醫工交叉助力醫療新技術跨越臨床轉化“最后一公里”——集美大學“光維智科”暑期社會實踐隊走進福州醫療一線

為深入了解新型內鏡設備的應用成效，分析人工智能獨立完成病理診斷的操作難題，近日，在集美大學領軍人才卓雙木教授的指導下，集美大學“光維智科”暑期社會實踐隊先后走進福建省腫瘤醫院、福建省立醫院和福建醫科大學附屬協和醫院，圍繞結腸鏡診療、數字病理、人工智能輔助分析、多光子成像及科研成果臨床轉化開展調研，與病理科、消化內鏡中心和結直腸外科醫務人員深入交流。

醫工交叉呼喚復合型人才

醫工交叉人才培養已從政策倡導逐步走向高校、醫院和企業協同實踐。教育部2024年發布會介紹，全國智能醫學工程教育聯合體和世界智能醫學聯盟已匯聚海內外100余所高校、80余所醫院和200多家企業，反映出醫療、工程和產業協同育人的需求不斷增長。

這也對不同專業學生提出了新的要求：醫學生需要增強工程思維、數據分析和人工智能工具應用能力；光學、計算機、信息和工程等專業學生也應了解基礎醫學、診療流程、病理標準及患者安全。醫工交叉并非要求每個人精通所有領域，而是培養能夠理解不同學科語言、圍繞同一臨床問題有效協作的復合型人才。

從臨床需求出發，認識技術應用邊界

在福建省立醫院消化內鏡中心，實踐隊了解了結腸鏡檢查、病灶觀察、活檢取樣和早期篩查等流程。

實踐隊隊員觀摩早篩結腸鏡活檢手術流程。（供圖）

福建省立醫院消化內鏡中心副主任鄭曉玲介紹，結腸鏡能夠幫助醫生直接觀察腸道內部情況，并通過活檢進一步判斷病變性質。部分新型電子內鏡設備可為圖像采集和病灶觀察提供更多支持，但設備升級并不能替代醫生的規范操作和臨床判斷。腸道準備、觀察角度、操作經驗以及患者個體差異，都會影響病灶識別結果，最終診斷仍需結合病理檢查等證據。

卓雙木（右四）與鄭曉玲（右五）交談。（供圖）

這使隊員們認識到，技術研發不能只關注分辨率、速度和設備功能，還要回答技術能否適應真實診療流程、操作是否便捷、結果能否穩定以及風險是否可控。臨床現場提出的問題，正是技術需要回應的方向。

人工智能進入病理，關鍵在于人機協同

7月21日，實踐隊在福建省腫瘤醫院病理科觀摩了組織取材、冰凍切片、染色、數字切片掃描和病理閱片等流程。

福建省腫瘤醫院病理科主任陳剛表示，現階段人工智能主要用于初步篩查、圖像標注和可疑區域提示，可以幫助醫生提高效率、降低遺漏風險，但尚不能獨立完成復雜組織病理診斷。疑難病例仍需綜合臨床資料、腫瘤分型、免疫組化和分子檢測結果，最終報告由病理醫生復核并簽發。

陳剛（左一）與實踐隊員林紫潞（左二）交談。（供圖）

“智慧病理應先數字化，再智能化。”陳剛認為，只有先建立規范、穩定的數字切片及數據標準，人工智能才能在適合標準化的任務中發揮作用。人工智能可以成為醫生的助手，但最終判斷、責任承擔和安全把關仍離不開專業醫生的診斷。

多光子成像從實驗室走向臨床仍需長期驗證

多光子成像是“光維智科”實踐隊重點關注的研究方向。在卓雙木教授的指導下，團隊長期圍繞多光子成像、組織膠原結構定量和醫學圖像智能分析開展研究，探索利用組織內源光學信號獲取傳統二維病理切片之外的三維結構信息。

福建省腫瘤醫院吳志達指出，多光子成像在纖維結構、腫瘤區域和組織空間分布研究中具有探索價值，但目前更適合作為科研成像和輔助分析工具。其成像結果尚不能直接替代標準病理切片，對少量異常細胞的識別能力、參數穩定性和跨設備重復性仍需進一步驗證。

福建醫科大學附屬協和醫院結直腸外科主任醫師嚴俊介紹，膠原結構是腫瘤微環境的重要組成部分，其定量分析可用于研究患者療效、預后、直腸癌術后吻合口愈合及放療后纖維化等臨床問題。

實踐隊與臨床醫生圍繞多光子成像、膠原定量及人工智能分析的轉化路徑展開座談。（供圖）

嚴俊認為，現階段可優先開展體外標本實時成像和膠原定量，在形成穩定參數、標準流程和臨床證據后，再逐步探索原位成像及輔助判斷。新技術不能只依賴少量樣本或單一模型，還需經過病理對照、樣本積累、多中心驗證和設備迭代。

三位臨床專家從不同診療場景出發，表達觀點相近：醫療新技術必須由真實臨床需求牽引，并經過病理標準和患者安全的檢驗。臨床醫生提出問題，工程人員研發設備和算法，病理醫生驗證組織學依據，多方協同才能推動技術從實驗室走向臨床。

實踐隊與卓雙木（一排左三）、嚴俊（一排右三）合影留念。（供圖）

此次實踐使隊員們認識到，新技術從“實驗室有效”走向“臨床有用”，不僅需要設備和算法創新，也離不開臨床、病理和工程人才的長期協同。下一步，“光維智科”實踐隊將結合醫生建議，進一步完善樣本標準、成像參數和評價指標，在真實醫學問題中提升醫工交叉實踐能力。

（中國日報福建記者站 編輯：胡美東 通訊員：林紫潞 李珺北 薛思彤 曾予睿）