1月14日晚，由医学部学科建设办公室主办的“基于学科需求的人工智能技术AI应用专题培训（八）”在医学科技楼多功能厅圆满落幕。作为系列培训的收官之作，本次会议聚焦医疗专科垂域大模型研发应用，邀请北京大学人工智能研究院研究员杨耀东、智能学院助理教授贺笛两位学者分享前沿成果，医学部和附属医院百余名师生参与学习交流。

杨耀东研究员主讲“虚实对齐：具身智能前沿概述”

杨耀东老师以“虚实对齐：具身智能前沿概述”为主题，从人工智能发展历史切入，系统阐释了具身智能的核心内涵与技术演进。他指出，具身智能作为人工智能的重要研究方向，强调将算法与物理感官结合，通过与物理世界的交互实现持续学习。针对医疗领域的应用需求，杨老师重点分析了具身智能面临的技术挑战，包括莫拉维克悖论带来的感知与运动能力倒挂问题，以及灵巧操作、虚实对齐等核心技术难点。他通过多个前沿Demo展示了视觉语言行为（VLA）模型在日常操作与医疗场景中的应用潜力，并提出数据采集是具身智能落地医疗领域的关键瓶颈。未来，亟需收集大量真实医疗操作数据，训练更精准的智能模型，来推动手术机器人等技术的实用化发展。

贺迪助理教授主讲“大模型技术在医疗中的潜在应用”

贺笛老师围绕“大模型技术在医疗中的潜在应用”展开，分析了AI与医疗结合的天然优势，指出机器具备更高的亮度分辨率、复杂模式识别能力和近乎无限的记忆容量，能够有效弥补人类医生在数据处理中的局限。他重点介绍了团队研发的乳腺超声基础生成模型BUSGen，该模型通过多中心合作收集的海量数据训练，可生成高度逼真的超声图像，仅需少量标注样本即可完成下游任务微调，在导管原位癌诊断、乳腺癌早筛等医疗任务中表现优异，超越传统监督学习模型与人类医生平均水平。他还分享了影像大模型在胰腺癌、肺癌早筛中的应用案例，并针对医疗大模型转化过程中的数据合规、医生信任、推广成本等难点，提出了基于合成数据、强化可解释性、依托强基工程等解决方案。

现场师生交流互动

【培训整体回顾】

作为2025年科技创新年“人工智能与医学发展”学科布局的重要举措，基于学科需求的人工智能应用技术专题培训，是北大医学部积极响应教代会及工代会提案、精准服务师生的创新实践，旨在基于学科需求推动AI技术与临床诊疗、医学研究的深度融合，助力“北大医学+AI”创新生态圈构建。

自2025年6月启动以来，培训聚焦人工智能基础能力、临床数据挖掘、科研效率提升、跨学科创新应用四大模块，系统覆盖人工智能与医学交叉领域的关键方向，为广大师生搭建起高效互通的跨学科交流合作平台。为最大程度适配师生多样化的参与场景与时间需求，培训采用“线上+线下”相结合的灵活形式，充分利用工作日晚间及周末时段开展。培训师生超1100人次，实现北大医学八个一级学科全覆盖，辐射校本部及医学部20余家单位，有效推动了人工智能技术在医学领域的普及应用与创新实践，为师生赋能、学科提质提供有力支撑。

为方便师生后续系统研习、持续深化相关领域知识储备，校内师生可登录“北京大学‘医学+X’智能学术探索Xplore平台”（https://xplore.pku.edu.cn），在“交叉学科培训资源中心”模块中免费回看相关课程视频。

医学部学科建设办公室

2026年1月23日