在医疗科技的星辰大海中，人工智能正以前所未有的速度重塑诊疗的边界。国家科技进步奖二等奖的殊荣，不仅是对何建行教授团队在人工智能与医学交叉领域卓越贡献的肯定，更是对其独特“AI思维”引领下，将基础资源与技术转化为实际临床价值的生动诠释。这支来自广州医科大学附属第一医院、国家呼吸医学中心的团队，以解决真实临床痛点为原点，展现了人工智能从实验室走向病床旁的清晰路径。
一、 从“数据孤岛”到“智能基石”：构建高质量医疗AI基础资源
任何强大的人工智能模型都离不开优质“燃料”——数据。何建行教授团队的AI思维，首先体现在对医疗数据这一基础资源的深刻理解和系统性建设上。他们认识到，分散、异构、标注不统一的“数据孤岛”是制约医疗AI发展的首要瓶颈。
为此，团队牵头构建了大规模、多中心、高质量的胸外科及呼吸疾病专项数据库。这并非简单的数据堆砌，而是融入了严谨的医学逻辑与标准：
- 标准化采集与结构化处理： 将影像、病理、基因、病历文本等多模态数据，按照统一标准进行清洗、脱敏和深度结构化，使数据“可读”、“可用”。
- 专家级标注与质量控制： 联合顶级临床专家，对关键病灶、解剖结构、手术步骤等进行精细化标注，确保数据标签的医学准确性与一致性，为模型训练打下可靠基础。
- 伦理与安全先行： 在数据全生命周期管理中，严格遵循伦理规范，保障患者隐私与数据安全，构建了可持续发展的数据生态。
这一基础资源建设，如同为医疗AI修建了四通八达的“高速公路”，使得后续的技术研发能够高速、稳健地进行。
二、 从“通用算法”到“临床专用技术”：攻克医疗场景的核心技术难题
拥有数据“基石”后，何建行教授团队并未满足于直接套用通用AI模型，而是秉持“临床需求驱动技术研发”的核心思维。他们深入手术室、门诊、病房，精准识别出那些重复性高、耗时费力、或存在主观差异的临床环节，作为AI技术介入的突破口。
团队在人工智能关键技术上取得了系列原创性成果：
- 高精度影像识别与分割： 针对肺部小结节、早期肺癌等，开发了能自动检测、分割、定性分析的AI系统，其敏感性与特异性媲美高年资专家，成为医生的“超级助手”，显著提升早筛早诊效率。
- 手术规划与导航智能化： 将AI与三维重建、增强现实（AR）技术融合，为胸外科微创手术（如胸腔镜手术）提供个性化的术前虚拟规划与术中实时导航。系统能自动识别关键血管、神经，预测手术路径，降低手术风险，助力精准外科。
- 预后预测与个性化治疗推荐： 利用深度学习挖掘多组学数据与临床结局之间的复杂关联，构建预后预测模型，为患者提供更精准的风险评估和个性化治疗策略建议，推动诊疗模式从“一刀切”向“量体裁衣”转变。
这些技术并非炫技，每一项都紧密对应着“减少创伤、加速康复、改善预后”的临床终极目标。
三、 “AI思维”的精髓：医工深度融合与持续迭代的闭环
何建行教授团队的成功，关键在于其贯穿始终的“AI思维”，这超越了单纯的技术应用，是一种深度融合、持续演进的系统性方法论：
- 以医为本，问题导向： 所有研究的起点和终点都是临床实际需求。医生不仅是技术的使用者，更是研发的深度参与者，确保AI工具真正“接地气”，解决真问题。
- 工程化与产品化思维： 团队注重将算法原型转化为稳定、易用、符合医疗规范的产品或平台，使其能够无缝嵌入现有工作流程，提升整体医疗服务的质量和可及性。
- 建立“研-用-验-优”闭环： 技术在临床应用中持续收集反馈，评估真实世界效果，发现新问题，从而驱动新一轮的数据积累、算法优化和产品升级，形成自我强化的创新循环。
- 开放协作，构建生态： 团队积极与高校、科研院所、企业开展交叉合作，共享部分基础资源，共同制定标准，推动整个医疗AI行业的规范化与协同发展。
四、 奖项背后的启示与未来展望
国家科技进步奖二等奖，是对何建行教授团队过去工作的，更是对未来方向的期许。他们的实践表明，人工智能在医疗领域的价值爆发，必须根植于扎实的基础资源、聚焦临床的核心技术，以及医工深度结合的“AI思维”。
随着更多模态数据（如术中实时视频、物联网监测数据）的融合，以及大模型、具身智能等新范式的出现，医疗AI的潜力将进一步释放。何建行教授团队的工作范式，为如何将这些前沿技术可靠、有效、负责任地应用于挽救生命、提升健康这一崇高使命，提供了宝贵的中国方案与智慧。其意义不仅在于奖项本身，更在于点燃了一盏明灯，指引着医疗AI从“可用”走向“可信”、“可及”和“可普及”的深远航程。
