引言
人工智能技术正在全球范围内深刻改变医疗服务的提供方式，推动全球医疗的普惠化、技术合作、产业升级以及公共卫生防控发生巨变[0]。医疗AI的浪潮奔涌向前，从2024年开始，生成式AI的爆发式发展更是将医疗AI推到了新的十字路口[1]。在这一背景下，本报告将深入探讨医疗领域AI发展的五大核心趋势，包括AI数位代理与自主决策、物理AI与机器人医疗应用、医疗大数据分析与精准医疗、医疗影像AI与早期疾病筛查以及智慧医院场景建设，旨在为读者提供对医疗AI发展趋势的全面认识和深刻理解。
医疗AI的发展已经能够自动化地分析各种医学影像，从X光、CT到MRI，迅速识别微小病灶，并提供量化数据支持[4]。当前，全球AI医疗器械市场规模持续增长，2021年为5.06亿美元，2022年增长至7.21亿美元，同比增长42.49%[7]。这些数据表明，医疗AI已经从概念验证阶段进入到实际应用阶段，并正在加速改变医疗行业的面貌。
随着DeepSeek等国产大模型取得突破，医疗大模型及AI应用热潮再度高涨，众多三甲医院、专科医院等已开始进行本地化部署[5]。然而，医疗AI的发展并非一帆风顺，它在技术理想主义与商业现实主义间不断寻找平衡点[2]。因此，理解医疗AI的发展趋势对于医疗从业者、技术开发者以及政策制定者都具有重要意义。
本报告将通过深入分析医疗AI的五大核心趋势，揭示其技术基础、应用场景以及未来发展方向，为读者提供对医疗AI发展趋势的全面认识和深刻理解。
AI数位代理与自主决策
数位AI代理超越辅助角色，成为临床协作者
人工智能在医疗领域的应用已经从单纯的辅助工具发展成为临床决策的协作者。这种转变的核心在于数位AI代理不再仅仅提供信息或建议，而是直接参与临床决策过程，成为医生的智能助手和合作伙伴。NVIDIA NIM™和LangGraph等技术的发展为这一趋势提供了强有力的支持。
NVIDIA NIM™(NVIDIA Inference Microservices)是一套生成式AI微服务，旨在简化AI模型在任何NVIDIA加速基础设施上的部署过程[15]。这些微服务为最新AI模型提供最低的总体拥有成本和最佳的推理优化，使医疗保健和生命科学领域的公司能够快速部署和扩展其AI应用[16]。通过NIM微服务，医疗专业人员可以轻松使用预构建、优化的推理微服务来部署最新的AI模型，从而加速从研究到临床应用的转化过程。
LangGraph是一个使用大型语言模型(LLM)和LangChain构建有状态多参与者应用程序的库[24]。它允许开发者使用LCEL（LangChain表达式语言）构建链，实现长期代理记忆功能。LangGraph在2024年1月推出，基于图这一数学概念，作为大型语言模型驱动应用的框架[29]。与传统的静态推理不同，LangGraph代表了一种新的AI应用范式，使AI能够基于对话历史和上下文进行推理，这对于需要跟踪患者病史和治疗进展的医疗场景尤为重要。
LangGraph在医疗AI中的应用体现在其人机协同机制与技术实现上。例如，LangGraph确保AI生成的处方必须经医师确认才能生效，符合医疗法规要求[20]。这种设计既发挥了AI的效率优势，又确保了医疗决策的合法性和安全性。此外，LangGraph支持文本、语音、图像等多模态人机交互，为医疗AI提供了更加丰富和自然的交互方式[20]。
LangGraph在医疗AI中的应用还包括构建智能病历数据库交互系统[21]。通过结合DeepSeek大模型和LangGraph，开发者可以构建一个能够理解自然语言查询并从病历数据库中检索相关信息的系统，大大提高了医疗数据的可用性和可访问性。
AI驱动的自主决策系统，提升个别患者精准治疗
AI驱动的自主决策系统是医疗AI发展的另一个重要趋势。这些系统不仅能够分析大量医疗数据，还能基于分析结果做出治疗建议或决策，从而实现个别患者的精准治疗。
精准医疗是这一趋势的核心目标。通过分析患者的基因组、生活方式和环境因素等数据，AI系统可以为每个患者量身定制最佳的治疗方案，提高治疗效果，减少副作用。这种个体化的治疗方法正在从概念逐渐变为现实，尤其是在肿瘤学和遗传疾病等领域。
AI驱动的自主决策系统在医疗中的应用需要考虑多种因素。首先，系统需要能够处理和分析大量的结构化和非结构化医疗数据，包括病历、影像、实验室结果等。其次，系统需要具备强大的推理能力，能够理解复杂的医疗情境并做出合理的决策。此外，系统的安全性和可靠性也是至关重要的，任何错误的决策都可能导致严重的后果。
AI驱动的自主决策系统在医疗中的应用也面临一系列挑战。首先是数据质量和标准化的问题，不同来源的医疗数据可能存在格式、质量上的差异，这给系统的训练和应用带来困难。其次是系统的可解释性问题，医疗决策往往需要清晰的解释，而许多AI系统，特别是深度学习系统，往往是”黑箱”，难以提供透明的决策依据。此外，系统的安全性和隐私保护也是需要考虑的重要问题。
为了应对这些挑战，研究人员正在开发更加透明、可解释的AI模型，如可解释人工智能(XAI)技术，以及更加安全和隐私保护的数据处理方法，如联邦学习和差分隐私等。这些技术的发展将为AI驱动的自主决策系统在医疗领域的应用提供更加坚实的基础。
主权AI医疗生态系统，定制化本地需求，同时维护数据隐私
主权AI医疗生态系统是近年来医疗AI领域的一个重要发展方向。这一概念强调医疗AI系统应该在尊重患者数据主权的前提下，为医疗机构提供定制化的服务，同时维护数据隐私。
NVIDIA FLARE™(Federated Learning Application Runtime Environment)是实现这一愿景的重要技术之一。它是一个领域无关、开源且可扩展的联邦学习SDK，允许研究人员和数据科学家将现有的机器学习和深度学习工作流程调整为联邦范例，并让平台开发者专注于其特定领域[30]。
联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练一个模型。这使得不同医疗机构可以在保护患者隐私的前提下，协作提高AI模型的性能。例如，在EXAM(EMR CXR AI Model)研究中，Mass General Brigham使用NVIDIA FLARE™将五个大洲的20家医院聚集在一起，训练一个神经网络模型[37]。这种合作不仅提高了模型的泛化能力，还保护了患者的隐私。
主权AI医疗生态系统的一个重要特点是能够满足医疗机构的本地需求。不同医疗机构可能有不同的数据特点、业务流程和监管要求，一个通用的AI解决方案可能无法满足所有需求。通过联邦学习等技术，医疗机构可以在本地训练和部署AI模型，满足自身的特定需求，同时仍然能够从与其他机构的合作中受益。
主权AI医疗生态系统还强调数据隐私的保护。医疗数据包含大量敏感信息，其泄露可能导致严重的后果。联邦学习等技术通过在本地处理数据，只共享模型参数的方式，大大降低了数据泄露的风险。此外，结合使用隐私保护算法和工作流程策略，可以进一步降低影响数据安全和隐私的风险[31]。
主权AI医疗生态系统的发展面临一系列挑战。首先是技术挑战，联邦学习等技术在实现上仍然存在许多困难，如数据异质性、通信效率等。其次是组织和管理挑战，不同医疗机构之间的合作需要建立相应的治理机制和激励机制。此外，法律法规也是需要考虑的重要因素，不同国家和地区的数据保护法规可能对主权AI医疗生态系统的设计和实施产生影响。
尽管面临这些挑战，主权AI医疗生态系统仍然是医疗AI发展的一个重要方向。通过保护患者数据隐私，同时提供定制化的AI服务，它有望推动医疗AI的健康发展，为患者提供更加安全和有效的医疗服务。
物理AI与机器人医疗应用
自主移动机器人执行消毒、运输、巡检
自主移动机器人(AMR)在医疗领域的应用正在迅速扩展，从最初的简单任务如消毒、运输和巡检，逐步发展到更加复杂的医疗场景。这些机器人通过搭载先进的传感器和AI系统，能够自主导航、避障，并执行各种医疗相关的任务。
在消毒方面，自主移动机器人已经显示出显著的效果。通过搭载紫外线灯或其他消毒设备，这些机器人可以在医院环境中自主移动，对病房、走廊等区域进行消毒。这不仅提高了消毒的效率和覆盖面，还减少了医护人员接触消毒剂的机会，降低了职业暴露风险。例如，NVIDIA Orin和Isaac Perceptor等技术的结合使得AMR能够进行智慧消毒和环境感知，自动执行日常例行作业[50]。
在运输方面，自主移动机器人可以用于医院内部的物资运输，如药品、医疗器械、餐食等。这些机器人能够自主规划路径，避开拥堵区域，并将物品准确送达指定地点。这不仅提高了医院内部物流的效率，还减少了医护人员的负担，使他们能够将更多时间投入到直接的患者护理中。
在巡检方面，自主移动机器人可以用于医院环境的巡检，如检查门禁状态、监测环境参数等。通过搭载摄像头和其他传感器，这些机器人可以实时监测医院环境，并在发现问题时通知相关人员。这有助于提高医院的安全性和管理效率。
自主移动机器人在医疗领域的应用依赖于先进的技术，如Isaac™ ROS和Isaac Sim™。Isaac™ ROS(机器人操作系统)提供了一套完整的工具和库，用于开发机器人的软件系统。而Isaac Sim™则是一个机器人仿真和测试平台，用于在虚拟环境中测试和验证机器人的设计和控制算法。这些技术的结合使得自主移动机器人能够在复杂的医院环境中安全、有效地运行。
尽管自主移动机器人在医疗领域的应用前景广阔，但其发展仍面临一系列挑战。首先是技术挑战，如如何在动态、复杂的环境中实现精确的自主导航，如何处理各种异常情况等。其次是安全和隐私问题，机器人在医院环境中移动时可能收集到患者的隐私信息，如何保护这些信息是一个重要问题。此外，成本和维护也是需要考虑的因素，自主移动机器人的初始投资和长期维护成本可能较高。
人型、轮型、犬型机器人协作提升医疗服务弹性
在医疗领域，除了自主移动机器人外，各种形态的机器人，如人型、轮型、犬型机器人也在逐步应用，它们通过与医护人员和患者交互，提供各种医疗服务，从而提升整体医疗服务的弹性。
人形机器人，如基于NVIDIA Isaac GR00T N1开发的机器人，具有接近人类的外观和行为能力，能够执行各种复杂的任务。Isaac GR00T N1是NVIDIA推出的全球首个开源人形机器人基础模型，它是一个可完全定制的模型，NVIDIA对其进行预训练，并面向全球机器人开发者发布[39]。这种模型有望优化机器人训练和部署过程，加速人形机器人的开发。
人形机器人在医疗领域的应用非常广泛。在老年护理方面，它们可以提供日常照料和陪伴，减少老年人的孤独感。在医疗援助方面，它们可以帮助护士和医生完成一些简单的任务，如递送物品、测量生命体征等。在康复方面，它们可以作为康复助手，帮助患者进行康复训练。例如，GR00T驱动的机器人将能够理解自然语言，并通过观察人类行为来模仿动作，在医疗保健领域，它们可以利用护士的语音指导将患者从床上抬到轮椅上[48]。
轮型机器人通常具有较简单的结构，主要依靠轮子进行移动。它们在医院中的应用也非常广泛，如前所述，可以用于消毒、运输、巡检等任务。这些机器人通常比人形机器人更简单、更便宜，更容易部署和维护。
犬型机器人，如Gr00t，具有友好的外观和互动能力，能够在医院环境中提供情感支持和陪伴。这些机器人通常配备传感器和简单的AI系统，能够识别基本的语音命令和情感，并做出相应的反应。它们在儿童病房、精神科病房等环境中特别受欢迎，能够帮助缓解患者的焦虑和恐惧。
这些不同形态的机器人通过协作，可以共同提升医疗服务的弹性。例如，在一个手术室中，人形机器人可以协助医生进行手术准备，轮型机器人可以负责手术器械的传递，而犬型机器人则可以为患者提供情感支持。这种协作不仅提高了医疗服务的效率，还丰富了服务的内容和形式。
值得注意的是，这些机器人在医疗领域的应用正在不断扩展和深化。例如，在2025年GTC大会回顾中提到，NVIDIA Isaac GR00T N1是世界上首个用于通用人形机器人推理和技能的开源基础模型，这个跨实体模型接受包括语言和图像在内的多模态输入，以便在各种不同的场景中工作[46]。这种技术的发展将进一步推动人形机器人在医疗领域的应用。
AI手术助手：用物理AI机器人辅助外科手术
AI手术助手是物理AI与机器人医疗应用的另一个重要方向。这些系统结合了先进的机器人技术和AI算法，能够辅助外科医生进行各种复杂的手术，提高手术的精确度和安全性。
在微创手术领域，AI手术助手已经显示出显著的优势。通过使用机器人辅助，外科医生可以在更小的切口下进行手术，减少患者的创伤和恢复时间。同时，机器人系统的高精度操作能力使得手术更加精确，减少了对周围组织的损伤。
神经外科是另一个受益于AI手术助手的领域。神经外科手术通常需要极高的精度，传统的手术方法可能存在一定的局限性。通过使用AI手术助手，外科医生可以更精确地定位病变组织，规划手术路径，避免损伤重要的神经结构。这不仅提高了手术的成功率，还减少了术后并发症的发生。
AI手术助手在医疗影像AI与早期疾病筛查领域也有重要应用。例如，通过使用CT影像3D分割技术，AI手术助手可以帮助早期发现胰脏癌，并规划最佳的手术路径。此外，2D到3D的手术影像重建技术也可以提高神经外科手术的安全性[4]。
AI手术助手的发展依赖于多种技术的结合。首先是机器人技术，包括机械臂、末端执行器等硬件组件。其次是图像处理和计算机视觉技术，用于处理和分析手术影像。第三是AI算法，用于辅助决策和操作。最后是人机交互技术，确保医生能够方便地控制和操作系统。
在技术实现方面，NVIDIA提供了多种支持AI手术助手开发的工具和平台。例如，NVIDIA Isaac for Healthcare通过仿真复杂医疗场景、训练AI模型及优化手术、内窥镜与心血管介入等机器人应用，能够加速医疗机器人解决方案的开发[41]。此外，NVIDIA还提供了Clara™医疗影像套件，其中包括用于训练和部署医疗影像AI模型的工具和库。
尽管AI手术助手在医疗领域显示出巨大的潜力，但其发展仍面临一系列挑战。首先是技术挑战，如如何提高系统的精度和可靠性，如何处理各种复杂的手术场景等。其次是安全和伦理问题，如如何确保系统的安全性，如何分配责任等。此外，成本和培训也是需要考虑的因素，AI手术助手的初始投资和使用培训成本可能较高。
医疗大数据分析与精准医疗
分散式资料湖 + GPU加速，实现百万病患数据快速分析
医疗大数据分析是医疗AI发展的重要方向之一。通过分析大量的医疗数据，包括病历、影像、实验室结果等，医疗专业人员可以发现隐藏的模式和规律，为临床决策提供支持，同时也为医学研究提供宝贵的资源。
分散式资料湖是实现大规模医疗数据分析的基础架构。与传统的集中式数据仓库不同，分散式资料湖允许数据以原始格式存储在分布式存储系统中，如Hadoop HDFS或云存储。这种架构有几个优势：首先，它允许数据以原生格式存储，减少了数据转换和复制的需求；其次，它支持多种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据；第三，它提供了良好的可扩展性，能够处理不断增长的数据量。
在医疗领域，分散式资料湖的应用非常广泛。例如，它可以用于存储和管理大量的医学影像数据，如CT、MRI、超声等。这些数据通常体积庞大，且格式多样，传统的数据管理方法难以有效处理。通过使用分散式资料湖，医疗机构可以更高效地存储和管理这些数据，同时支持快速的检索和分析。
GPU加速是实现快速医疗数据分析的关键技术。通过使用图形处理器(GPU)进行并行计算，可以显著提高数据处理的速度。例如，Spark RAPIDS™加速器是一个插件，它利用RAPIDS库和GPU加速Apache Spark上的数据处理和机器学习工作流[49]。通过这个插件，开发者可以在不更改任何代码的情况下，将现有的Spark工作流转换为GPU加速的工作流，显著提高处理速度。
GPU加速在医疗大数据分析中的应用非常广泛。例如，在分析大规模的基因组数据时，GPU加速可以显著缩短分析时间，使研究人员能够更快地发现潜在的基因变异和疾病关联。在分析医学影像数据时，GPU加速可以提高图像处理和分析的速度，有助于早期发现疾病和规划治疗方案。
分散式资料湖和GPU加速的结合为医疗大数据分析提供了强大的技术支持。通过这种结合，医疗机构可以实现对百万病患数据的快速分析，为精准医疗提供数据支持。例如，在分析大规模的临床数据时，可以识别出特定疾病的风险因素和预后指标，为个体化治疗提供依据。
分散式资料湖和GPU加速在医疗大数据分析中的应用也面临一系列挑战。首先是数据质量和标准化的问题，不同来源的医疗数据可能存在格式、质量上的差异，这给分析带来困难。其次是数据安全和隐私保护的问题，医疗数据包含大量敏感信息，如何在分析过程中保护患者隐私是一个重要问题。此外，技术复杂性和人才短缺也是需要考虑的因素，分散式资料湖和GPU加速技术相对复杂，需要专业的技术人员进行管理和维护。
结合自定义生物SQL函数（UDFs），降低非工程背景人员的使用门槛
在医疗大数据分析中，SQL（结构化查询语言）是一种常用的分析工具，但由于医疗数据的复杂性和特殊性，标准SQL函数往往无法满足特定的分析需求。因此，自定义生物SQL函数（UDFs，User-Defined Functions）成为了一个重要的发展方向，它允许医疗专业人员根据自己的需求定义特定的函数，从而降低非工程背景人员的使用门槛。
自定义生物SQL函数是指由用户定义的函数，可以处理特定的生物医学数据和问题。例如，可以定义一个函数来计算特定基因的表达水平，或者计算两个蛋白质序列之间的相似性。这些函数可以大大扩展标准SQL的功能，使得医疗专业人员能够使用SQL进行更复杂的分析。
在医疗大数据分析中，自定义生物SQL函数的应用非常广泛。例如，在分析基因组数据时，可以定义函数来计算单核苷酸多态性（SNP）的频率，或者识别特定的基因变异。在分析医学影像数据时，可以定义函数来计算特定区域的影像特征，如平均强度、标准差等。这些函数使得医疗专业人员能够使用SQL进行复杂的分析，而无需深入了解底层的数据处理机制。
自定义生物SQL函数的一个重要优势是它降低了非工程背景人员的使用门槛。传统的医疗数据分析往往需要专业的数据工程师或编程人员，他们使用编程语言如Python、R等进行数据处理和分析。这不仅增加了分析的成本，还可能限制分析的广度和深度。通过使用自定义生物SQL函数，医疗专业人员可以自己进行数据分析，无需依赖编程人员，从而提高了分析的效率和灵活性。
在技术实现方面，自定义生物SQL函数通常在分布式计算框架中实现，如Apache Spark。例如，在Spark中，用户可以使用Scala、Java或Python等语言定义UDF，然后在Spark SQL查询中使用这些函数。Spark RAPIDS™加速器支持这些自定义函数，使得它们能够在GPU上加速执行，提高处理速度。
自定义生物SQL函数在医疗大数据分析中的应用也面临一系列挑战。首先是函数设计和实现的复杂性，设计和实现高效的自定义函数需要一定的技术知识和经验。其次是函数的可维护性和可重用性，如何设计和组织这些函数，使其易于维护和重用是一个重要问题。此外，性能也是一个需要考虑的因素，特别是在处理大规模数据时，函数的性能可能成为整个分析的瓶颈。
尽管面临这些挑战，自定义生物SQL函数仍然是医疗大数据分析发展的一个重要方向。通过降低非工程背景人员的使用门槛，它有望推动医疗数据分析的普及和深入，为医疗决策和研究提供更强大的支持。
以精准医疗为目标，深入挖掘基因组与临床数据价值
精准医疗是医疗大数据分析的重要目标之一。通过深入挖掘基因组与临床数据的价值，医疗专业人员可以为每个患者提供个性化的医疗服务，提高治疗效果，减少副作用。
精准医疗的核心理念是基于个体的基因组、生活方式和环境因素等数据，为每个患者量身定制最佳的治疗方案。这与传统的”一刀切”治疗方法不同，精准医疗强调个体差异，追求最佳的个体化治疗效果。
在基因组数据方面，随着测序技术的发展和成本的降低，基因组测序已经从研究工具逐渐转变为临床工具。通过分析患者的基因组数据，医疗专业人员可以识别潜在的疾病风险因素，预测药物反应，为治疗决策提供依据。例如，在肿瘤治疗中，通过分析肿瘤的基因组特征，可以确定最适合的靶向药物，提高治疗效果，减少不必要的治疗尝试。
在临床数据方面，通过分析大量的临床记录、影像数据、实验室结果等，医疗专业人员可以发现隐藏的模式和规律，为诊断和治疗提供支持。例如，通过分析大量的病例数据，可以识别特定疾病的风险因素和预后指标，为早期诊断和个体化治疗提供依据。
Atgenomix是一个专注于精准医疗的公司，通过深入挖掘基因组与临床数据的价值，为患者提供个性化的医疗服务。虽然在搜索结果中没有找到关于Atgenomix的具体信息，但可以推测它是一个在精准医疗领域有所建树的公司或平台。
精准医疗的发展依赖于多种技术的支持，包括基因组测序技术、大数据分析技术、AI算法等。在基因组测序方面，新一代测序技术（NGS）的发展使得全基因组测序的成本大幅降低，为大规模的基因组分析提供了可能。在大数据分析方面，分散式资料湖和GPU加速等技术为处理大规模的基因组和临床数据提供了技术支持。在AI算法方面，深度学习等技术在分析复杂的基因组和临床数据方面显示出强大的能力。
精准医疗的发展也面临一系列挑战。首先是数据质量和标准化的问题，不同来源的基因组和临床数据可能存在格式、质量上的差异，这给分析带来困难。其次是数据安全和隐私保护的问题，基因组数据包含大量敏感信息，如何在分析过程中保护患者隐私是一个重要问题。此外，技术的普及和应用也是一个挑战，如何将精准医疗技术从研究领域推广到临床实践，使其惠及更多的患者，是一个需要解决的问题。
尽管面临这些挑战，精准医疗仍然是医疗发展的重要方向。通过深入挖掘基因组与临床数据的价值，精准医疗有望提高医疗的效果和效率，为患者提供更加个性化的医疗服务。
医疗影像AI与早期疾病筛查
CT影像3D分割技术，早期发现胰脏癌（MONAI + FLARE 联邦学习）
CT（计算机断层扫描）影像3D分割技术是医疗影像AI的重要应用之一。通过使用AI算法对CT影像进行3D分割，医疗专业人员可以更准确地识别和定位病变组织，为早期疾病筛查和诊断提供支持。在胰脏癌的早期发现方面，这一技术显示出显著的潜力。
胰脏癌是一种恶性程度较高的癌症，早期症状不明显，一旦确诊往往已经到了晚期，治疗难度大，预后差。因此，早期发现胰脏癌对于提高患者的生存率至关重要。传统的CT影像分析主要依靠放射科医生的肉眼观察，可能存在漏诊或误诊的情况。通过使用AI算法对CT影像进行3D分割，可以更准确地识别胰脏中的微小病变，提高早期发现的概率。
MONAI是一个基于PyTorch的开源框架，专为医疗影像的深度学习设计[67]。它提供了一系列工具和库，用于开发、训练和部署医疗影像AI应用。在胰脏癌的早期发现中，MONAI可以用于训练和部署CT影像3D分割模型，帮助医疗专业人员更准确地识别胰脏病变。
联邦学习（FL）是另一种支持CT影像3D分割的技术。通过使用联邦学习，不同的医疗机构可以在不共享原始患者数据的情况下，共同训练一个高性能的AI模型。这不仅保护了患者的隐私，还提高了模型的泛化能力。NVIDIA FLARE™是一个领域无关、开源且可扩展的联邦学习SDK，允许研究人员和数据科学家将现有的机器学习和深度学习工作流程调整为联邦范例[30]。在胰脏癌的早期发现中，NVIDIA FLARE™可以用于联邦学习，使得不同医疗机构可以共同训练一个高性能的CT影像3D分割模型。
CT影像3D分割技术在胰脏癌早期发现中的应用已经显示出积极的效果。通过使用AI算法，可以更早地发现胰脏中的微小病变，提高早期诊断的概率。此外，这一技术还可以帮助医疗专业人员更准确地评估病变的大小、形状和位置，为治疗方案的制定提供更精确的信息。
CT影像3D分割技术在胰脏癌早期发现中的应用也面临一系列挑战。首先是数据质量和数量的问题，训练一个高性能的AI模型需要大量的高质量CT影像数据，而这些数据的获取可能面临隐私和伦理问题。其次是模型的泛化能力问题，如何使模型能够适应不同的患者群体和影像设备是一个重要问题。此外，模型的可解释性也是一个需要考虑的因素，医疗专业人员需要理解模型的决策依据，以便做出更明智的诊断和治疗决策。
尽管面临这些挑战，CT影像3D分割技术在胰脏癌早期发现中的应用仍然显示出广阔的发展前景。随着AI技术的不断进步和医疗数据的不断积累，这一技术有望为胰脏癌的早期发现提供更强大的支持，提高患者的生存率和生活质量。
2D到3D的手术影像重建，提升神经外科安全性（单眼深度估计 + CUDA Graph）
在神经外科手术中，准确的手术规划和导航对于手术的成功至关重要。通过使用2D到3D的手术影像重建技术，医疗专业人员可以更准确地理解患者的解剖结构，规划手术路径，避免损伤重要的神经和血管结构，从而提高手术的安全性和成功率。
2D到3D的手术影像重建技术的核心是将传统的二维医学影像（如CT、MRI切片）转换为三维模型，使得医疗专业人员可以从多个角度观察患者的解剖结构。这种技术在神经外科手术中尤为重要，因为大脑和脊髓的解剖结构非常复杂，传统的二维影像可能无法提供足够的空间信息。
单眼深度估计是实现2D到3D影像重建的重要技术之一。通过分析单张影像中的特征，如纹理、边缘等，单眼深度估计算法可以估计影像中各点的深度信息，从而重建三维场景。在神经外科手术中，单眼深度估计可以用于从单张CT或MRI切片估计大脑或脊髓的三维结构，为手术规划提供支持。
CUDA Graph是NVIDIA提供的一种用于加速计算的技术。通过使用CUDA Graph，开发者可以优化GPU上的计算流程，提高计算效率。在2D到3D影像重建中，CUDA Graph可以用于加速深度估计和三维重建的计算，提高处理速度，使得医疗专业人员可以在手术前快速获得患者的三维解剖模型。
在神经外科手术中，2D到3D影像重建技术的应用非常广泛。例如，在脑肿瘤切除手术中，通过使用三维重建的影像，外科医生可以更准确地确定肿瘤的位置和大小，规划最佳的手术路径，避免损伤周围的正常脑组织。在脑血管手术中，三维重建的影像可以帮助医生更准确地识别血管的走向和分支，避免术中出血。在脊柱手术中，三维重建的影像可以帮助医生更准确地规划手术路径，避免损伤脊髓和神经根。
2D到3D影像重建技术在神经外科手术中的应用也面临一系列挑战。首先是影像质量的问题，低质量的原始影像可能导致重建的三维模型不准确。其次是计算效率的问题，如何在保证重建质量的同时提高计算效率是一个重要问题。此外，重建模型的可视化和交互也是一个挑战，如何使医疗专业人员能够方便地查看和操作三维模型，获取所需的信息。
尽管面临这些挑战，2D到3D影像重建技术在神经外科手术中的应用仍然显示出广阔的发展前景。随着AI技术的不断进步和计算能力的不断提高，这一技术有望为神经外科手术提供更强大的支持，提高手术的安全性和成功率。
智慧医院场景建设
智慧消毒与环境感知：每日例行性作业由AMR自动执行
智慧医院建设是医疗AI发展的重要方向之一。通过将AI技术与医院运营相结合，可以提高医院的效率，改善患者体验，同时降低运营成本。智慧消毒与环境感知是智慧医院建设的一个重要方面，通过使用自主移动机器人(AMR)等技术，可以实现医院环境的自动消毒和感知，减轻医护人员的负担，提高医院的卫生水平。
自主移动机器人(AMR)是实现智慧消毒与环境感知的关键技术。这些机器人能够在医院环境中自主导航，避开障碍物，执行各种任务，如消毒、清洁等。通过使用AMR，医院可以实现日常例行作业的自动化，减轻医护人员的负担，使他们能够将更多的时间投入到直接的患者护理中。
在消毒方面，AMR可以搭载紫外线灯或其他消毒设备，对医院环境进行自动消毒。这不仅提高了消毒的效率和覆盖面，还减少了医护人员接触消毒剂的机会，降低了职业暴露风险。例如，通过使用NVIDIA Orin和Isaac Perceptor等技术，AMR可以进行智慧消毒和环境感知，自动执行日常例行作业[50]。
在环境感知方面，AMR可以搭载各种传感器，如温度传感器、空气质量传感器等，实时监测医院环境的状况。通过收集和分析这些数据，医院可以更好地管理环境条件，提高患者的舒适度和安全性。例如，通过监测病房的温度和湿度，可以防止患者发生褥疮；通过监测走廊的拥挤程度，可以优化人员流动，减少交叉感染的风险。
智慧消毒与环境感知在智慧医院建设中的应用非常广泛。例如，在传染病医院中，自动消毒系统可以减少医护人员与患者的接触，降低交叉感染的风险。在普通医院中，自动环境感知系统可以提高患者的舒适度和安全性，如监测病房的温度、湿度、噪音等，并在发现问题时自动调整或通知相关人员。
智慧消毒与环境感知系统的发展依赖于多种技术的支持，包括机器人技术、传感器技术、AI算法等。在机器人技术方面，自主导航、避障等技术使得AMR能够在复杂的医院环境中安全、有效地运行。在传感器技术方面，各种高精度的传感器使得系统能够准确感知医院环境的状况。在AI算法方面，深度学习等技术使得系统能够从传感器数据中提取有用的信息，做出智能的决策。
智慧消毒与环境感知系统在智慧医院建设中的应用也面临一系列挑战。首先是技术挑战，如如何在动态、复杂的环境中实现精确的自主导航，如何处理各种异常情况等。其次是安全和隐私问题，机器人在医院环境中移动时可能收集到患者的隐私信息，如何保护这些信息是一个重要问题。此外，成本和维护也是需要考虑的因素，AMR的初始投资和长期维护成本可能较高。
尽管面临这些挑战，智慧消毒与环境感知系统仍然是智慧医院建设发展的一个重要方向。通过实现医院环境的自动消毒和感知，这些系统有望提高医院的效率和安全性，为患者提供更好的医疗服务。
多模态识别与自然语言交互（LLM + Riva）使护理协作机器人更自然融入工作流
在智慧医院建设中，护理协作机器人是一个重要的发展方向。这些机器人通过与医护人员和患者的交互，提供各种支持和服务，从而提高护理的质量和效率。多模态识别与自然语言交互是实现护理协作机器人的重要技术，通过使用大型语言模型(LLM)和Riva等技术，可以使机器人更加自然地与人类交互，更好地融入医院的工作流程。
大型语言模型(LLM)是实现自然语言交互的重要技术。通过使用LLM，机器人可以理解和生成自然语言，与人类进行流畅的对话。在护理协作机器人中，LLM可以用于理解医护人员的指令，回答患者的问题，提供健康建议等。例如，通过使用NVIDIA的Riva语音AI技术，机器人可以实现高精度的语音识别和合成，使得交互更加自然和流畅。
多模态识别是实现全面交互的另一个重要技术。通过结合语音、视觉、触觉等多种感知方式，机器人可以更全面地理解和响应环境和用户的意图。在护理协作机器人中，多模态识别可以用于识别患者的情绪、理解非语言暗示、感知环境变化等。例如，通过使用计算机视觉技术，机器人可以识别患者的手势和面部表情，理解他们的情感状态；通过使用触觉传感器，机器人可以感知患者的体温和皮肤状况，提供更全面的护理支持。
在护理协作机器人中，多模态识别与自然语言交互的结合使得机器人能够更自然地融入医院的工作流程。例如，机器人可以与医护人员进行自然的对话，理解他们的指令并执行相应的任务，如递送物品、记录生命体征等。通过这种协作，机器人可以减轻医护人员的负担，使他们能够将更多的时间投入到直接的患者护理中。
多模态识别与自然语言交互在护理协作机器人中的应用非常广泛。例如，在老年护理方面，机器人可以通过自然的对话和互动，为老年人提供陪伴和精神支持，减少他们的孤独感。在病房护理方面，机器人可以通过与患者的自然交互，提供健康教育和心理支持，帮助患者更好地理解和配合治疗。在医院管理方面，机器人可以通过与医护人员的自然交互，协助完成各种行政和文书工作，提高医院的效率。
多模态识别与自然语言交互技术的发展依赖于多种技术的支持，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。在自然语言处理方面，LLM等技术使得机器人能够理解和生成自然语言，实现流畅的对话。在计算机视觉方面，深度学习等技术使得机器人能够识别和理解视觉信息，感知环境和用户的状态。在语音识别方面，Riva等技术使得机器人能够准确地识别和合成语音，实现自然的语音交互。
多模态识别与自然语言交互技术在护理协作机器人中的应用也面临一系列挑战。首先是技术挑战，如如何提高交互的自然度和准确性，如何处理各种复杂的交互场景等。其次是安全和隐私问题，机器人在与医护人员和患者交互过程中可能收集到敏感信息，如何保护这些信息是一个重要问题。此外，社会接受度也是一个需要考虑的因素，如何使医护人员和患者接受并信任这些机器人，是一个需要解决的问题。
尽管面临这些挑战，多模态识别与自然语言交互技术仍然是护理协作机器人发展的重要方向。通过实现更自然、更智能的交互，这些技术有望使护理协作机器人更好地融入医院的工作流程，为医护人员和患者提供更好的支持和服务。
虚实整合与数位孪生（Omniverse™）加速从模拟到实地部署的落地速度
在智慧医院建设中，虚实整合与数位孪生是另一个重要的发展方向。通过使用Omniverse™等技术创建医院的数字孪生，医疗专业人员可以在虚拟环境中模拟和优化各种场景，加速从模拟到实地部署的落地速度，提高医院的效率和安全性。
数位孪生是物理实体的数字表示，它包含了物理实体的属性、行为和关系等信息。在医院环境中，数位孪生可以用于模拟各种场景，如患者流动、资源分配、设备维护等，帮助医院管理人员更好地理解和优化医院的运营。
Omniverse™是NVIDIA提供的一款结合API、SDK和服务的平台，方便开发者将OpenUSD、NVIDIA RTX™渲染技术以及生成式实体人工智能整合至现有的软件工具和模拟工作流程中[72]。在智慧医院建设中，Omniverse™可以用于创建医院的数字孪生，模拟各种场景，优化医院的布局和流程。
虚实整合是将虚拟环境与现实环境连接起来的技术。通过使用传感器、摄像头等设备，虚实整合技术可以将现实环境中的数据实时传输到虚拟环境中，使得虚拟环境能够准确地反映现实环境的状态。在智慧医院建设中，虚实整合技术可以用于实时监控医院的运营状况，如患者流动、设备使用情况等，为医院管理人员提供实时的决策支持。
在智慧医院建设中，虚实整合与数位孪生的应用非常广泛。例如，在医院规划和设计阶段，可以通过创建医院的数字孪生，模拟不同的设计方案，评估其对医院运营的影响，选择最优的设计方案。在医院运营管理阶段，可以通过虚实整合技术实时监控医院的运营状况，发现潜在的问题，及时调整运营策略。在医疗设备维护阶段，可以通过创建医疗设备的数字孪生，模拟设备的运行状态，预测可能的故障，提前进行维护，减少设备故障对医疗服务的影响。
虚实整合与数位孪生技术的发展依赖于多种技术的支持，包括物联网、大数据分析、AI算法等。在物联网方面，各种传感器和摄像头可以收集医院环境中的数据，为数字孪生提供实时的信息。在大数据分析方面，分散式资料湖和GPU加速等技术可以用于处理和分析大量的医院运营数据，为决策提供支持。在AI算法方面，深度学习等技术可以用于预测医院运营的趋势和潜在的问题，帮助医院管理人员做出更明智的决策。
虚实整合与数位孪生技术在智慧医院建设中的应用也面临一系列挑战。首先是技术挑战，如如何实现虚拟环境与现实环境的实时连接，如何创建准确的数字孪生模型等。其次是数据质量和安全问题，如何确保收集和使用的数据的质量和安全性是一个重要问题。此外，成本和人才也是需要考虑的因素，虚实整合与数位孪生技术的实施和维护需要大量的投资和专业人才。
尽管面临这些挑战，虚实整合与数位孪生技术仍然是智慧医院建设发展的重要方向。通过实现医院的虚拟模拟和实时监控，这些技术有望加速从模拟到实地部署的落地速度，提高医院的效率和安全性，为患者提供更好的医疗服务。
结论与展望
通过对医疗领域AI发展趋势的深入分析，我们可以看到，AI技术正在深刻改变医疗服务的提供方式，推动全球医疗的普惠化、技术合作、产业升级以及公共卫生防控发生巨变。从数位代理与自主决策，到物理AI与机器人医疗应用，再到医疗大数据分析与精准医疗，医疗影像AI与早期疾病筛查，以及智慧医院场景建设，AI技术在医疗领域的应用正在不断扩展和深化。
数位代理与自主决策是医疗AI发展的一个重要方向。通过使用NVIDIA NIM™和LangGraph等技术，AI代理正在成为临床决策的协作者，为患者提供更加个性化和高效的医疗服务。同时，通过主权AI医疗生态系统，医疗专业人员可以在尊重患者数据隐私的前提下，为患者提供定制化的服务。
物理AI与机器人医疗应用是另一个重要的发展方向。从自主移动机器人到各种形态的机器人，如人形、轮型、犬型机器人，再到AI手术助手，这些技术正在改变医疗服务的提供方式，提高医疗服务的效率和安全性。
医疗大数据分析与精准医疗是医疗AI发展的另一个重要方向。通过使用分散式资料湖和GPU加速等技术，医疗专业人员可以实现对百万病患数据的快速分析，为精准医疗提供数据支持。同时，通过自定义生物SQL函数，非工程背景的医疗专业人员也可以参与数据分析，推动医疗决策和研究的进步。
医疗影像AI与早期疾病筛查是医疗AI发展的又一个重要方向。通过使用CT影像3D分割技术，医疗专业人员可以早期发现胰脏癌等疾病，提高患者的生存率。通过使用2D到3D的手术影像重建技术，医疗专业人员可以提高神经外科手术的安全性和成功率。
智慧医院场景建设是医疗AI发展的最后一个方向。通过智慧消毒与环境感知、多模态识别与自然语言交互、虚实整合与数位孪生等技术，医院可以实现更加智能和高效的运营，为患者提供更好的医疗服务。
尽管医疗AI发展迅速，但仍然面临一系列挑战。首先是技术挑战，如如何提高AI系统的精度和可靠性，如何处理各种复杂的医疗场景等。其次是安全和隐私问题，如何确保AI系统的安全性，如何保护患者的隐私是一个重要问题。此外，法律法规和伦理问题也是需要考虑的因素，如何在法律和伦理的框架内发展和应用医疗AI技术是一个需要解决的问题。
展望未来，医疗AI的发展将继续深化和拓展。随着技术的进步和应用的积累，AI将在医疗领域的各个方面发挥越来越重要的作用，为患者提供更加个性化、高效和安全的医疗服务。同时，医疗AI的发展也将面临更多的挑战和机遇，需要医疗专业人员、技术开发者、政策制定者等各方面的共同努力，推动医疗AI的健康发展，为人类健康做出更大的贡献。
参考文献
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[48] 英伟达发布人形机器人通用基础模型，黄仁勋：这是AI领域中最令人 … https://www.stcn.com/article/detail/1150335.html.
[49] Apache Spark™ 3.0：用于分析和机器学习| NVIDIA – 英伟达. https://www.nvidia.cn/deep-learning-ai/solutions/data-science/apache-spark-3/.
[50] GPU 透过RAPIDS 加速资料科学 – NVIDIA. https://www.nvidia.com/zh-tw/deep-learning-ai/software/rapids/.
[67] Project-MONAI/MONAI: AI Toolkit for Healthcare Imaging – GitHub. https://github.com/Project-MONAI/MONAI.
[72] 适用于OpenUSD 的Omniverse 平台 – NVIDIA. https://www.nvidia.com/zh-tw/omniverse/.
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