2025年，AI在医疗行业的应用迎来了前所未有的突破，特别是在深度学习与自然语言处理等核心技术的推动下，医疗信息化正迈向智能化、场景化的新时代。近日，于厦门举行的第29届中国医院信息网络大会（CHIMA2025）成为行业关注的焦点，展现了AI技术在医疗高水平质量的发展中的深层次地融合与创新实践，彰显了AI技术革新在推动行业转型中的关键作用。

　　在此次大会中，多个创新技术方案和应用案例得以集中展示，突显了深度学习、神经网络与大模型在医疗场景中的广泛适配能力。以我院信息中心余浩主任为代表的团队，带来了多项具备行业引领性的研究成果。其发表的《让AI照进医疗现实：场景驱动生成式AI应用》主题演讲，系统阐述了生成式AI在临床场景中的应用路径，强调“从赋能到重构”的技术升级策略。通过场景驱动的创新思维，团队实现了医疗数据的智能生成与辅助诊断，明显提升了医疗服务的效率与准确性。

　　具体而言，生成式AI在医疗中的核心原理主要基于深度学习中的变换器（Transformer）模型，通过大规模医疗数据训练，模型能够理解复杂的临床语义，支持医生进行辅助决策。以我院推出的AI辅助诊断系统为例，其在肺部影像分析中达到了诊断准确率提升至95%以上，比传统算法提升了约8个百分点。这一成果不仅缩短了诊断时间，也非常大程度上减轻了医务人员的工作负担，彰显了深度学习在医疗行业的巨大潜力。

　　此外，针对大模型在门诊病历应用中的创新实践，工程师王晨提出的“业务数据库→自然语言处理→规范化数据输出”技术路线，极大地改善了病历信息的结构化和可读性，为临床决策提供了可靠的基础。相关研究成果经过行业验证，已在我院门诊部实现落地应用，提升了电子病历的智能化水平，成为行业内的典范案例。

　　从市场角度来看，AI在医疗行业的渗透率持续攀升。据最新行业报告数据显示，2025年全球医疗AI市场规模已突破150亿美元，年复合增长率保持在30%以上。中国作为全球第二大医疗市场，相关企业纷纷加大研发投入，推动AI技术的本土化创新。以微软、谷歌等国际巨头为代表的科技巨头，也纷纷布局医疗AI，通过云端服务和大模型技术，抢占行业制高点。国内企业在AI基础算法、场景定制和临床验证方面实现了多项突破，形成了差异化竞争优势。

　　行业专家一致认为，未来几年，深度学习与大模型的深层次地融合将成为推动医疗行业变革的核心动力。智能影像诊断、个性化治疗方案、远程医疗等场景，将因AI技术的不断革新而变得更智能和高效。然而，技术落地仍面临数据隐私保护、算法可解释性等挑战，行业需加强规范制定与伦理监管，确保AI应用的安全性和公平性。

　　展望未来，随技术的持续演进，AI将在医疗行业中实现更深层次的融合与创新。持续投入研发、优化模型算法、强化临床场景适配能力，将成为企业赢得市场之间的竞争的关键。专业技术人员建议，行业应以“场景驱动、需求导向”为核心，推动AI技术从实验室走向临床实践，真正的完成“让AI照进医疗现实”，从而推动行业迈向更高质量、更可持续的发展阶段。