11月8日，在2025年世界互联网大会乌镇峰会期间，四川大学华西医院与蚂蚁集团正式签署战略合作协议。双方将聚焦呼吸系统疾病等慢性病领域，共同推进科学研究、服务体系建设以及“AI+医疗”的融合创新。此次合作旨在通过人工智能技术提升医疗服务质量与效率，为慢性病防治注入新动力。这一战略合作标志着医疗与科技深度融合的新起点，展现了行业创新发展的新趋势。

11月8日，在2025年世界互联网大会乌镇峰会期间，四川大学华西医院与蚂蚁集团签署战略合作协议。双方将结合华西医院的临床经验与蚂蚁集团的技术能力，围绕呼吸系统疾病等慢性病推进‘AI+医疗’融合创新，助力优质医疗资源下沉。合作聚焦四大方向：开展呼吸系统疾病前沿技术研究；优化医保商保支付体验；改善患者就医全流程服务；构建数据标准化治理体系以赋能临床诊疗与科研创新。自2023年起布局AI医疗以来，蚂蚁健康已与多家顶尖医疗机构建立合作，持续推动医疗服务升级。

11月8日，在2025年世界互联网大会乌镇峰会期间，四川大学华西医院与蚂蚁集团签署战略合作协议。双方将结合华西医院的临床经验与蚂蚁集团的技术能力，围绕呼吸系统疾病等慢性病，推进‘AI+医疗’科研创新，助力基层医疗服务能力提升。合作聚焦四大方向：前沿技术研究、医保商保支付优化、便民就医流程升级及数据标准化治理。华西医院院长罗凤鸣表示，通过技术‘复制’优质诊疗能力，推动健康服务公平可及。蚂蚁集团CEO韩歆毅称，期待突破AI医疗向临床转化的‘最后一公里’。自2023年布局AI医疗以来，蚂蚁健康已与多家顶尖医疗机构合作，此次联合华西医院或将为健康中国建设注入新动能。

10月16日，北京清华长庚医院与北电数智达成战略合作，共同研发中国首个药学大模型，旨在破解药学服务效率与精准度难题。该模型将依托北电数智的“星火·医疗底座”，结合清华长庚医院丰富的临床经验，提升用药安全与服务质量。清华长庚医院作为国家药物临床试验机构，覆盖多个关键疾病领域，具备强大的科研能力；北电数智则提供全栈AI技术支持，推动医疗数智化升级。双方还将探索药学可信空间建设及国产AI芯片适配，并制定行业标准，编写白皮书，为医疗AI创新提供范式。药学大模型将在清华长庚医院率先应用，助力医药工作者提高效率，为患者提供更精准的服务。

10月16日，北京清华长庚医院与北电数智签署战略合作协议，聚焦药学创新和睡眠医学研究。双方将依托北电数智“星火·医疗底座”，在药学大模型、睡眠大模型、药学可信空间及具身智能等领域联合攻关，并率先在北京清华长庚医院落地应用。此次合作旨在打通技术迭代与临床验证闭环，提升医疗服务效率和智能化水平，推动医疗普惠进程。北京清华长庚医院院长董家鸿院士强调，合作将构建跨学科、跨领域的“AI+医疗”创新生态；北电数智董事长荆磊表示，将加速AI技术在医疗场景的成果转化。此次合作是对国务院“人工智能+”行动意见的实践，助力健康中国战略实施。

9月15日，在中山医院举行的“国家人工智能应用中试基地”推进会上，“元医疗模拟实验室”正式揭牌。该实验室将专注于人工智能医疗应用的测试与现场验证，旨在推动AI技术在医疗领域的实际落地。华为、联影智能、迈瑞医疗及仪电鑫森等企业参与了此次成果发布，展示了多方合作探索未来医疗创新的决心与实力。（记者 黄心怡）

近日，国家发展改革委正式批复，复旦大学附属中山医院将承担建设“国家人工智能应用中试基地（医疗领域临床医学科研方向）”。该基地以聚焦临床科研、破解行业痛点、构建生态标杆为核心定位，打造覆盖“研发-测试-验证-应用”全链条的创新平台。具体应用包括医学科研、智能诊疗能力提升、智能医疗器械开发及医用机器人研发等，计划落地不少于49个特色场景，并发布超10项标准规范。这一举措标志着医疗AI领域迈向新阶段。

智慧医院“中国方案”走向全球 2024年11月，国家卫健委等部门发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确84个AI应用场景。上海随后出台《发展医学人工智能工作方案（2025—2027年）》，推动医学大模型与智慧医院建设，为中国医疗AI发展指明方向。 作为医疗AI领域的领先企业，商汤医疗依托...

8日，北京协和医院眼科主任医师陈有信带领团队研发出基于超广角眼底影像与深度学习的全景式病变识别（WARM）AI系统。该系统可精准识别25种眼底疾病，并智能生成转诊建议，为眼底病筛查及分级诊疗提供新方法。相关成果已发表在《细胞报告医学》子刊上。（科技日报）

2025年2月18日，上海瑞金医院携手华为开源了RuiPath病理模型的核心视觉基础模型，该模型覆盖肺癌、结直肠癌等7大高发癌种，涵盖中国每年90%的癌症新发病例。RuiPath基于华为DCS AI解决方案打造，包含多癌种测试数据集，可实现高精度病理图像分析，其知识问答准确率超90%，处于国内外领先水平。该模型有助于提升医生诊断效率，华为DCS AI解决方案可缩短80%医疗训练数据准备周期，提升模型训练与推理效率。