一、引言：精准医疗与AI技术的深度融合
在医疗行业的发展进程中，从传统经验医学到循证医学，再到如今的精准医疗，每一次范式转型都源于技术突破与临床需求的深度契合。精准医疗以个体化为核心，依托基因测序、分子诊断、大数据分析等技术，打破了"一刀切"的诊疗模式，实现了疾病诊断的精准化、治疗方案的个性化与预后管理的精细化。而人工智能（AI）技术的崛起，凭借其强大的数据处理、模式识别与自主学习能力，为精准医疗注入了革命性活力，推动AI辅助诊断成为重塑医疗服务流程、提升诊疗质量的核心引擎。
AI辅助诊断并非简单替代医生的决策，而是通过人机协同模式，将AI的数据分析优势与医生的临床经验相结合，弥补传统诊疗中的效率瓶颈、资源不均与主观偏差等问题。从医学影像的精准判读、病理切片的智能分析，到基因数据的深度挖掘、临床决策的辅助优化，AI技术正渗透到诊疗全链条，推动医疗行业从"经验驱动"向"数据驱动"转型，构建起精准医疗的全新范式。在政策支持、技术迭代与临床需求的三重推动下，AI辅助诊断已从实验室研究走向临床规模化应用，成为衡量医疗服务智能化水平的重要标志。
二、AI辅助诊断的核心技术支撑
（一）机器学习与深度学习算法
机器学习与深度学习是AI辅助诊断的核心技术基石，其核心能力在于从海量医疗数据中挖掘潜在规律，构建具备诊断能力的模型。传统机器学习算法如支持向量机、随机森林等，通过特征工程提取医疗数据中的关键信息，实现疾病的分类与预测，在早期糖尿病筛查、心血管疾病风险评估等场景中已得到初步应用。此类算法对数据质量要求较高，需依赖人工设计特征，适用于数据维度相对单一的场景。
深度学习算法的出现打破了传统算法的局限，尤其是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及Transformer模型的应用，使AI具备了端到端的自主学习能力。CNN在医学影像分析中表现突出，能够自动提取影像中的层级特征，从像素级细节中识别病变区域，如肺结节、肿瘤边界、血管异常等，其识别精度已逐步逼近甚至超越资深医师。在病理诊断领域，基于深度学习的模型可对病理切片进行数字化扫描与分析，自动识别癌细胞类型、浸润程度，解决了传统病理诊断依赖医师经验、效率低下的问题。
近年来，多模态融合模型成为技术热点，通过整合影像、文本、基因、临床指标等多维度数据，构建更全面的疾病诊断模型。例如，将CT影像数据与血液分子标志物数据相结合，可显著提升早期肺癌的诊断准确率，避免单一数据维度带来的误诊风险。此外，检索增强生成（RAG）技术的融入，使AI模型能够实时调用权威医学指南与临床案例库，为诊断决策提供循证依据，提升模型的临床适配性。
（二）医疗数据资源与数据处理技术
高质量、规模化的医疗数据是AI辅助诊断模型训练的核心前提，其质量直接决定模型的诊断性能。医疗数据涵盖影像数据（CT、MRI、超声等）、病理数据、电子病历（EMR）、基因测序数据、实验室检测数据等多种类型，具有数据量大、维度复杂、隐私性强、标准化程度低等特点。如何实现医疗数据的规范采集、有效整合与安全利用，是AI辅助诊断技术落地的关键挑战。
为解决数据瓶颈问题，我国正加速构建医疗数据要素流通体系。依据《"数据要素×"三年行动计划（2024-2026年）》，全国首批12个医疗数据要素产业园已在京津冀、长三角落地运行，通过"可用不可见"的共享模式，实现跨机构电子病历与医保数据的安全共享。同时，国家推行医疗数据分类分级管理，规范数据采集、标注、交易各环节，提升数据标准化水平。在数据处理过程中，联邦学习技术发挥重要作用，可在不传输原始数据的前提下，实现多中心模型协同训练，既保障患者隐私安全，又能整合多机构数据资源，提升模型的泛化能力。
数据标注是医疗数据处理的核心环节，精准的标注数据能够为模型训练提供可靠监督信号。医疗数据标注需由专业医师参与，确保标注结果的准确性与临床符合性。例如，在肺结节影像标注中，医师需精确标注结节位置、大小、形态、密度等特征，为AI模型学习病变识别提供依据。随着自动化标注技术的发展，AI辅助标注工具已逐步应用于临床数据处理，能够大幅提升标注效率，降低人工成本，同时通过人机协同校验，保证标注质量。
（三）模型优化与临床适配技术
AI辅助诊断模型从实验室走向临床，需经过多轮优化与验证，确保其在真实临床场景中的稳定性、可靠性与安全性。模型优化包括算法优化、参数调优、数据增强等多个维度，通过提升模型的泛化能力，避免在不同设备、不同人群、不同临床环境中出现性能衰减。例如，针对基层医疗机构设备精度差异问题，通过模型压缩与端侧部署技术，使AI模型能够在低成本硬件设备上高效运行，同时保持诊断精度。
临床适配性优化是模型落地的关键环节。不同医疗机构的诊疗流程、数据规范存在差异，AI模型需根据临床实际需求进行定制化调整，嵌入现有诊疗流程。例如，在放射科诊疗流程中，AI模型需与影像归档和通信系统（PACS）无缝对接，实现影像数据的自动读取、分析与报告生成，不改变医师原有工作习惯。此外，模型的可解释性优化也至关重要。临床诊断中，医师不仅需要AI提供诊断结果，更需要了解结果的生成依据。通过可视化技术与特征归因分析，AI模型可清晰展示病变识别的关键区域与决策逻辑，增强医师对模型的信任度。
模型验证是保障临床应用安全的重要环节。AI辅助诊断模型需经过严格的临床试验，验证其在不同人群、不同场景中的诊断性能，包括敏感性、特异性、准确性等核心指标。例如，在结直肠癌肺转移CT检测的临床研究中，AI辅助组的敏感性达到72.4%，显著高于传统解读组的32.1%，准确性提升至98.5%，且未显著降低特异性，为模型的临床应用提供了可靠依据。同时，模型的持续学习能力也需得到保障，通过纳入新的临床数据与病例，实现模型的动态迭代优化，适应疾病谱变化与诊疗技术更新。
三、AI辅助诊断在精准医疗中的临床应用场景
（一）医学影像诊断领域
医学影像是AI辅助诊断应用最成熟、最广泛的领域。传统影像诊断依赖医师人工阅片，易受疲劳、经验差异等因素影响，存在误诊、漏诊风险，且阅片效率难以满足海量影像数据的诊疗需求。AI辅助影像诊断系统通过深度学习算法，能够快速、精准地识别影像中的病变特征，为医师提供诊断参考，大幅提升阅片效率与准确性。
在肺癌筛查中，AI辅助诊断系统表现突出。肺癌早期症状隐匿，低剂量CT是常用筛查手段，但肺结节良恶性判定难度大，传统诊断方法准确率有限。何建行团队构建的"影像AI+甲基化液体活检"联合诊断系统PulmoSeek Plus，融合CT影像特征与血液cfDNA甲基化标志物，诊断准确率达91%，显著优于国际梅奥模型的59%，可减少85%良性结节患者的不必要手术，避免72%恶性结节治疗的延误风险。该系统已获得国家医疗器械注册证，推广至多省市医院，并被写入早期肺癌诊断专家共识。
在结直肠癌转移检测中，AI辅助技术也展现出显著临床价值。一项针对结直肠癌患者胸部CT肺转移检测的回顾性研究显示，采用AI辅助解读后，放射科医师的诊断敏感性从32.1%提升至72.4%，准确性从96.0%提升至98.5%，且管理方案变更率从25.0%提高至55.2%，而特异性与假转诊率无显著差异。独立AI系统虽存在一定假阳性率，但医师可通过临床判断有效过滤，表明AI辅助能够在不增加误诊风险的前提下，提升转移病灶的检出能力。
此外，AI辅助诊断在骨科、眼科、神经内科等领域也广泛应用。在骨科影像分析中，AI可自动识别骨折部位、分型与移位情况，辅助制定手术方案；在眼科，AI系统可通过眼底影像筛查糖尿病视网膜病变、青光眼等疾病，实现早期干预；在神经内科，AI能够从脑部MRI影像中识别脑梗死、脑肿瘤等病变，为急诊诊疗提供快速支持。
（二）病理诊断领域
病理诊断是疾病诊断的"金标准"，但传统病理诊断依赖医师对病理切片的人工观察与分析，耗时耗力，且对医师经验要求极高。AI辅助病理诊断系统通过数字化扫描技术将病理切片转化为高分辨率图像，再利用深度学习算法自动识别细胞形态、结构异常，辅助医师进行病理分型、分级，提升诊断效率与准确性。
在肿瘤病理诊断中，AI系统可精准识别癌细胞与正常细胞，区分肿瘤亚型，判断浸润深度与淋巴结转移情况。例如，基于深度学习的病理图像AI模型DeepGEM，可无创预测EGFR突变状态，准确率超90%，为肺癌患者的个体化用药提供重要依据。在乳腺癌病理诊断中，AI系统能够自动识别导管原位癌与浸润性癌，减少因医师经验不足导致的误诊，同时提升病理报告的生成速度，为患者争取治疗时间。
AI辅助病理诊断还能解决基层病理医师短缺的问题。我国基层医疗机构病理医师资源匮乏，许多地区难以开展规范的病理诊断服务，导致部分患者无法得到及时确诊。通过部署AI辅助病理诊断系统，基层医师可借助AI技术提升诊断能力，实现常见疾病的精准诊断，缩小城乡医疗诊断水平差距。同时，AI系统可实现病理图像的远程分析与会诊，让基层患者也能享受到上级医院的优质病理诊断服务。
（三）基因与分子诊断领域
基因与分子诊断是精准医疗的核心组成部分，通过分析基因序列、蛋白质表达、代谢物水平等分子特征，实现疾病的早期筛查、病因诊断与个性化治疗指导。但基因数据具有维度高、复杂度大、解读难度大等特点，传统分析方法效率低下，难以充分挖掘数据中的临床价值。AI技术的应用，为基因与分子诊断提供了高效分析工具。
在基因测序数据解读中，AI模型可快速识别基因突变位点、拷贝数变异、基因融合等异常，预测突变对蛋白质功能的影响，辅助判断疾病风险与治疗靶点。例如，在肿瘤基因检测中，AI系统可整合多组学数据，构建肿瘤驱动基因预测模型，为靶向治疗、免疫治疗提供精准指导。在罕见病诊断中，AI通过分析患者基因序列与临床表型数据，能够快速定位致病基因，缩短诊断周期，解决罕见病"诊断难、周期长"的问题。
在药物研发领域，AI技术推动基因与分子诊断的深度应用。AI可通过分析基因表达数据与药物作用机制，筛选潜在药物靶点，预测药物疗效与不良反应，提升药物研发效率。2026年1月，勤浩医药MAT2A抑制剂GH31获NMPA与FDA双批准开展临床试验，其研发中AI应用令靶点发现周期缩短40%，成为AI制药落地的标志性案例。此外，AI生成的"虚拟患者"可用于药物临床试验，减少真实患者样本量需求，降低试验成本与伦理争议，尤其适用于罕见病与慢性病临床试验。
（四）临床决策辅助领域
AI辅助诊断已从单一病变识别向全流程临床决策辅助延伸，通过整合多维度医疗数据，为医师提供从诊断到治疗、预后管理的全链条辅助支持，推动诊疗流程的规范化与精准化。
在诊断决策环节，AI系统可整合患者电子病历、影像数据、实验室检测结果、基因数据等多源信息，构建综合诊断模型，预测疾病类型与进展风险。例如，在心血管疾病诊断中，AI可通过分析心电图、心脏超声、血液生化指标等数据，自动识别冠心病、心律失常等疾病，预测心肌梗死风险，辅助医师制定筛查与诊断方案。在感染性疾病诊断中，AI可结合患者症状、体征、血常规、病原学检测结果等，快速区分感染类型（细菌、病毒、真菌等），指导抗生素合理使用，减少耐药性产生。
在治疗方案优化环节，AI可基于患者个体特征与疾病状态，推荐个性化治疗方案。例如，在肿瘤治疗中，AI系统可根据肿瘤类型、分期、基因突变状态、患者年龄、身体状况等因素，预测不同治疗方案（手术、放疗、化疗、靶向治疗等）的疗效与不良反应，辅助医师选择最优治疗策略。同时，AI可实时监测患者治疗过程中的病情变化与治疗反应，动态调整治疗方案，提升治疗效果。
在预后管理环节，AI模型可通过分析患者诊疗数据与随访记录，预测疾病复发、转移风险，制定个性化随访方案。例如，在肺癌术后随访中，AI可结合手术情况、病理结果、基因特征等数据，预测复发风险等级，为高风险患者制定更密集的随访计划，实现早期干预；为低风险患者减少不必要的检查，降低医疗成本。
四、AI辅助诊断的政策监管与行业规范
（一）国内政策体系构建
我国高度重视AI医疗技术的发展与监管，逐步构建起"鼓励创新、规范赋能"的政策体系，为AI辅助诊断技术的合法合规落地提供保障。2022年公布的《"十四五"全民健康信息化规划》将AI视为提升医疗服务效率和质量的关键技术，提出加速AI在智能诊疗、个性化医疗和健康管理中的应用，同时加强监管，确保技术在合法合规框架内应用。
2023年中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》，强调推动AI在疾病早期筛查、精准诊疗和健康管理中的应用，利用AI技术提高医学影像分析、病理诊断和个性化治疗的效率与准确性，同时加强AI技术监管与数据安全保障。国家药品监督管理局（NMPA）2022年发布的《人工智能医疗器械注册审查指导原则》，明确了AI医疗器械的适用范围、开发与临床试验规范，为AI辅助诊断设备的注册审批提供了法律框架。
2024年国家医疗保障局发布的《放射检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，首次明确将AI辅助诊疗技术纳入放射检查项目的扩展应用，规范了AI辅助诊断服务的收费标准，为AI技术的普及奠定了政策基础。此外，《个人信息保护法》和《数据安全法》的实施，明确了医疗机构和AI公司在医疗数据处理中的责任，要求确保患者知情同意、数据匿名化、加密存储等，保障患者数据隐私安全。
2026年，我国医疗AI行业政策支持持续加码。NMPA对AI医疗器械的审评机制更趋成熟，预计AI医疗三类证获批数量同比增长50%，审批周期压缩至6个月以内，推动合规产品更快落地。同时，DRG/DIP支付方式在全国住院医疗机构基本覆盖，促使医院主动引入AI工具以控费提效，进一步加速AI辅助诊断技术的临床转化。
（二）国际监管政策动态
全球各国纷纷出台AI医疗监管政策，平衡技术创新与临床安全，构建差异化的监管框架。欧盟《欧洲人工智能法》（AI Act）于2024年正式生效，作为全球首部针对AI的全面立法框架，将AI辅助诊断、机器人手术等列为高风险应用，要求进行严格的临床验证，设定详细的合规要求和透明度标准，同时强调AI系统的可解释性，确保医生和患者理解AI决策依据。
美国FDA在AI医疗监管领域持续发力，2025年1月发布《人工智能用于支持药品和生物制品监管决策的考量》指南，提出七步风险评估框架，强调评估AI模型的可靠性和适用性，要求AI模型在产品生命周期中持续维护，并建议与FDA早期沟通以确保合规性。此外，FDA对AI辅助诊断设备的审批流程不断优化，推动更多创新产品快速进入临床。
英国药品和保健品监管局（MHRA）2024年公布《人工智能对医疗产品监管的影响》战略，从AI医疗产品监管路径、现有法规改进、技术创新支持三个核心方面，为AI在医药领域的应用提供指导框架，明确AI技术在诊断、治疗和患者健康管理中的使用标准，确保技术安全有效。
各国监管政策的核心共识的是，AI辅助诊断技术的应用必须以患者安全为首要目标，通过严格的临床验证、透明的决策机制、完善的责任划分，确保技术在合规框架内发展。同时，政策也注重鼓励技术创新，为AI医疗产品提供灵活的审批路径，推动全球AI辅助诊断技术的协同发展。
五、AI辅助诊断的行业现状与发展挑战
（一）行业发展现状
近年来，我国AI医疗行业实现了由"概念热潮"向"临床实用"的关键跨越，AI辅助诊断作为核心赛道，市场规模持续增长。据中国信通院（CAICT）预测，2026年中国医疗AI解决方案市场规模将超220亿元，同比增速维持在20%以上，其中AI智能体类产品占比突破30%。市场增长动力主要来自临床刚需场景的付费转化，而非依赖风投，技术商业化的可持续性大幅提升。
基层医疗成为AI辅助诊断技术下沉的核心场景。国家卫健委提出2030年实现基层诊疗智能辅助基本全覆盖的目标，2026年进入加速落实阶段。浙江作为国家人工智能医疗应用试点，已明确2026年实现乡镇卫生院AI辅助诊断设备全覆盖。华为、阿里等科技企业与基层机构合作，推动AI辅助诊断产品下沉，打造"硬件+算法+服务"整体方案。据国家卫健委不完全统计，2026年上半年全国基层医疗机构AI诊疗设备采购量同比增幅超60%，AI辅助诊断在常见病、多发病领域的准确率升至95%以上，逼近县级医院主治医师水平。
技术落地方面，AI辅助诊断产品的临床转化速度加快。越来越多的AI辅助诊断系统获得NMPA医疗器械注册证，涵盖影像诊断、病理诊断、临床决策等多个领域。例如，何建行团队的PulmoSeek Plus模型、联影智能的AI影像诊断系统、百度灵医智惠的多模态诊断平台等，已在全国多家医院推广应用，形成成熟的临床应用案例。同时，多中心临床研究持续开展，为AI辅助诊断技术的临床价值提供了充分验证。
（二）面临的核心挑战
尽管AI辅助诊断技术发展迅速，但在临床规模化应用中仍面临诸多挑战，需多方协同破解。数据质量与标准化问题仍是核心瓶颈。医疗数据分散在不同医疗机构，数据格式、采集规范、标注标准不统一，导致数据整合难度大。部分医疗机构的数据存在完整性不足、准确性欠佳等问题，影响AI模型的训练效果与泛化能力。此外，医疗数据隐私保护与数据共享的平衡难题尚未完全解决，跨机构数据共享机制仍需完善。
技术层面，AI模型的可解释性与临床信任度不足。现有深度学习模型多为"黑箱"模型，难以清晰展示决策依据，医师对AI诊断结果的信任度有限，尤其在复杂病例中，仍倾向于依赖自身经验。同时，AI模型在罕见病、复杂疾病诊断中的性能有待提升，此类疾病数据稀缺，模型训练难度大，难以形成稳定的诊断能力。此外，AI模型的鲁棒性不足，在不同设备、不同人群、不同临床场景中易出现性能波动，影响临床应用稳定性。
临床适配与落地推广存在障碍。AI辅助诊断系统需与医疗机构现有信息系统无缝对接，但不同医院的HIS、PACS、EMR系统差异较大，接口不统一，导致系统集成难度高、成本高。部分AI产品不符合临床诊疗流程，需医师改变原有工作习惯，影响推广意愿。同时，基层医疗机构的AI设备运维能力薄弱，缺乏专业技术人员进行设备调试、模型更新与故障排查，制约了技术在基层的长效应用。
伦理与责任划分问题日益凸显。AI辅助诊断过程中，若出现误诊、漏诊导致医疗纠纷，责任如何在医师、医院、算法研发方之间划分，目前缺乏明确的法律界定。此外，AI模型训练数据可能存在偏见，导致对特定人群（如老年人、儿童、少数民族）的诊断准确率偏低，引发公平性问题。数据毒化风险也不容忽视，低质AIGC内容可能影响模型性能，威胁诊疗安全。
六、AI辅助诊断的未来发展趋势
（一）技术发展趋势：从辅助工具到自主智能体
2026年及未来，医疗AI的技术重心将从"Copilot（副驾驶）"迈向"Agent（智能体）"的关键跨越，这一方向被麦肯锡等权威机构视为生成式AI重塑医疗的核心趋势。与传统辅助工具不同，医疗AI智能体能够主动完成全流程任务，而非仅按指令响应，实现"患者预问诊---检查单生成（待医生确认）---随访方案规划---异常指标自动提示"的完整服务链，打通诊疗环节的信息隔阂。
多智能体协同与闭环流程将成为技术亮点。放射科、病理科、检验科等领域的AI智能体可借助中间协议开展"跨学科会诊"，整合多学科数据，为临床医师提供综合诊断参考，弥补单一学科认知短板。技术支撑方面，多模态融合、RAG与端侧部署三条技术路线将日趋成熟，医疗AI产品将普遍集成RAG以调用权威医学指南库，多模态模型可同步解析文本、影像与病理切片，端侧部署通过模型压缩保障数据隐私，为智能体应用清除关键障碍。
AI与智能装备的融合将进一步深化。手术导航AI、肺部穿刺机器人、裸眼3D操作平台等智能装备将逐步应用于临床，实现"诊断---治疗---操作"的全流程智能辅助。例如，在肺移植领域，AI算法可更早发现供肺损伤征象，优化呼吸管理策略，提高移植成功率，推动术后康复进入快速阶段。
（二）场景拓展趋势：普惠化与精准化双向突破
基层医疗将成为AI辅助诊断技术普及的核心阵地。随着国家政策推动与技术下沉，具备全科诊疗能力的AI终端将批量进入乡镇卫生院，手持超声、便携心电等设备全面集成AI判读，使村医可执行早期重大疾病筛查，缩小城乡医疗差距。同时，AI远程诊断平台将进一步完善，实现优质医疗资源的跨区域共享，提升基层医疗机构的诊疗能力。
消费级医疗AI市场将呈爆发之势。患者对医疗AI的需求由"健康监测"迈向"精准干预"，搭载AI的家用听诊器、智能手环（可监测房颤/睡眠呼吸暂停）等产品出货量持续增长，华为、鱼跃医疗等企业推出的"呼吸管家""安耐糖"等智能体，将实现从数据采集到干预建议的完整闭环服务。数字疗法（DTx）的医保覆盖范围将稳步拓展，2026年北京、广东等省市将启动试点，部分成熟产品有望进入基本医保支付，推动数字疗法规模化应用。
AI在罕见病诊疗领域的应用将取得突破。通过整合全球罕见病病例数据、基因序列数据与临床表型数据，构建AI辅助诊断模型，实现罕见病的早期筛查与精准诊断。同时，AI生成的"虚拟患者"将在罕见病临床试验中广泛应用，破解传统试验样本稀缺、伦理争议多等难题，为罕见病药物研发提供支持。
（三）产业生态趋势：协同融合与规范发展
AI医疗产业生态将呈现多主体协同融合的格局。医疗机构、科技企业、科研院所、监管机构将加强合作，构建"产学研用"一体化创新体系。医疗机构提供临床需求与数据支撑，科技企业负责技术研发与产品转化，科研院所开展核心技术攻关，监管机构完善政策法规与标准体系，形成协同创新的良好生态。
行业标准与规范将逐步完善。针对AI辅助诊断技术的性能评价标准、数据标注规范、临床验证流程、伦理责任划分等问题，将出台更多细化政策与行业标准，推动行业规范化发展。同时，AI医疗产品的质量控制体系将进一步健全，确保产品在全生命周期内的安全性与可靠性。
伦理与责任治理将步入实操阶段。2026年，针对AI智能体诊疗责任的司法解释有望发布，厘清医生、医院与算法研发方的责任边界。监管部门将出台医疗大模型训练数据审核规范，防止低质AIGC内容影响模型性能，确保AI诊疗的安全与可靠。此外，数据安全与隐私保护技术将持续升级，平衡数据共享与隐私保护，为AI辅助诊断技术的健康发展筑牢安全防线。
七、结语
AI辅助诊断技术的快速发展，正深刻重塑精准医疗的发展格局，推动医疗行业实现从"经验驱动"向"数据驱动"的根本性转型。通过整合机器学习、大数据处理等核心技术，AI辅助诊断在医学影像、病理诊断、基因分析、临床决策等领域展现出显著临床价值，大幅提升了诊疗效率与准确性，缩小了医疗资源差距，为患者提供了更精准、更可及的医疗服务。
尽管目前AI辅助诊断仍面临数据质量、技术可解释性、临床适配、伦理责任等多重挑战，但在政策支持、技术迭代与临床需求的共同推动下，行业正逐步迈向规范化、规模化发展的新阶段。未来，随着AI智能体、多模态融合、基层下沉等趋势的深化，AI辅助诊断将进一步融入诊疗全链条，构建起"医生主导、AI赋能"的人机协同新范式，为精准医疗发展注入更加强劲的动力，最终实现"以患者为中心"的医疗服务升级，守护人类健康。