近日，国家发展改革委正式批复，由复旦大学附属中山医院承担建设“国家人工智能应用中试基地（医疗领域临床医学科研方向）”的任务。该基地以“聚焦临床科研、破解行业痛点、构建生态标杆”为核心定位，致力于打造覆盖“研发-测试-验证-应用”全链条的创新支撑平台。
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近年来，AI正加速赋能医疗健康领域，成为推动行业变革的核心驱动力。不过，在临床科研应用层面仍存在一些瓶颈：数据标准不统一导致“数据孤岛”现象，制约模型优化；关键设备与标准体系自主化程度不足；更值得注意的是，许多实验室成果难以对接临床需求，在重大疾病精准诊疗等环节亟待突破。
8月5日，澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者从复旦大学附属中山医院了解到，上述基地建设将重点围绕五大核心能力展开：
一是建设国产化算力支撑平台，通过自建微调/推理算力集群，严格保障隐私数据“不出域”，为安全高效的数据处理与模型训练提供坚实基础。
二是打造全链条模型服务体系，以国产自主可控的基础大模型和AI框架为底座，构建涵盖模型工程、Agent（智能体）工程、AI资产管理在内的全流程服务能力。
三是构建可信数据空间，依托上海市卫生健康数据大平台，整合医疗、医保、医药及专病数据资源，提供贯穿数据全生命周期的治理与管理服务。
四是开发开放工具链，打造模块化应用开发组件，提升医疗多智能体系统构建效率，并向行业生态开放共享。
五是建立立体化安全体系，形成覆盖数据安全、模型安全、应用安全、网络安全的综合运维保障机制，确保各项创新技术在真实场景中落地合规可控、安全可靠。
在具体应用层面，该基地将面向医学科研、智能诊疗能力提升，智能医疗器械开发，智能医用机器人研发等方向，落地不少于49个特色应用场景，并发布超过10项配套标准规范。这些创新技术有望提升诊断精准度和效率，使医务人员能够更专注于复杂病例的攻关和治疗方案的优化。同时，患者也将受益于更高效的诊断流程、个性化的治疗方案，以及从诊前咨询到术后随访的全流程优化服务。
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