在人口结构变化与“健康中国”战略深入推进的时代背景下，提升全周期生育健康保障能力已成为全社会共同关注的重大课题。人工智能技术正以其强大的数据整合与智能分析能力，深度融入从孕前、孕期到产后的健康管理全链条，为实现生育健康服务的精准化、普惠化与智能化转型提供了全新可能。然而，机遇与挑战并存。数据安全与隐私保护、临床验证的严谨性以及技术落地的均衡性，构成了AI赋能生育健康领域必须系统应对的核心挑战。本次论坛旨在汇聚临床、技术、政策与产业多方智慧，共同探讨系统性解决方案，推动构建覆盖全民、贯穿全程、公平可及的智能生育健康支持体系。

在此背景下，2026年1月25日，由中国计算机学会主办，CCF YOCSEF武汉分论坛承办的“智慧互联，守护生命起源：AI赋能全周期生育健康”技术论坛在武汉大学计算机学院B405顺利召开。本次论坛由董性平（武汉大学，YOCSEF武汉AC委员）和张智勇（赞奇科技，YOCSEF武汉AC委员）担任执行主席，由罗紫葳（武汉纺织大学，YOCSEF武汉候任AC委员）担任线上主席。

参与本次论坛的还有YOCSEF武汉主席武汉大学彭聪，副主席并行科技周凤，学术秘书华中师范大学裴羽尘、华中师范大学孙昊，AC委员：华中农业大学王玉龙、华清远见汪蓉、武汉科技大学袁鑫，委员：海光信息甘婷、赞奇科技王腾等。

论坛特邀武汉大学罗勇、武汉协和医院叶哲伟、四川大学华西第二医院洪雅强作为引导嘉宾进行了引导发言，特邀武汉大学人民医院张珺、金山云网络技术有限公司杨卫东、华中科技大学田甜作为思辨嘉宾。本次论坛吸引了来自学术界、医学界、企业界20多位相关人士共同参与。现场讨论气氛热烈，拥有不同观点背景与立场的同僚各抒己见。

第一位引导嘉宾武汉大学罗勇分享了AI技术结合筛查大数据在结构性出生缺陷早期诊断的应用研究。该研究依托今年挂牌的金山科技与医疗机构共建联合实验室开展，实验室融合产学研医优势，以 “医学大模型 + AI” 为方向打造生命早期健康科创平台。研究核心为搭建筛查数据标准化体系、研发并临床转化智能诊断算法，还开发了产前筛查智能风险评估与辅助决策系统。团队旨在通过技术普惠提升基层防控能力，缓解区域出生缺陷防控不均衡问题，保障生命早期健康公平。

第二位引导嘉宾，华中科技大学同济医学院附属协和医院叶哲伟，作《AI 赋能医学的实践与探索》主题报告，分享医理工深度交叉下的医学研究实践。报告重点介绍了医理工商度融合的新兴学科生命学的学科与教材体系构建及全国高校布局，还讲解了 AI 与数字孪生技术在手术辅助、教学训练等医学领域的应用，及相关数据库的数据支撑；同时分享了团队在国际合作、学术出版和成果转化上的进展，并指出未来将持续完善 AI + 数字孪生医学生态体系，推动医学医教研协同发展，深化国际交流合作。

第三位引导嘉宾：四川大学华西第二医院洪雅强作《胎儿侧脑室增宽不良妊娠结局研究与预后智能诊断模型构建》报告，聚焦这一高发的胎儿中枢神经系统结构异常，阐述其不良妊娠结局评估与预后判断的研究进展和技术思路。临床主要通过产前超声、磁共振成像诊断，研究核心为其不良妊娠结局风险分层与产后神经发育预后精准评估。团队依托医院大样本临床病例和随访数据，分析相关影像、临床指标关联并构建预后智能诊断模型，以提升预测准确性和临床决策支持能力；同时指出当前研究存在单中心、回顾性的局限，样本规模和模型泛化能力待提升。未来将结合 AI 技术、开展多中心协同研究并联动产业力量，完善相关智能评估与干预体系。

在思辨环节，论坛特别邀请了武汉大学人民医院张珺，金山云网络技术有限公司杨卫东，华中科技大学田甜共同参与思辨。

议题一：面对生育健康的特殊性，AI落地需要跨越哪些关键障碍？

        思辨嘉宾张珺指出，当前AI辅助诊断多依托影像数据聚焦结构性畸形识别，未来可拓展疾病谱系，其基层普惠需长期临床验证。她关注AI诊断的伦理责任界定、医生接受度问题，期待3D建模等技术助力妇科手术规划，并提出需通过多中心数据协作优化模型稳定性与泛化能力。

        思辨嘉宾杨卫东从企业视角剖析医疗AI落地障碍：数据层面，高质量连续数据获取治理是瓶颈，跨机构数据割裂问题突出；数据确权流通需明确权属、共享机制及政策支持；AI应嵌入诊疗流程实现人机协同，而非仅作为结果提示工具；同时需建立技术、临床与政策过渡机制，明确容错边界与责任体系。

        思辨嘉宾田甜表示，医疗AI共性问题在生育健康领域更为尖锐。她提及对前沿技术有应用冲动，但落地需冷静审视约束，强调该领域技术讨论需谨慎，兼顾技术进取与医学责任。同时指出AI产前诊断面临多模态数据训练难、标注不确定等挑战，现阶段仅适合作为辅助工具减负，不可替代决策。

        叶哲伟认为，技术理论与临床脱节源于工程化建模与医学个体化现实的差距，医生经验性调整能力难被算法复刻。他强调，医疗容错率低、AI失误责任界定模糊制约其应用，而医疗数据权属、共享等涉法律政策问题，是AI医疗可靠落地的必解前提。

        鲍引娣称，影像技术提升孕期异常检出率，但多数异常风险低，给产科医生带来决策压力。她指出AI是产前诊断双刃剑，虽能提效但可能加剧患者焦虑，需结合临床经验，做好风险告知与正向引导，谨慎决策。

        洪雅强强调，围产期AI应用需以多中心前瞻性数据为基础，定位为辅助工具而非决策主体。他解释研究聚焦胎儿结构影像数据的原因，称其为不良预后最明确指标，同时透露研究通过多中心合作、审慎界定样本，构建高质量数据基础，呼吁理性评估可干预胎儿异常。

        罗勇重申，医学AI始终是辅助工具，核心价值是通过可解释分析降低漏诊率。他明确，AI准确率未达100%就不能替代医生决策，现阶段核心作用是提升诊断敏感性。

议题二：赋能生育健康，AI必须攻克哪些核心技术门槛？

罗勇首先探讨了医学AI落地的两大瓶颈：数据共享上，各机构对数据安全要求不一，本地化训练等规定增加多中心协作难度；系统部署上，外接AI系统加重医生负担，而无缝嵌入现有设备又受技术限制，凸显数据治理与流程适配双重挑战。

田甜聚焦两大关键方向，一是可解释性技术，需引入“思维链”技术提升AI决策透明度，为溯源与责任界定奠基；二是行业标准建设，需由领域领先者推动，统一数据标注、模型验证等规范，助力行业规模化发展。

罗勇补充了超声科AI系统的部署现状，当前以独立外接屏幕形式提供切面质量提醒，属轻量级辅助工具，医生更期待深度集成设备并实现自动测量功能。项目采取分步策略，先验证产前超声单场景可行性，再逐步横向扩展，体现渐进式发展思路。

裴羽尘指出胎儿磁共振影像AI的独特数据挑战，胎动、设备参数差异等导致数据异质性强，单纯扩大多中心数据无法解决泛化难题，核心是研发更具鲁棒性的算法模型，攻克数据适配瓶颈。

甘婷提出，数据孤岛问题可通过“可持续数据空间”建设破解，依托全流程安全管控实现数据安全流通，建议由医疗机构牵头试点，逐步推动多中心数据融合共享。

吕小攀强调医疗AI需重视可解释性与安全性，建议借鉴金融领域联邦学习，实现本地训练、参数汇总的多中心协作，盼政策支持构建专业医疗大模型，推动联合优化。

田甜建议参考自动驾驶分级，建立医学AI应用与责任分级制度，现阶段可通过专项医疗责任保险分担风险，为AI审慎应用提供制度保障。

裴羽尘提出困惑，当前医疗大模型疾病识别范围有限，如何让其具备医生般的广谱识别能力，是行业需探索的方向。

罗勇回应称，专科场景AI已能识别数十上百种疾病，若要实现全身综合诊断，或需采用多智能体协作路径，通过多个专业模型分工集成，而非依赖单一模型，为行业发展提供技术支撑。

议题三：从辅助诊断到全民普惠，AI+生育健康的可行演进路径是什么？

         张珺从临床视角，点明AI+生育健康普惠的核心矛盾的是技术泛化与场景适配不足。她指出，基于顶尖专科医院数据训练的AI模型，在基层医院推广时面临泛化能力短板，进而引出两大命题：技术上如何保障低资源场景下模型稳定可靠，系统上AI能否真正赋能基层而非加剧资源集中。她强调，普惠之路不仅是算法优化，更涉及资源分配与体系协同的深层变革。

         罗勇明确AI产品研发重心应向基层医院倾斜，这是契合场景需求的核心方向。他表示，高水平医院医师凭借经验可实现精准诊断，AI辅助作用有限；而基层医师借助AI能显著提升生育健康病症筛查效率与诊断一致性，对整体医疗水平提升价值更大，这也贴合国家强化基层智能诊疗服务的政策导向。

        杨卫东提出“知识沉淀-能力泛化-基层输出”的核心框架，为AI规模化落地赋能基层指明路径。他认为，关键是通过AI沉淀标准化顶尖专家经验，依托多中心数据实现能力泛化并下沉基层。同时需攻克两大挑战：一是用“思维链”技术实现AI决策透明可核验，保障结果准确；二是搭建统一AI技术底座与数据标准，确保多系统协同安全可靠，这是一项长期系统工程。

         洪雅强提出“专家数字孪生”模式，为基层赋能提供创新解法。二院正研发的“专家数字医生”，不依赖海量通用数据，而是复刻顶尖专家诊疗逻辑与习惯，构建高仿真模型以输出精准个性化建议。该模式已落地见效，能为基层提供专家级支持，助力提升诊疗同质化水平。

思辨环节输出以下结论：

1、 AI在生育健康领域始终定位为辅助工具，其落地、赋能与普惠需兼顾技术创新与医学责任，跨越多重阻碍。数据治理是核心难题，高质量数据获取、跨机构共享壁垒、确权流通及安全管控等问题，叠加行业数据训练难、异质性强等特性，构成首要瓶颈，需通过多中心协作、联邦学习等破解，同步建立统一数据与模型标准。

2、 技术上需攻克算法鲁棒性、可解释性及流程适配门槛，借“思维链”技术提升决策透明度，推动AI嵌入诊疗流程，采取渐进式部署策略。责任伦理模糊是关键制约，需建立AI应用分级、责任体系与容错边界，做好风险告知，坚守AI不可替代医生决策的底线，核心价值是提升诊断敏感性、降低漏诊率。

3、 普惠需以基层赋能为核心，优化低资源场景模型稳定性，通过技术下沉模式助力诊疗同质化。整体需坚持理性渐进，完善技术、临床与政策协同机制，明确数据相关法律问题，平衡创新与责任，稳步推进AI从辅助诊断走向全民普惠。