7月17日，在2026世界人工智能大会（WAIC）AI赋能生命健康新范式论坛上，中国医师协会核医学医师分会会长、上海市分子影像重点实验室主任、上海交通大学医学院附属仁济医院核医学科带头人黄钢教授，以《人工智能赋能核医药精准诊疗一体化》为题发表主旨演讲。**围绕医学影像技术演进、核医药诊疗一体化、人工智能驱动药物研发以及多模态数据融合等前沿方向，黄钢系统阐述了人工智能与核医学深度融合的发展趋势，展望精准医疗从疾病识别走向精准诊断、精准治疗和全流程管理的新未来。

随着人工智能、大数据、多模态分析等技术快速发展，医学正在进入以数据驱动和精准决策为核心的新阶段。演讲提出，医学影像技术的发展不断推动疾病认知边界拓展，从早期X射线、CT、MRI，到近年来快速发展的分子影像技术，影像已经从观察疾病形态逐步走向揭示疾病发生发展的分子机制，为精准医学提供了重要基础。

黄钢介绍，放射性诊疗一体化（Radiotheranostics）正在成为精准医学发展的重要方向。通过将特异性分子探针、先进显像设备与靶向治疗手段相结合，医生可以在治疗前精准识别患者体内特定分子靶点，并根据影像结果选择更加匹配的治疗方案，实现“诊断即治疗指导、治疗可动态评估”的闭环模式。

在这一过程中，人工智能正在进一步提升核医药精准诊疗能力。通过对医学影像、分子数据、临床信息以及多组学数据进行融合分析，AI能够帮助研究人员发现潜在治疗靶点，优化分子探针设计，加速药物筛选和临床转化，推动医学研究从经验驱动向机制驱动转变。

围绕团队在分子影像与免疫PET领域的探索，黄钢介绍，免疫PET技术通过放射性核素标记抗体或单域抗体，实现对肿瘤特异性靶点的精准识别，为抗体药物研发、疗效评估和临床治疗决策提供重要支撑。相关研究正在推动分子影像从疾病检测工具向精准治疗平台转变，为肿瘤等重大疾病的精准诊疗提供新的技术路径。

演讲进一步指出，人工智能正在推动药物研发模式发生深刻变化。传统药物研发更多依赖实验验证，而AI能够通过靶点识别、分子设计、虚拟筛选、毒性预测等方式，提高研发效率，降低研发成本。同时，通过整合临床数据、影像数据、组织病理数据和多组学数据，AI有望建立更加全面的疾病认知体系，推动“一人一策”的精准医学模式发展。

在谈及人工智能时代医学发展时，黄钢强调，AI并不是医生的替代者，而是推动医学专业能力升级的重要工具。未来医学人才需要同时具备人工智能应用能力、精准诊疗能力和医学人文素养，在技术进步与患者需求之间建立更加紧密的连接。

人工智能正在推动核医学从传统影像诊断走向诊疗一体化，从单一数据分析走向多模态融合，从疾病治疗走向精准健康管理。未来，随着人工智能与分子影像、核医药、临床医学进一步融合，精准医疗将迎来更加智能、高效和个体化的发展阶段，为生命健康领域创新发展提供新的技术支撑。

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