从”治病”转向”防病”

这份名为《技术大趋势 2030》的报告，评估了 AI、能源、健康与生物科技、空间技术、机器人五大领域在未来五到十年重塑人类生活的潜力。参与编写的专家小组把”健康技术”排在了影响人类的首位。

报告反复强调的一个核心转变，是从”反应式治疗”走向”主动式防护”——也就是在疾病造成实质伤害之前就识别并化解，而不是等症状出现后再去处理。IEEE 未来方向委员会产业顾问委员会主席、IEEE Fellow Dejan Milojicic 把这称为由技术驱动的深层转向。

六大方向，三项最被看好

报告在健康领域列出了六个具体的技术方向：个性化医疗、基因工程与基因治疗、可及的早期疾病诊断与生物标志物、分子疗法、蛋白质合成，以及”理解生命”（构建生物过程的底层数字模型）。

其中，个性化医疗、基因工程与基因治疗、可及的早期疾病诊断与生物标志物，在影响力、成功率、技术成熟度和采用速度四项指标上评级最高，被视为最值得期待的突破口。

这些方向并非纸上谈兵。报告提到，2025 年 AI 系统已经帮助科学家识别出此前被忽视的阿尔茨海默病诊断及其潜在病因，证明了临床 AI 在诊断环节的真实价值。

未来五年能看到什么

按照 IEEE 的展望，接下来五到十年，健康技术的进步有望带来一系列具体变化：减少可预防的慢性病、实现更个性化的临床结果、改善食品安全、提升高营养食物的可及性。

随着全球人口持续老化，”实体 AI”技术——比如虚拟护理和智能监测——将被认为对支撑一个不断扩张的经济体至关重要。与此同时，食物系统也正被重新想象为”核心医疗基础设施”：借助 AI 增强工具（例如智能追溯），实现个性化营养，并规模化地遏制慢性病。

不是没有拦路虎

报告也点明了几处关键障碍：用于公共卫生预防的数据，其隐私与安全如何保障；以及既有的行业文化惯性。Milojicic 强调，如果没有可信、隐私和安全标准来指导这些技术的构建与部署，”这一切都无法运转”。

对所有关注医疗的人来说，这份报告的信号足够直白：AI 进入医疗，最大的故事不再是”机器替医生看病”，而是把整个体系从被动应对，提前到主动守护。谁能先把信任、隐私与安全的标准立住，谁才真正握住了这波变革的钥匙。

来源：Fox Business（独家披露 IEEE《技术大趋势 2030》报告，2026 年 7 月 29 日）

从萨里试点到全国推广

这一项目属于英国政府 2000 万英镑国家投资的一部分，目前已在英格兰半数 NHS 信托机构中部署。萨里皇家 NHS 基金会信托的 AI 与数字化经理迈克·琼斯（Mike Jones）表示，AI 正在填补传统诊断流程中的”空白”：”一名人类医生不可能每天看完 800 张 X 光片，并判断哪一张最危急。AI 可以承担这部分工作，这是人类无法替代的。”

该技术目前已在萨里地区用于加速癌症诊断。它不仅是辅助工具，更是被设计成优先排序和临床决策支持的双重角色。

两大核心功能：排序与决策支持

琼斯介绍，这套 AI 方案有两个核心功能。其一是优先排序：过去 X 光片按时间顺序出报告，如今 AI 会预先读取影像，把最可能异常的病例移到队列最前面。其二是决策支持：AI 读取影像后会高亮显示可疑发现，为医院工作人员提供参考。

“患者能得到两全其美的结果——既有 AI 的初读，又保留人类医生的最终判断权。”琼斯在接受 BBC Radio Surrey 采访时说，”如果医生不同意 AI 的判断，他们可以完全自主地覆盖 AI 报告，或者把两者结合，写出最符合实际情况的报告。”

数据与速度：平均诊断时间减半

肺癌是英国最大的癌症杀手。英国政府表示，每年 NHS 要进行超过 700 万次胸部 X 光检查，这是诊断肺癌最重要的工具之一。早期数据显示，借助该技术，放射科医生分析 X 光片的平均时间从过去复杂病例的 8 天缩短到 4 天。

这意味着更多患者有望在 GP 转诊后的 62 天内开始治疗，符合英国国家癌症计划的等待时间标准。

官方立场：AI 是补充，不是取代

英国负责数字化和现代化政府事务的部长伊恩·默里（Ian Murray）强调，AI 不是取代临床医生，而是补充人类判断。”我们刚刚看到一个例子：有人因中风被诊断，AI 把诊断时间从 60 分钟缩短到 3 分钟。这 57 分钟的差距对患者生存、康复和治疗路径都至关重要。”他说。

卫生与社会保健部政务次官普里特·考尔·吉尔（Preet Kaur Gill）则表示，采纳这项技术是关键：”我们必须确保 NHS 信托机构能够支持员工采用这些即将到来的技术，这才是真正具有变革性的地方。”

前景与挑战

琼斯的判断很直接：”会有更多肺癌患者存活下来，因为我们能更早发现癌症。” 但这项技术的推广也面临实际挑战：不同医院的数据治理能力、医生的培训、以及如何在临床流程中安全地嵌入 AI 决策，都是全国铺开前需要解决的问题。

如果 2029 年的目标如期实现，这将是英国医疗系统最大规模的 AI 影像辅助诊断部署之一，也为其他国家和地区的类似项目提供了参考样本。