AI医学技术转移转化的机理与路径OA

人工智能(AI)技术在现代医学领域的应用已展现出巨大潜力,但其从实验室研发到临床落地的转移转化仍面临技术适配性不足、跨主体协作壁垒、伦理规范滞后等多重挑战。文章从知识流动视角出发,聚焦AI医学技术转移转化的本源性问题,阐释其本质是分析性知识(算法模型、理论框架)与合成性知识(临床经验、场景需求)的动态融合过程,核心路径体现为知识生产、转移、转化与创新的螺旋演进。研究发现,AI医学技术转移转化的关键障碍在于知识异质性(技术研发与临床实践的认知差异)、制度性割裂(数据隐私与共享的矛盾)及资源错配(研发导向与临床需求脱节)。通过案例分析与理论推演,提出应构建“产学研用”协同网络,强化知识生产环节的临床需求嵌入、完善知识转移的跨域整合机制、优化知识转化的伦理与政策支撑,为推动AI技术高效赋能现代医学提供理论依据与实践路径。