中国整合医学发展战略研究院 秦妮平
思考一：人关工智能将成为推动整合医学发展的键领域
今年诺贝尔奖在物理学和化学两个领域都授予了与人工智能密切相关的研究。这不仅是对AI在科学、技术和社会各方面深远影响的认可，也进一步表明，AI不再只是技术工具，而是驱动科学发现和创新的重要力量。
人工智能以其强大的学习能力和数据处理能力，推动了多学科知识的深度融合，成为跨学科研究的重要桥梁。AI实现的多学科融合对于普通人来说是难以企及的，主要原因在于知识储备的深度和广度。AI可以从海量数据中学习并整合来自各个学科的信息，从而生成跨领域的见解和解决方案。普通人由于精力、学习时间和资源的限制，很难在多个专业领域达到足够的深度来实现这样的融合。此外，即使是专业学者，往往也只专注于一个学科，而AI的算法和计算能力使其能够同时处理并学习不同领域的数据，从而弥补了人类知识结构的局限。AI不仅加快了跨学科研究的速度，还降低了各领域知识融合的门槛，使得不同学了的专家可以更快地在多个领域之间取得进展。这种学习和整合能力对推动科学发现具有不可估量的价值，也为普通学者进行知识的整合提供了更加便捷的途径。
借助AI的“快车道”，整合医学也将迎来发展新时代。通过AI技术，医学整合不仅可以更便捷跨越学科界限，还能更高效地将临床实践与基础研究相结合，推动精准医疗、预测性诊断和个体化治疗的发展。整合医学强调从整体出发，打破传统学科和专科的界限，结合生物、心理、社会等因素，形成更加系统的健康管理和疾病防治体系。而AI的强大数据处理能力和跨学科整合能力，正是实现这一目标的重要助力。
思考二：未来的实验室不仅是研究的场所，更是数据中心
随着AI在整合医学中的应用增多，基础实验室应当构建以数据为核心的研究设施，支持多源数据的采集、分析和整合。实验室应具备强大的数据处理和存储能力，能够实时处理来自基因组学、影像学、生理学等各领域的数据，以支持AI模型的训练和优化。未来，基础实验室将不再只是数据的生成地，更是多学科数据整合、智能化实验设计和虚拟模拟的核心枢纽。基础实验室可以更好地承担起支持多学科整合研究的任务，从而为医学领域的创新发展奠定坚实基础。