对话观壹智能谢伟迪：当 AI Agent 真正走入临床医学

Sat, 14 Mar 2026 20:00:00 +0000

一、访谈背景

本次访谈是 NICE（Nexus for IntelligenCE）平台系列学术对话活动之一。NICE 是由全球 50 余位一线青年学者共同发起的 AI 前沿交流平台，致力于连接学术、产业与未来的全球化 AI 社区。

受 NICE 平台邀请，担任本期访谈主持人，与上海交通大学人工智能学院长聘轨副教授、观壹智能创始人兼 CEO 谢伟迪展开深度对话。谢伟迪博士毕业于牛津大学视觉几何组（Oxford VGG），是首批 Google-DeepMind 全额奖学金获得者，长期深耕计算机视觉、多模态自监督学习与 AI4Science 领域，Google Scholar 引用逾 16,000 次。

二、访谈议题

本次访谈围绕医疗人工智能的科研转化与产业实践展开，主要议题包括：

Part 1 走出舒适区：科研者的“第一性原理”

探讨青年学者在科研初期的探索历程，以及如何运用“第一性原理”拆解问题、判断研究方向。

Part 2 范式迁移：从“看见”到“推理”

分析计算机视觉从感知层向推理层的演进，探讨模型、工具与工作流协同对医疗 AI 创新的影响。

Part 3 行业拷问：医疗 AI 的落地瓶颈

直面医疗 AI 领域“成果丰硕、改变寥寥”的现实困境，讨论模型可解释性、数据壁垒与临床信任建立等关键问题。

Part 4 身份转化：从教授到 CEO

围绕 DeepRare 罕见病诊断系统的产品化路径，探讨实验室研究与临床落地之间的工程化挑战与转型经验。

Part 5 十年押注：生命科学的计算中枢

展望未来 5 至 10 年，AI 在生命科学领域的演进方向，探讨可溯源推理引擎与认知中枢的长期价值。

三、学术与产业的交汇

本次访谈所涉及的 DeepRare 系统，是以罕见病诊断为核心、封装为临床决策支持系统的 AI Agent，目前已在新华医院完成部署并进入内测阶段，同时与华大基因等机构通过 API 实现自动化高精度解读。

这一案例体现了医疗人工智能从学术研究走向真实临床的典型路径：既需要基础模型能力的持续突破，也依赖对临床流程、数据规范与工程质控的深入理解。学术创新与产业实践之间的协同，是推动技术真正服务于医疗健康领域的关键。

Clinical AI | CUHK PAI Research Group