据《中国网》等媒体报道，美国《纽约时报》近日大篇幅报道了一篇题为《在中国，AI正在发现医生可能漏掉的致命肿瘤》（In China, A.I. Is Finding Deadly Tumors That Doctors Might Miss）的文章，详细介绍了一个普通中国人在宁波市一家医院，是如何以仅仅25美元，通过阿里巴巴旗下达摩院开发的AI模型DAMO PANDA，筛查出早期胰腺癌，并顺利做了手术切除。
据悉，阿里旗下的这款医疗AI大模型是从这位病人的平扫CT片里发现了早期胰腺癌的警报线索，并成功做了警告。
这位病人一开始仅是因为“肚子胀、恶心等症状来医院，没有专门来看胰腺专科”，而该医院通过阿里巴巴达摩院提供的AI大模型，通过“平扫CT+AI”技术路线，基于门诊和体检大量使用的平扫CT影像，利用AI识别人眼难以发现或容易忽略的病变。
据报道，这套技术已经在宁波这家医院分析了超过18万张CT片，帮助医生发现了24例胰腺癌，其中14例为早期胰腺癌。
上述新闻清晰地告诉我们，在AI浪潮之下，阿里巴巴等龙头科技企业，正在医疗行业，尤其是在癌症早期筛查这样的重大疾病诊疗机制方面，持续开创新局面，为人民健康医疗保障做出了贡献。
无独有偶，近期人工智能先驱杰弗里·辛顿在一次演说中表示，由于人工智能有望实现更早期的癌症检测，（人类）免于死于癌症可能很快就会成为一种常态。他设想，未来通过先进的人工智能大模型解读年度全身核磁共振扫描结果，将成为癌症等恶疾的常规早期诊断操作。
这也提示我们，在AI应用逐渐普及开来的当下，相比于修图、剪辑视频或者撰写小说，AI医疗可能才是那个最重大的“风口”，因为生命是无价的。
攻克难关！
癌症仍然是全球主要的死亡原因之一。综合最新的顶刊论文的相关预测，到2050年，全球癌症病例将达到约3500万例。这一令人担忧的增长凸显了加快癌症研究和治疗策略开发的迫切性。
过去十年，随着先进深度学习算法的出现、计算硬件的显著进步以及用于临床决策的数据的快速增长，人们对将人工智能应用于医学领域的兴趣日益浓厚。此外，人工智能在肿瘤学领域的应用展现出巨大的潜力，涵盖了蛋白质折叠预测等基础科学研究、生物标志物发现等转化医学研究以及临床试验的组织和管理等临床进展。
当前，人工智能正在迅速革新肿瘤医疗的格局，并推动个性化临床干预的发展。大模型训练方法和算法的开发、专用计算硬件的演进以及对海量癌症数据（如影像、基因组和临床信息）的获取日益便捷，这三个相互关联的领域取得了显著进展，并汇聚成一股强大的力量，催生了人工智能在癌症研究中极具前景的新应用。
综合当前医学学术界的研究共识，AI将在六个关键领域帮助人类攻克癌症，分别是癌症筛查与诊断、精准治疗、癌症监测、药物研发、医疗服务，以及癌症机制研究。前文提及的阿里巴巴达摩院新闻就属于筛查与早期诊断方面的AI实践例子。
能否更早期发现癌症是绝对能否显著降低癌症死亡率的关键。全球几乎所有顶尖医学机构或者大模型企业其实在这方面都有所研究和布局。
比如，今年1月6日，美国麻省理工学院发布了一篇报道，详细论述了该校科研人员联合微软的研究人员如何利用人工智能设计用于早期检测的分子传感器。
具体来说，这个项目的研究人员开发出了一种人工智能模型，用于设计可被蛋白酶靶向的肽。蛋白酶会在癌细胞中过度活跃。涂覆这些肽的纳米颗粒可以作为传感器，一旦体内任何部位存在与癌症相关的蛋白酶，就会发出信号。
在这项新研究中，研究人员突破了传统的反复试验方法，开发了一种新型人工智能系统，用于设计能够被目标蛋白酶高效且特异性切割的肽序列。
用户可以向这个人工智能系统提供设计标准，其将生成可能符合这些标准的候选肽。通过这种方式，使用户能够调整模型生成的肽的效率和特异性，从而为提高传感器的诊断能力开辟了道路。
对于一个包含10个氨基酸的肽，大约有10万亿种可能的组合。利用人工智能搜索这个庞大的空间，可以比人类更快地预测、测试和识别有用的序列，同时还能大大降低实验成本。
根据检测到的蛋白酶种类，医生可以诊断出癌症的具体类型。这些信号可以通过简单的尿液检测来检测，甚至可以在家中进行。
这种筛查方式的逻辑在于主动放大癌症的信号。当前研究人员已利用这种方法开发出用于肺癌、卵巢癌和结肠癌的诊断传感器。
除了早期诊断，当前人工智能已在癌症干预和治疗领域以多种方式成为一种实用工具。
2023年的一项研究表明，人工智能可以对癌症领域的精准医疗和制定治疗方案产生至关重要的影响。其通过辅助预测肿瘤患者的治疗效果、根据患者的独特情况制定个性化治疗方案等等，实现了这一目标，而这一切都得益于对“基因深层信息”的挖掘。
但人工智能的应用并非仅限于基因数据层面，也正在逐渐走向癌症治疗实践。比如，人工智能展现出优化放射剂量、辅助外科手术以及对治疗方案进行实时调整的潜力，而这些调整往往需要精密计算后判断而得。
此外，人工智能在医药科研领域的作用也不容小觑。研发一种新的抗癌疗法或药物，无论其前景多么光明，都需要耗费大量时间和资源。人工智能不仅能够简化这些流程，还能使药物发现和研发比以往任何时候都更加高效。AlphaFold2模型就是一个例子，它凭借在理解蛋白质结构等方面的突破，据称能够提高药物靶点识别的速度和精度。
AI医疗风口正盛
上述案例和最新研究成果表明，AI已经从多年前的“纸上谈兵”，真正进入到医疗的实践中，在诸如胰腺癌早期诊断、理解蛋白质结构等方面出了许多令人欣慰的成果。
2025年7月，国务院出台了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》 ，明确要大力推进人工智能规模化商业化应用，推动人工智能在医疗等领域的应用。人工智能的深度渗透，正在颠覆生命科学与医疗服务的传统生产范式。
在这个大背景下，国内头部科技企业也正在大力布局这个大风口。除了上文提过的阿里巴巴这类传统互联网巨头的“破圈努力”，生物医药、医疗行业内的头部企业也在奋起直追。
医疗设备领域的头部企业海尔生物正着力强化AI底座， 以“大模型-智能体-AI终端”的多层次架构，探索AI科技体系与生命科学和医疗创新场景深度融合的产业新范式。
公司基于高质量数据集打造的盈康大脑基础大模型，聚焦低温、实验室、院内用药、血液技术等多个产业领域催生出高度专业化、场景化的智能体，已经形成实验室安全智能体、补药智能体、细胞培养智能体等17个智能体集群。
并依托用药自动化解决方案、样本库解决方案、全自动细胞培养工作站等13个高度数智自动化的软硬件体系，让AI真正融入用户的医疗决策和科研实验中，实现数据、设备和场景的高效协同。
作为国内眼科医疗服务的领军企业，爱尔眼科也正在AI领域发力。据其2025年发布的“AI战略白皮书”披露，公司“AierGPT”眼科垂类大模型已实现电子病历自动生成、门诊病历质控等功能。与中国科学院计算所合作打造的联邦协同平台，通过“数据不动、模型动”的方式，在保护患者隐私的前提下实现数据共享。
在临床应用上，爱尔眼科自主研发的眼底AI管理系统基于深度学习技术，可识别糖尿病视网膜病变、黄斑变性等10余种眼病。眼表AI小程序支持用户通过手机拍照完成眼睑肿物良恶性初判，其相关研究成果已登上国际权威学术期刊。
可以说，AI正在重塑医疗行业，而以阿里巴巴为代表的互联网企业，和以海尔生物、爱尔眼科为代表的传统医疗企业都在各自领域内积极投入研发，努力抢占行业高地。
结语
然而，AI医疗的研发进展并不会就一帆风顺了。比如，以癌症诊断领域来讲，目前，几乎所有用于癌症诊断的人工智能模型都依赖于开发时收集的临床数据，这些数据可能包括患者报告或测序结果。这就引出了一个问题：是否存在无需依赖传统临床数据，就能推荐额外诊断测试或治疗方案，甚至辅助开具抗癌药物的人工智能系统？
可以预见，一旦人工智能模型的数据集达到足够的规模和多样性，它就有可能仅基于健康个体的数据来预测癌症发生的可能性。此外，通过将癌症患者的测序结果与庞大的数据库进行比较，或许可以推荐个性化的化疗方案。然而上述这些假设的落地还需时日和研究人员的钻研。
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