评“2020国际十大科技新闻”,“2020中国生物信息学十大进展”,“中国2020年度重要医学进展”,“2022中国生物信息学十大进展”。

唐建,百奥几何创始人&CEO,加拿大魁北克省人工智能研究中心(Mila)终身教授,加拿大高等研究院(CIFAR) 讲席教授。Mila由图灵奖获得者Yoshua Bengio创立,是世界上学术界最大的人工智能研究中心。唐建博士也是初创公司百奥几何(BioGeometry)公司的创始人,致力于利用人工智能赋能下一代抗体药物研发。他的主要研究方向包括:图表示学习、几何深度学习、生成式模型、知识图谱推理以及这些技术在药物研发中的应用。唐建博士是图表示学习领域的国际知名学者,曾获得机器学习顶级会议ICML2014的最佳论文以及数据挖掘顶级会议WWW‘16的最佳论文提名,发表了一系列在图表示学习领域的经典论文包括LINE、LargeVis、RotatE以及最近的Graph Markov Neural Networks (GMNN),其中,他的代表性工作LINE的单篇论文引用超过5000次。 近年来他的团队致力于利用人工智能赋能药物研发,发表了一系列开创性的成果,并且联合英伟达、Intel、IBM等科技公司开源了专门针对大小分子研发的机器学习平台TorchDrug和TorchProtein,引起了广泛的关注。

杜伟韬,达摩院基础智能中心算法专家。本科毕业于中国科大物理学院,随后在中科大与美国西北大学攻读随机分析博士。研究聚焦人工智能优化与生成模型的理论基础,及其在药物发现、材料设计、自然图像和医疗影像中的应用。相关工作已发表于 ICML、NeurIPS、ICLR 等会议及NCS, NC, NPJ, CIMS, HJEP 等领域期刊。

轲迪,BV百度风投投资副总裁。关注自动驾驶、具身智能、AI4S等方向的投资,历史案例包括九识智能、星海图、维他动力、深度原理等。
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直播信息
2025年7月30日(周三) 20:00-21:40
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填写信息后,添加运营负责人微信,备注“报名计算医学研讨会”。通过审核后,后续将邀请加入对应主题的社区(微信群)。
我们采取开放交流研讨的方式,如果你在相关议题方向上有研究成果和行业案例,意愿以结构化形式分享交流,请在报名后联系运营负责人。
研讨会简介
研讨会简介
为了更好地促进生命科学与人工智能领域的深度交叉融合,推动前沿研究与医疗实践的快速落地,DAMO开发者矩阵与集智俱乐部联合发起了“AI驱动的计算医学前沿:从科学发现到数字孪生”研讨会,旨在构建跨学科交流平台,推动知识共享与技术创新。
本系列活动将通过结构化的深度主题对话,邀请国内外生命科学与AI交叉领域的前沿研究者和产业实践者,共同探讨如何用AI赋能生命科学与精准医疗,推动研究范式与医疗模式的革新。
核心问题
AI驱动的多智能体生物医学与医疗智能体究竟是什么?它们如何从实验室走向真实世界?
多组学融合的核心技术障碍有哪些?AI如何跨越这些障碍助力精准医学落地?
医学影像如何从AI辅助诊断走向智能体自动化闭环?落地过程中的关键挑战是什么?
AI技术如何有效地融入严肃医疗体系?政策、监管与产业协同路径如何优化?
泛健康领域中,AI如何重塑健康管理、保险定价与用户参与模式,打造全生命周期的智慧医疗生态?
你将收获
系统了解AI+生命科学交叉领域的前沿趋势与最新方法论;
掌握AI技术如何实现从数据整合到精准医学决策的闭环路径;
了解真实世界中AI医疗智能体的落地案例与实施方法;
深入洞察多组学数据融合的关键难题与解决方案;
获取从AI驱动的实验设计到医疗产业化落地的全流程经验与最佳实践

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