新华日报财经讯 10月19日，2026物理AI与世界模型大会医疗健康世界模型分会场在南京举行。会议期间，来自医疗界、数据界的嘉宾们集中讨论医疗世界模型如何从论文走进病房，跟上患者状态变化。

模型不能“旧图导航”

医疗世界模型，可以理解为给医生一个可反复试跑的“疾病沙盘”。传统医学推演多依赖医生经验和零散时间点的检查结果，患者出院后的病程变化往往难以连续观察。可以说，医疗世界模型更像医生的“副驾驶”，帮助看清疾病可能走向、不同干预的后果，但方向盘仍在医生手中。

“医疗人工智能要以临床需求为指引、以科学严谨与临床验证为底线、以医工交叉协同创新为路径。”中国科学院院士、东南大学医学与生命科学部主任滕皋军表示。

“世界模型要在医学语义约束下学习患者干预的动态变化规律，让模型‘看见’数据，‘读懂’医学含义。”东南大学附属中大医院信息中心主任焦蕴表示。医疗世界模型的价值不在于替代医生，而在于帮助医生更早看清风险、更全面评估治疗路径，把经验判断变成可验证的推演。

概念落地首先要解决临床数据持续漂移的难题。

南京鼓楼医院运动医学与成人重建外科主任蒋青给出了一组实践数据：该院膝关节人工关节置换术后血栓发生率曾达70%，髋关节人工关节置换术后达30%；随着技术、药物和康复进步，近20年来已降至4%以下。患者年龄结构、检验设备、治疗路径都在变化。团队用6个机器学习模型预测血栓风险，在2025年测试中准确率反而下降8%。这好比用多年前的地图导航今天的道路，路线看似合理，路况早已不同。

蒋青团队提出连续域泛化方法DRSM，试图让模型具备跨时间、跨空间的外推能力。在流行病学预测中，面向未来年份的误差可能增加100%以上，跨地区误差增加约9%。

江苏省人民医院院长刘云带领团队从慢病管理切入，用事件模型分析妊娠糖尿病、血压波动和血脂变化。她举例说，团队发现孕妇睡眠对胎儿的影响可能超过血糖控制带来的获益。血压稳定不代表心血管事件风险低，药物、血管承受力、肾脏风险、生活方式相互关联、动态变化。

数据须有“语义路标”

医疗世界模型的建设还需要解决数据结构和决策过程“读不懂”的问题。临床数据分散在影像、病理、监护、随访记录中，不仅格式各异，还存在时间错位。

焦蕴介绍，团队尝试以医学本体论约束语义，让模型不仅“看见”多模态数据，还能“读懂”医学关系。路径涵盖证据、语义、状态、动作推演和验证等环节，先把影像、病理、文书词元化，变成可对齐的表示；再通过语义对齐、时间对齐和关系对齐，让计算机理解医学含义；最后用本体锚定患者状态和动作条件，学习疾病演化。散落的病历像一堆没有目录的档案，本体论就是医学知识的索引和交通规则，告诉模型哪些指标相连、哪些干预有因果边界。

协和医院宋健分享医疗世界模型在康复场景的思考。他以两位乳腺癌术后患者为例，一位肿胀不明显但穿衣困难，另一位肿胀明显却日常活动尚可。只看单一维度，难以判断康复需求。康复世界模型要整合多维状态、历史变化和实际干预，持续推演功能恢复轨迹。

“要记录专家为什么在这个阶段调整治疗、预期观察什么变化，把决策过程完整保留下来。模型能推演并不代表治疗更有效，预测必须回到临床验证。”宋健表示，医疗世界模型是把专家经验变成可重复学习的知识。

可信度是落地前提

技术路径之外，落地还缺标准和验证。会议期间正式发布了六个方面创新成果，覆盖高质量数据集、医疗健康世界模型一体机、专病世界模型、数据底座和智能应用等，其指向的正是医疗世界模型可信所需的公共底座。

刘云直言，目前医疗世界模型由各家分别研发，质量怎么量化、凭什么信任底层模型，行业还没有答案。她呼吁建立模型应用和质量标准，开展大量循证实践。

“传统循证研究相对固化，而慢病患者的关联因素每天都在变，今天干预A因素，明天B因素又凸显出来，动态结果的验证路径需要重新设计。”刘云提出“健康护照”设想，把体检和健康数据嵌入身份主索引，支撑全病程管理；同时推动第三方连续服务，让院外随访护理有收费编码，医院才可持续管理患者。

滕皋军提醒，医疗人工智能关乎生命，模型不仅要追求预测精度，还要明确适用边界、验证条件和潜在风险。他建议聚焦重大疾病早期识别、精准治疗、疗效评判和全病程管理中的真问题。

据悉，南京正推动数据治理、技术适配和成果验证，促进医疗机构、高校院所与企业联合攻关，把资源集聚优势转化为原创科研产出与产业转化实效。

物理AI与世界模型大会医疗健康世界模型分会场由南京大数据集团有限公司、江苏数信通数据服务有限公司主办。

新华日报·财经记者 何玥颐