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    【byb.cn 】（來源：生命時報）語料庫，AI診療的基石 亟需解決碎片化和標準不統(tǒng)一問題

　　受訪專家：

　　深圳大學附屬華南醫(yī)院院長 吳 松 □信息部主任 歐陽杰 □信息部助理主任 楊 凱

　　本報記者 喬 芮

　　《生命時報》 2026-04-03 第01981期 第5版

　　人工智能（AI）在醫(yī)療領域的應用已逐漸進入深水區(qū)。作為AI醫(yī)療發(fā)展的核心基礎資源，語料庫建設的質量與規(guī)模，將直接決定AI輔助診療的上限。剛剛閉幕的2026年全國兩會上，加快醫(yī)療健康語料庫建設成為代表委員們熱議的焦點。

　　什么是醫(yī)療健康語料庫？深圳大學附屬華南醫(yī)院院長吳松告訴《生命時報》記者，籠統(tǒng)來說，這是匯集了電子病歷、醫(yī)學影像、臨床診療路徑，以及基因組學、藥物研發(fā)、公共衛(wèi)生監(jiān)測等各類信息的一個數據庫。但這些數據不是簡單地堆在一起，而是進行系統(tǒng)性采集、清洗、脫敏（指把能定位到“某個人”的信息，處理成“看不出是誰”）和結構化整理后，形成的領域專用數據資產體系。

　　“如果把醫(yī)療AI比作一名學習型醫(yī)生，醫(yī)療健康語料庫就是它的‘學?！汀R床經驗積累庫’。沒有高質量的語料，AI無從學習，更談不上精準應用?！眳撬烧f。

　　在AI輔助診療方面，高質量的臨床語料庫可以支撐AI系統(tǒng)對多種影像資料進行秒級分析，展現(xiàn)出較高準確性。以眼底病變識別為例，部分研究顯示，其表現(xiàn)可與?？漆t(yī)生相當;但在肺結節(jié)鑒別等復雜任務上，現(xiàn)階段仍主要作為輔助工具。

　　新藥研發(fā)方面，基于真實世界數據構建的AI模型，可以將化合物篩選、毒性預測等基礎科研的工作周期從數年壓縮至數天，大幅降低研發(fā)成本。

　　健康管理方面，深圳大學附屬華南醫(yī)院信息部助理主任楊凱介紹，在個人基因組、電子健康檔案、可穿戴設備等數據的基礎上，可以構建起真正意義上的“數字孿生體”，無差別反映一個人的生理狀況，從而實現(xiàn)慢病風險的提前預警，推動醫(yī)療模式從“有病治病”向“未病先防”轉變。

　　醫(yī)療健康語料庫建設，已在部分地區(qū)有所實踐。2024年11月，上海發(fā)布了全市首個衛(wèi)生健康行業(yè)語料庫;2025年6月，深圳市羅湖區(qū)啟動“羅湖醫(yī)療語料中心”建設項目，將整合市區(qū)兩級醫(yī)療機構的病理診斷、超聲影像、放射影像等7類場景數據，整合好的語料庫會面向羅湖區(qū)內AI企業(yè)開放，最終形成產學研綜合應用的閉環(huán)生態(tài)。

　　“我們目前正依托數據庫架構，建立覆蓋全院30余個科室、200余類核心數據字段的統(tǒng)一語義標準體系。這個過程既是為了在院內完善AI應用，也為將來參與區(qū)域性，甚至全國性語料庫共建打下基礎?！鄙钲诖髮W附屬華南醫(yī)院信息部主任歐陽杰說。

　　當醫(yī)療健康語料庫真正走向成熟，醫(yī)患體驗將會獲得質的提升。對患者而言，個性化的AI健康助手可以提前預警慢病風險，提供針對性管理方案;偏遠地區(qū)居民通過部署到本地的AI輔助工具，有望獲得三甲醫(yī)院級別的診斷建議;罕見病患者的確診等待時間，也可能從數年縮短至數月甚至數周。

　　對醫(yī)生而言，臨床決策支持系統(tǒng)將成為可靠的“智囊團”，不僅有數百萬份高質量病歷支撐，還能自動校驗診斷邏輯、提示遺漏檢查、推薦最優(yōu)方案。尤其是處在經驗積累期的年輕醫(yī)生，能大幅縮短成長周期，誤診漏診率有望顯著降低。

　　但在吳松看來，整個行業(yè)還處于早期發(fā)展階段，各地語料庫的建設基本是初期版本，碎片化、標準不統(tǒng)一的問題突出，能真正形成大規(guī)模產業(yè)化應用的案例尚不多見。主攻AI醫(yī)療的企業(yè)普遍反映“有模型、缺數據”，拿不到高質量、合規(guī)、有標注的基礎數據，成為阻礙行業(yè)突破的核心瓶頸之一。

　　統(tǒng)一入庫標準，規(guī)范數據質量。語料庫僅有海量數據還不夠，標注是否一致、準確才是關鍵。當前醫(yī)療大模型常出現(xiàn)“幻覺”問題，給出的診斷看起來像模像樣，實際卻經不起推敲，甚至出現(xiàn)錯誤。這主要是因為現(xiàn)有評估體系中，醫(yī)療大模型只盯著詞匯匹配度，對醫(yī)學邏輯是否嚴密判斷不準。這就需要在早期構建語料庫時，增強檢索內容與知識圖譜的關聯(lián)，給大模型配上可查證的“知識字典”，形成可靠推理，從源頭抑制“幻覺”。

　　解決數據共享共用矛盾。醫(yī)療數據涉及核心隱私，法規(guī)要求嚴格，但AI訓練又需要大量數據，二者之間的矛盾若不能妥善解決，AI醫(yī)療的發(fā)展將舉步維艱。據介紹，當前的技術探索主要圍繞三個方向：一是聯(lián)邦學習，讓模型“移動”而非數據集中，實現(xiàn)數據“可用不可見”;二是在數據脫敏基礎上強化加密保護;三是實行數據信托機制，支持患者授權管理，實現(xiàn)全生命周期安全防護。

　　培養(yǎng)醫(yī)學、信息學交叉人才。語料庫建設需要兼具臨床知識和數據工程能力的復合型人才，其匱乏可謂當前最難突破的瓶頸。吳松認為，教育主管部門應與衛(wèi)生健康系統(tǒng)進一步協(xié)同，將醫(yī)工交叉人才培養(yǎng)納入國家醫(yī)學教育改革的整體布局，形成政策層面的制度性支撐。

　　“數據是新時代醫(yī)學研究的基礎。讓優(yōu)質醫(yī)療經驗成為可復制的數字資產，正是語料庫建設的核心價值所在。”吳松說，“我們期待在政策層面打通制度通道，讓更多醫(yī)院有動力、有能力、有保障地投身這場數據驅動的醫(yī)療革命，共同推動醫(yī)療健康產業(yè)進入更有質量的新階段?！?