11月22日至23日，中国科学院香港创新研究院（以下简称香港创新院）人工智能与机器人创新中心在香港科学园高錕会议中心成功举办了第二届香港具身智能医疗科技论坛。本次论坛为期两天，邀请到多位专家学者、临床医生及医疗器械研发者，围绕医疗科技的最新突破与未来趋势展开深入讨论，促进学术研究、产业创新与临床应用的跨界融合。

论坛现场 主办方供图

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香港创新院人工智能与机器人创新中心主任刘宏斌在致辞中指出：“AI技术的应用已经渗透到医疗行业的各个场景，但真正的突破需要临床医生、学术研究者和產业界的紧密合作，三方协作才能实现真正有意义的创新。”

近年来，人工智能与机器人技术在医疗领域的应用日益深入，显著推动了医疗科技的创新与变革，而业界关注的焦点在于如何将这些前沿技术与临床实践相结合，更好辅助医生诊疗，并提升医疗服务的整体效率。

伦敦国王学院教授Sebastien Ourselin在演讲中指出，技术应服务于医疗需求，而非纯粹追求技术突破，只有真正解决临床难题，才能实现价值最大化。香港中文大学外科学系神经外科组主任陈达明以神经外科为例，指出未来的医疗不仅在于治疗疾病，更在于利用尖端科技解码大脑与人体的运作机制，突破人类与技术的沟通障碍。

慕尼黑工业大学教授Nassir Navab从手术自动化角度分享道，相较于自动驾驶，手术自动化面临更为复杂的挑战，需要深入理解解剖学和生理学，并模拟外科医生的思维与决策能力，未来的手术机器人需要结合多模态数据，实现真正的智能化手术支持。罗切斯特大学教授罗杰波则聚焦于人工智能在医学影像中的应用，指出深度学习技术通过自动化特征学习，克服了传统人工设计特征的局限，推动医学影像计算向多模态数据整合方向演进，为临床诊疗提供更精准的决策支持。

上海科技大学生物医学工程学院创始院长沈定刚表示，人工智能正通过多模态数据的整合，推动医疗诊断与治疗的标准化和智能化进程。AI在提升医疗效率、优化资源分配以及改善患者康复效果方面具有巨大潜力。在手术领域，具身智能技术正逐步渗透到微创手术和手术机器人中，帮助医生实现更高精度、更低风险的手术辅助。

中国科学技术大学生物医学工程学院执行院长周少华强调，通用和基础模型正成为医疗影像AI的核心，通过“一次训练，多任务应用”的方式应对数据稀缺和任务复杂的挑战。他认为，多模态数据融合及生成与判别模型的结合将成为未来的关键，为临床应用和患者健康预测提供突破性支持。

此外，来自香港中文大学、四川大学、中山大学等专家、行业代表就人工智能与医疗健康的深度融合展开探讨，分享最新研究成果与实践经验。

论坛的成功举办，促进了具身智能医疗科技领域的学术交流与产业合作，为全球专家学者提供了一个跨领域、跨国界的创新对话平台，有效推动了具身智能医疗科技的发展与应用。