赵继宗院士：人工智能助力破解神经系统顽症痼疾

首都医科大学附属北京天坛医院 赵继宗

人工智能是第四次工业革命引擎

人工智能（AI）作为第四次工业革命的核心驱动力，其发展历程可追溯至计算机科学奠基人阿兰·图灵的开创性探索。1950年，图灵在论文中首次提出“机器能思考吗？”，并定义机器智能的核心标准：若机器能通过对话使人类无法辨别其非人类身份则具备智能。1956年达特茅斯会议聚集麦卡锡、明斯基等学者确立“人工智能”研究领域。1993年之后，AI迎来飞速发展阶段。1997年IBM深蓝战胜国际象棋世界冠军，2006年辛顿提出深度学习理论。2024年诺贝尔物理学奖授予霍普菲尔德与辛顿，表彰其通过人工神经网络实现机器学习的基础性突破，为AI奠定了基础。当前，数据、算法、算力构成推动AI发展的“三驾马车”：数据为基石，算法为内在推动力，算力为技术保障。

神经系统疾病的顽症痼疾

神经系统疾病是全球疾病负担的主要原因。2024年《柳叶刀·神经病学》全球调研显示，过去30年神经系统疾病病例激增59%。目前神经系统疾病已扩展到37种，前10种包括脑卒中、新生儿脑病、偏头痛、痴呆、糖尿病神经病变、脑膜炎、癫痫、早产引起神经系统并发症、自闭症及神经系统肿瘤。其中，脑卒中、偏头痛、阿尔茨海默病（AD）及其他痴呆对健康影响显著。中国面临更为严峻的形势。AD及其他痴呆患者达1699万例，患病率与死亡率高于全球平均水平。脊髓损伤患者超370万，每年新增达9万，临床治疗仍停滞于“阻止损伤扩大与功能代偿”阶段。脑卒中是我国居民第一大死因，我国40岁及以上人群脑卒中现患人数达1242万，幸存者中约75%遗留后遗症、40%重度残疾。

AI助力破解脑病顽疾痼疾

AI以模仿大脑神经网络和多层深度学习为特征。辛顿曾表示，AI在医疗、教育等领域的价值不可替代。在神经外科，AI依托先进算法实现快速解析脑部影像数据、精准定位肿瘤边界、识别微小病变等突破性应用。

AI推动药物研发：天坛医院江涛团队研发首个脑胶质瘤小分子靶向药伯瑞替尼，针对PTPRZ1-MET融合基因的IDH突变型星形细胞瘤，使整体中位生存期由3.38个月延长至6.31个月，死亡风险降低48%。王伊龙团队研发的RAG-17通过siRNA靶向治疗SOD1突变相关肌萎缩侧索硬化。

AI助力疾病诊断：波士顿大学团队开发的AI模型可实现10种痴呆症的同步诊断，准确率提升26%。天坛医院刘亚欧“龙影大模型”（RadGPT）对脑血管病及脑、颈和胸等部位肿瘤、感染等疾病诊断准确率超95%，平均生成诊断仅需0.8 s。浙大一院建立数字病理中心，通过40台高通量扫描仪完成近600万张数字切片扫描。

AI与神经影像：苏大附一院合作开发的缺血性卒中AI系统，能够精准量化缺血半暗带与核心梗死区，为取栓治疗提供量化依据。上海第六人民医院等8家医院对6060例疑似未破裂脑动脉瘤行连续头部CTA，建立DL模型能在CTA上准确分割和检测脑动脉瘤，诊断性能与影像学报告无明显差异。宾夕法尼亚大学团队整合EEG、fMRI与可穿戴设备数据，实现癫痫发作预测与致痫灶定位。

手术机器人与脑机接口：加拿大卡尔加里大学“neuroArm”机器人可实现亚毫米级神经外科手术操作。天坛医院研发的自主开颅机器人系统融合多模影像与术中导航，实现了颅骨切割与硬脑膜识别。华山医院脑机接口临床试验实现中文“意念说话”。浙大二院完成闭环脊髓神经接口手术，助力截瘫患者恢复行走能力。天坛医院完成2例脑卒中后偏瘫患者“北脑1号”植入，并建立国内首个脑机接口临床转化病房。

小结与展望

AI在医学领域应用前景广阔，尤其在提高诊断准确性、优化手术规划、辅助手术操作和改善手术效果方面潜力巨大，有望为神经系统疑难病症提供突破性治疗方案，其作用是增强而非取代医师的临床判断。AI在医学领域研究必须遵守国家法律政策。神经外科医师，尤其是青年医师，应与从事大型语言模型、深度学习、计算机视觉和生成式AI领域专家合作，共同推动AI技术在临床中规范化、精准化应用。