中新网北京12月25日电(记者 赵方园)"一切医学研究，出发点是病人、源于临床，最后回到生态体系， 在这三个层次上继续形成反哺，这就是我们的发展思路。"近日，在第二届海医汇医疗科技创新生态大 会上，中国工程院院士、中国医学科学院血液病医院(中国医学科学院血液学研究所)院长程涛表示，医 疗行业、大健康产业的成功离不开"政、产、学、研、用"组成的组合拳。 良好的平台与高质量的数据是医疗科技创新的两大基石。中国工程院院士、中国医学科学院血液病医院 (血液学研究所)院长程涛指出，一个优越的创新平台与氛围，能极大释放科研人员的独特思想与研发能 力。 中国医学科学院医学信息研究所所长刘辉提出，让医疗数据"流得通、用得好"需从三方面着力：一是推 进数据标准化与质量治理，实现跨机构、跨模态数据的语义对齐；二是建立全流程可控、技术保障的数 据流通机制，在保障安全与权属前提下释放价值；三是将数据深度融入医学知识体系，构建面向AI应 用的高可信度数据基座。 大会聚焦了由临床迫切需求驱动的尖端科技探索。国家神经疾病医学中心主任、首都医科大学宣武医院 院长赵国光从临床视角深入剖析了脑机接口技术。他指出，针对渐冻症、脊髓损伤等难治性神经 ...

行业现状与核心挑战 - 生命科学与医学是塑造新质生产力的关键领域，但中国医学成果转化率长期偏低，大部分研究与专利技术停留于实验室[1] - 中国医药科技成果的转化率长期不足8%，揭示了从基础研究到产业转化全链条存在协同梗阻，即“达尔文之海”[2] 生态构建与解决路径 - 构建创新成果快速转化、良性循环的医疗科技创新生态，需以临床需求为导向、以技术突破为核心、以机制保障为纽带，推动医、研、政、企、资多方信息共享与资源整合[1] - 需要构建开放共赢的协同机制，发挥举国体制优势，打破数据、学科、机构壁垒，让创新要素自由流动[2] - 关键在于构建以企业为主体、以临床需求为导向、产学研医深度融合的创新联合体与转化体系，系统破解转化链条堵点[2] - 传统科研与创新是线性关系，中间有三到五年的成果转化路程，但新平台模式（如海医汇）可实现“科研即创新”，科学、技术与市场融合[2] 技术驱动与前沿应用 - 大会探讨在AI与科技驱动下，跨越从基础研究到产业应用的“达尔文之海”，构建科研与产业协同新范式，为医疗健康领域新质生产力发展注入动力[1] - 与会者聚焦AI在大健康产业的深度应用，围绕AI在临床试验工程、生命科学自动化、肿瘤全周期健康管理、细胞生物技术等前沿领域的融合实践进行分享与探讨[3] - 大会发起倡议，旨在以AI技术驱动科研范式变革，共同推动AI技术在医疗健康领域的深度融合与转化应用，加速科技创新成果从实验室走向临床普惠[4] 政策与产业背景 - 在国家“以科技创新引领现代化产业体系建设”的顶层设计下，推动高端医疗器械、人工智能医疗等战略性新兴产业发展，关乎民生健康与国家产业竞争力[2]