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从算力到临床,AI医疗落在县域

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  • 新闻频道 记者:董硕 报道

11月4日,2026年世界互联网大会乌镇峰会分论坛“AI生命科学与医药临床应用研讨会:从虚拟细胞到虚拟患者”在浙江桐乡濮院举行。议程被反复讨论的只有一个问题:模型已经足够强,接下来拿什么喂它。

会议由国际计算生物学学会中国理事会(ISCB-China)、中国科技发展基金会、浙江省海外高层次人才联谊会青年分会、血液与健康全国重点实验室主办,中国胸部肿瘤研究协作组(GACT/CTONG)协办,桐乡市乌镇镇人民政府指导,墨卓生物科技(浙江)有限公司承办。

过去几年,AI在生命科学里的进展大多发生在屏幕上,靶点预测、分子生成、蛋白结构解析,主要变量是算力和算法。这次会上有个明显的转向:报告人把问题指向实验端,数据从哪来、样本够不够、能不能重复。中国工程院院士程涛在视频致辞中把这称作研究方式的改变,而改变最先要落地的地方,恰好是实验室。

清华大学教授、ISCB-China主席张学工介绍的“数基生命系统”提供了一个尺度:其团队的单细胞大模型scFoundation已覆盖83个器官、百万级细胞。做到这个体量,比拼的不再是参数,而是背后有没有足够宽、足够一致的样本撑着。模型的边界由数据供给决定。

西湖大学讲席教授李子青的判断更直接,卡住虚拟细胞的不是算法。他所指的数据瓶颈落在可用性上:能不能追溯到样本来源,有没有配套的临床信息,不同机构产出的数据能不能对齐。这几条不解决,模型再大也只能在少数公开数据集上打转。

这也解释了为什么临床和药企的报告听着都不像技术发布。广东省人民医院副院长钟文昭谈AI如何辅助肺癌精准诊疗,华中科技大学李一伟谈类器官;阿斯利康全球研发中国中心副总裁陈梦、英矽智能王珏谈的都是研发流程本身。方向不同,落点一致,减少无效试错。虚拟细胞眼下最现实的一笔账,不是做出多少新药,而是把不该做的实验提前砍掉。

如果瓶颈在数据生产,价值重心就会往上游移。承办方墨卓生物由哈佛大学归国团队创立,总部设在“乌镇之光”国家级超算中心,主攻单细胞多组学,从设备、芯片到生化试剂盒和云平台全部自研,形成从样本处理到数据产出的完整链路。CIO吴文轩的报告题目是“以患者为锚的AI基础设施”,讲的是设施要按临床问题倒着设计,而不是先造工具再找场景。CEO裴颢把虚拟细胞的价值拆成两层,放大,让一份临床标本回答更多问题;覆盖,从预测、诊断到治疗贯穿健康管理全过程。

把这家公司放回桐乡看会更清楚。一个县级市里同时有国家级超算中心、有本地临床资源、有一批做检测和器械的企业,这三样凑齐,才谈得上把数据生产做成稳定工艺。桐乡市市长何珊瑚在会上说,当算力开始读懂生命力。虚拟细胞的竞争,很可能不在模型层分胜负,而在谁能把实验、数据、临床连成一条线。



研讨会期间启动的AI虚拟细胞产业创新联盟,由墨卓生物、深度细胞、丹纳赫、瑞孚迪生物、黑玉科学牵头发起,提出开放协同、科学求真、面向需求、尊重权益、立足中国五条原则。最容易被略过的是尊重权益。数据跨机构流动,技术上早有办法,难的是确权和分配,医院的数据、企业的样本,谁出、谁用、收益怎么算。这件事没有答案,共享就只能停在倡议层面。

会议主题把虚拟细胞和虚拟患者并排放着,中间隔着多尺度整合和临床终点验证,细胞层面能预测扰动响应,不等于能推断一个人的病程。与会者更愿意谈路径:先有自主可控的实验工具,再拿到同源匹配的多模态样本,然后才谈得上能被反复检验的模型。这个顺序听着慢,但可能是唯一走得通的路。

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