首位登場的演講嘉賓是騰訊健康咨詢總經理朱葉，她以《騰訊AI大健康生態(tài)戰(zhàn)略》為主題展開深度分享。朱總重點闡述了騰訊如何以AI大模型為引擎驅動醫(yī)療行業(yè)的數字化轉型：其自主研發(fā)的混元大模型，憑借超千億參數規(guī)模與超2萬億tokens的預訓練語料，構筑起堅實的技術底座。在此基礎上，醫(yī)院可接入DeepSeek大模型形成“雙核協同”模式，共同訓練專屬醫(yī)療大模型實現多場景覆蓋。此外騰訊健康全周期就診管理平臺貫穿患者診前、診中、診后病歷管理全流程，構建起全方位、閉環(huán)式的患者管理體系，為醫(yī)療服務的智能化升級提供了有力支撐。

接下來的演講者是中山大學附屬第三醫(yī)院檢驗科胡波教授，胡教授在感染性疾病、肝臟疾病及腫瘤診斷方向有很深造詣，胡教授以《檢驗結果互認破局之路——智慧化實驗室建設》為題，面對“不同醫(yī)院、不同儀器的結果要互認，標準、數據、質量三座大山怎么搬”展開介紹。胡教授指出，檢驗結果互認面臨“標準不統(tǒng)一、數據孤島、質量參差”等核心堵點，樣本溯源因此至關重要。而通過AI算法校準檢測偏差、搭建跨機構質控云平臺，實現試劑、設備、流程的數字化標準統(tǒng)一，再輔以合理的質量管理體系、基于患者數據的實時質控及智能化升級以減少誤差，正是破解這一難題的基石，其在疾病篩查預警中亦發(fā)揮關鍵作用。

AI智慧檢驗實驗室在篩查預警中的作用一直是檢驗科關注的話題，復旦大學腫瘤醫(yī)院檢驗科盧仁泉教授就《AI智慧檢驗實驗室在篩查預警中的作用淺析》話題做了解析。盧教授指出：隨著檢驗醫(yī)學數據量的指數級增長、AI技術通過自動化分析、模式識別與大數據挖掘，顯著提升檢驗效率與結果準確性，同時降低人為誤差。尤其在血細胞分類、病理圖像判讀、多組學數據分析等領域展現出不可替代的優(yōu)勢。

北京數矩醫(yī)信科技有限公司CEO李建帶來題為《數智化時代：IVD企業(yè)的決策創(chuàng)新》的分享。由李總主導研發(fā)的會議SaaS管理工具，已在眾多大型藥企中落地應用并發(fā)揮實效。憑借對IVD行業(yè)的深刻洞察，李總指出：依托數據信息與AI分析模型構建的工具，能夠突破常規(guī)認知的邊界，賦能決策向更客觀、高效、精準的方向升級，同時為產品研發(fā)戰(zhàn)略的制定提供強有力的支撐，推動行業(yè)在數智化浪潮中實現決策范式的革新。

隨著肺癌的高發(fā)和低齡化，肺癌的早診早治越來越受到重視。圣美生物產品開發(fā)總監(jiān)、醫(yī)療器械高級工程師葉莘博士，闡述《人工智能驅動創(chuàng)新CAC-FISH技術在肺癌早診領域的應用》。

葉博士在演講中介紹了CAC-FISH技術，該技術為臨床提供了安全、無創(chuàng)且高效的肺結節(jié)良惡性輔助診斷工具。其價值在于能顯著提升肺癌（尤其早期）診斷準確率，降低LDCT篩查假陽性；還可輔助對性質不明的肺結節(jié)精準風險分層，指導診療決策，避免不必要的隨訪與有創(chuàng)檢查，具有廣闊臨床前景和重要社會價值。

最后醫(yī)策科技研發(fā)總監(jiān)韓津演講的題目是《從像素到精準多模態(tài)AI如何重塑病理診斷與藥物研發(fā)新范式》，韓總介紹了如何打造全球首個“軟硬一體”AI+IVD產品矩陣，率先落實“真實世界研究”理念，構建產品－應用－數據閉環(huán)。推出了智慧病理遠程會診系統(tǒng)、智能顯微鏡在線互動系統(tǒng)以及腫瘤MDT多學科協作會診系統(tǒng)平臺等智能化系統(tǒng)平臺，同時配套數字掃描儀等硬件產品，形成“診斷工具+協同平臺”的一體化系統(tǒng)，實現從核心技術到全場景應用的完整落地。

專題演講結束，在媒體平臺創(chuàng)始人姜婷女士主持下又開啟了精彩的訪談內容，對演講內容做了進一步溝通。面對“人工智能的核心價值是什么”的問題時，與會專家表示：人工智能的核心價值在于提升勞動力效能，兼具節(jié)能增效作用。在診斷領域，它能推動診斷窗口前移，助力IVD行業(yè)正向發(fā)展，此外可協助排查陰性結果，憑借無差別操作有效降低漏診率。目前只是AI初探，未來發(fā)展將不可想象。