在上海这座中国科技创新的前沿阵地，雅森科技创始人兼CEO陈晖带领团队，走过了在医疗人工智能领域深耕不辍的十年。这十年，不仅是技术的迭代与产品的打磨，更是一场关于“医疗对AI的需求边界究竟在何处”的持续探索与实践。陈晖的思考与雅森的路径，为我们理解AI如何深度赋能医疗健康产业，提供了宝贵的上海样本与行业洞见。
一、从“替代”到“增强”：需求边界的核心位移
陈晖在多次行业分享中指出，早期医疗AI常被寄予“替代医生”的厚望，但这并非真实、可持续的需求边界。经过十年的实践，业界共识逐渐清晰：AI的核心价值在于“增强”而非“替代”。它是对医生能力、医院效率、诊疗流程的强力赋能与补充。
- 赋能精准诊断： 雅森科技深耕的医学影像分析领域（如脑、心、肺等），AI扮演的是“超级助手”角色。它能以远超人类的效率和一致性处理海量影像数据，完成病灶的初筛、量化分析与随访对比，将医生从重复性劳动中解放出来，聚焦于更复杂的决策与人文关怀。需求边界在于：AI提供客观、量化的参考依据，但最终的诊断决策权和责任主体，始终是临床医生。
- 优化流程与管理： 从单病种辅助诊断，延伸到治疗规划、预后预测、医院流程管理，是需求边界的重要拓展。例如，AI可以帮助优化放疗靶区勾画、预测住院天数、管理医疗资源。其边界在于与医院现有信息系统（HIS/PACS等）的无缝融合，实现数据驱动的精细化运营，而非制造新的信息孤岛。
- 助力科研与基层： 在医学研究领域，AI是挖掘临床数据价值的利器；在基层医疗场景，AI则是提升均质化诊疗水平、落实分级诊疗的“工具箱”。这里的边界在于产品的易用性、可及性以及对不同层级医疗机构差异化需求的精准满足。
二、上海实践：技术推广中的“硬核”与“温度”
作为公司总部所在地和核心市场之一，上海为雅森科技的探索提供了独特的土壤。上海拥有顶尖的医疗机构、开放的创新政策、丰富的数据资源和严苛的质控要求，这迫使医疗AI产品必须兼具“硬核技术”与“临床温度”。
- 严格规范下的产品淬炼： 上海对医疗产品的合规性、数据安全、临床验证要求极高。这促使雅森等企业必须走通从算法研发、医疗器械认证到真正临床落地的完整闭环。陈晖认为，这个过程虽然艰难，但正是厘清需求边界、打磨可靠产品的必经之路。拿到NMPA三类医疗器械注册证，只是获得了“入场券”，真正的考验在于日常临床工作中的稳定、可靠与有用。
- 深入场景的协同创新： 雅森与上海多家顶级三甲医院建立了深度的产学研合作。这种合作不是简单的技术输出，而是与临床专家共创，将医学知识、临床路径与AI模型深度融合。例如，在神经内科、核医学等特定科室，针对特定病种开发专用工具，解决的是临床真实的痛点，而非炫技。这种“从场景中来，到场景中去”的模式，清晰地定义了技术的应用边界。
- 技术推广的“上海模式”： 在上海的推广并非单纯销售产品，而是提供包含软件、硬件、算法、服务的一体化解决方案，并注重对医务人员的持续培训与支持。目标是让AI工具真正“用起来、用得好”，融入日常诊疗工作流。这体现了需求边界的另一层含义：技术的成功，最终取决于用户的接纳与价值的切实产生。
三、未来展望：边界持续拓展中的冷静思考
陈晖认为医疗AI的需求边界仍在动态拓展中，例如向早筛、健康管理、新药研发、多模态融合等方向延伸。但无论边界如何延伸，一些核心原则不变：
- 临床价值是唯一标尺： 任何功能开发都必须以明确的临床获益（提升准确性、效率、可及性、患者预后）为导向。
- 人机协同是最佳模式： 找到AI与医疗专业人员优势互补的最佳结合点，构建新型工作模式。
- 数据安全与伦理是底线： 在数据利用、算法公平性、患者隐私保护等方面必须恪守最高标准。
- 支付机制是可持续发展关键： 明确的价值需要合理的支付方认可（医保、医院、商保等），才能形成健康产业生态。
雅森科技陈晖的十年求索，映射了中国医疗AI行业从萌芽到理性发展的历程。医疗对AI的需求边界，并非一条固定的线，而是一个以“临床核心价值”为圆心，以“技术可行性、伦理合规性、经济合理性”为约束条件的动态范围。上海的实践表明，唯有坚持严谨的医疗本质、深度的临床融合、稳健的技术推广，才能在这个边界内，让人工智能真正成为提升人民健康水平的可靠力量。这条探路之旅，仍在继续。
