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在北京儿童医院眼科，一张眼底照片刚拍完，AI大模型就秒级接手分析。

它不是简单标注，而是像一位资深的眼科医生，层层拆解血管、神经、黄斑等细微结构，一口气完成300多项指标的量化评估，还能同步生成数据报告。首都医科大学附属北京儿童医院眼科主任医师李莉表示，有了这样精确数字的描述，在下一次复诊时医生只需要提取一些关键数据就可以了，有利于进行远程会诊，同时也解决了基层缺乏眼底医生的问题。

这套系统不仅能看眼病，还能发现糖尿病、高血压、心脑血管疾病等全身性问题的早期风险信号，堪称“一眼望全身”。目前，这个AI大模型已经在全国约600家三甲医院和3000多家医疗机构落地使用。

不仅能看懂眼底，AI还可以读懂大脑。在江苏省人民医院康复医学科，一套融合脑机接口技术的柔性手部康复机器人系统正被用于患者康复治疗。

中风或上肢功能损伤的患者，戴上轻便脑电帽，设备就能实时捕捉大脑释放的微弱电信号，AI算法迅速解析识别运动意图，再转化成指令，驱动柔性手套带动患肢完成抓握、伸展等康复动作。

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从临床医生到AI研究员

她是“跨界翻译官”

人工智能正加速融入诊疗的各个环节，当AI越来越“会看病”，背后是谁在“教”它？

鲍溪荷，曾经是三甲医院的儿科主治医师，7年前，她做了一个让很多人意外的决定——转行进入AI医疗领域，成为一名AI医学研究员。从面对患者，到面对代码和模型，她的工作重心彻底变了。如今，她的日常是和团队一起研讨临床案例、优化模型问诊交互、反复校验诊疗逻辑——高密度、精细化地“打磨”AI大模型。

医生说话，靠的是临床经验和诊疗直觉；工程师说话，靠的是算法逻辑和代码规则。而鲍溪荷，正好站在两者之间，做起了“跨界翻译官”。她说，最难的不是技术本身，而是让两个完全不同的专业体系互相听懂对方。正因为有像她这样的人，那些藏在临床经验里的“弦外之音”，才一点点变成了AI能学会的“语言”。

一组数据看懂行业趋势

据德勤《2025中国智慧医疗行业白皮书》预测，AI医疗健康解决方案市场规模2030年将突破1000亿元。AI医疗不是概念，而是正在加速扩容的新赛道。从药物研发、临床辅助诊断，到智能康复、医院管理，AI已经渗透进医疗全价值链。

随之而来的是一批新兴职业的涌现：

AI医学研究员：负责搭建医学知识库、评测模型，做医生和工程师之间的“翻译官”；

医疗AI算法工程师：负责模型训练、调优，把技术真正落地到临床场景；

医疗AI产品经理：负责打通医院、医生、患者的多方需求，让产品真正好用。

目前，AI医疗复合型人才供给明显跟不上行业需求增长。据科锐国际《2026人才市场洞察及薪酬指南》数据显示，2026年春招中，既懂AI又懂医药的复合型人才缺口率达38%，缺口规模预计达到250万人。而且这类“双栖人才”的薪资水平，也比传统岗位高出30%。

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防疫措施优化并不等于“躺平”。国务院联防联控机制发布的“二十条”优化措施，是在科学评估和反复论证的基础上，对疫情防控政策的调整与完善，其核心目标仍是坚持“动态清零”总方针，最大限度保护人民生命安全和身体健康。

放宽管控，科学精准防控 近期，山西等地坚决贯彻上级决策部署，全面落实国家关于进一步优化防控工作的措施，对现有新冠肺炎疫情防控措施进行了细化优化。这些调整明显有放宽管控的意思，但放宽不等于“躺平”。相反，它要求更高了，要求更科学、更精准、更规范、更快速地开展疫情防控。

优化的防控政策解封并非躺平，而是基于疫情形势变化对防控措施的科学调整，旨在平衡疫情防控与社会经济发展，同时强调个人责任与全社会共同参与的重要性。具体分析如下：政策优化的背景与目的国家疾控中心根据病毒变异、传播力变化及国际防控形势，对疫情防控政策进行优化调整。

正确认识当前疫情防控形势 优化措施不等于全面放开：随着第九版疫情防控政策和二十条优化措施的落实，疫情防控工作更加科学精准，如取消常态化核酸检测、简化公共场所出入流程等。这些调整并非“躺平”，而是基于病毒致病性减弱、防疫经验积累和应对能力提升的现实，对防控策略的必要完善。

对“躺平”的理性认知“躺平”并非放任疫情，而是基于风险评估的政策优化。当前反对“躺平”的立场，本质是反对忽视科学依据的盲目放开。但需明确：政策调整的触发条件：当病毒致死率下降、医疗资源充足、疫苗覆盖率提升时，逐步放宽限制是合理选择。

启示：防疫不能“躺平”，必须做好充分准备，包括提高疫苗接种率、改善居住环境、建设方舱医院、优化医疗资源配置以及加强养老机构防护等。借鉴新加坡经验，科学防疫新加坡在疫情中表现优异，死亡人数控制在较低水平，主要得益于高疫苗接种率（92%）和科学的防疫措施。

优化防控措施20条(干货)

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目前，AI医疗复合型人才供给明显跟不上行业需求增长。据科锐国际《2026人才市场洞察及薪酬指南》数据显示，2026年春招中，既懂AI又懂医药的复合型人才缺口率达38%，缺口规模预计达到250万人。而且这类“双栖人才”的薪资水平，也比传统岗位高出30%。

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干别人老婆很用劲,别人会烦你吗，成了医生身边那个

“很安静，但很能干活”的新同事

随着AI和医疗的结合

还派生出大量新岗位

复合型人才缺口高达250万

从看懂眼底到读懂大脑

AI炼成医疗“多面手”

在北京儿童医院眼科，一张眼底照片刚拍完，AI大模型就秒级接手分析。

它不是简单标注，而是像一位资深的眼科医生，层层拆解血管、神经、黄斑等细微结构，一口气完成300多项指标的量化评估，还能同步生成数据报告。首都医科大学附属北京儿童医院眼科主任医师李莉表示，有了这样精确数字的描述，在下一次复诊时医生只需要提取一些关键数据就可以了，有利于进行远程会诊，同时也解决了基层缺乏眼底医生的问题。

这套系统不仅能看眼病，还能发现糖尿病、高血压、心脑血管疾病等全身性问题的早期风险信号，堪称“一眼望全身”。目前，这个AI大模型已经在全国约600家三甲医院和3000多家医疗机构落地使用。

不仅能看懂眼底，AI还可以读懂大脑。在江苏省人民医院康复医学科，一套融合脑机接口技术的柔性手部康复机器人系统正被用于患者康复治疗。

中风或上肢功能损伤的患者，戴上轻便脑电帽，设备就能实时捕捉大脑释放的微弱电信号，AI算法迅速解析识别运动意图，再转化成指令，驱动柔性手套带动患肢完成抓握、伸展等康复动作。

AI化身专属监测官，精准计算大脑专注度与身体疲劳值，把抽象的康复状态变成看得见的数据，让每一次训练都心里有数。

从临床医生到AI研究员

她是“跨界翻译官”

人工智能正加速融入诊疗的各个环节，当AI越来越“会看病”，背后是谁在“教”它？

鲍溪荷，曾经是三甲医院的儿科主治医师，7年前，她做了一个让很多人意外的决定——转行进入AI医疗领域，成为一名AI医学研究员。从面对患者，到面对代码和模型，她的工作重心彻底变了。如今，她的日常是和团队一起研讨临床案例、优化模型问诊交互、反复校验诊疗逻辑——高密度、精细化地“打磨”AI大模型。

医生说话，靠的是临床经验和诊疗直觉；工程师说话，靠的是算法逻辑和代码规则。而鲍溪荷，正好站在两者之间，做起了“跨界翻译官”。她说，最难的不是技术本身，而是让两个完全不同的专业体系互相听懂对方。正因为有像她这样的人，那些藏在临床经验里的“弦外之音”，才一点点变成了AI能学会的“语言”。

一组数据看懂行业趋势

据德勤《2025中国智慧医疗行业白皮书》预测，AI医疗健康解决方案市场规模2030年将突破1000亿元。AI医疗不是概念，而是正在加速扩容的新赛道。从药物研发、临床辅助诊断，到智能康复、医院管理，AI已经渗透进医疗全价值链。

随之而来的是一批新兴职业的涌现：

AI医学研究员：负责搭建医学知识库、评测模型，做医生和工程师之间的“翻译官”；

医疗AI算法工程师：负责模型训练、调优，把技术真正落地到临床场景；

医疗AI产品经理：负责打通医院、医生、患者的多方需求，让产品真正好用。

目前，AI医疗复合型人才供给明显跟不上行业需求增长。据科锐国际《2026人才市场洞察及薪酬指南》数据显示，2026年春招中，既懂AI又懂医药的复合型人才缺口率达38%，缺口规模预计达到250万人。而且这类“双栖人才”的薪资水平，也比传统岗位高出30%。