9月22日至23日，山东大学齐鲁医院派出由临床、科研和管理人员组成的团队参加具身智能医疗论坛，围绕耳鼻咽喉、超声、护理等场景的人工智能应用展开交流，并考察喉镜、支气管镜、睡眠医学、超声和柔性脑外科机器人等技术。医院公开的信息显示，具身智能正从算法识别扩展到真实环境中的感知、决策和操作协同。

图片来源：山东大学齐鲁医院

传统医疗AI多集中于影像识别、风险预测和文本辅助，主要输出判断或建议。具身智能则需要通过传感器、机械结构和控制系统与患者、设备及环境发生交互，例如辅助操控内镜、完成超声扫查、支持护理搬运或执行精细手术动作。

这意味着评价标准不再只有算法准确率。设备能否稳定操作、是否适应个体差异、发生异常时如何退出、医生如何接管，以及使用过程是否留下完整记录，都直接关系到临床安全。

齐鲁医院介绍的应用方向涵盖喉镜和支气管镜智能体、睡眠模型、EchoCare超声模型以及柔性脑外科机器人。不同场景对应的临床风险和工作流程差异明显，不能用一套通用方案直接部署。

例如，内镜智能系统需要兼顾图像识别、镜体操作和患者耐受；超声模型不仅要识别图像，还涉及探头移动、标准切面和检查者经验；手术机器人则对精度、实时控制和应急处置提出更高要求。医院在引进前需要由临床、医工、信息、设备和伦理等多部门共同评估。

医院提到，“齐鲁·镜界”喉镜模型于2025年3月联合发布，2026年3月完成本地化部署，并已在省内多家医院推广。所谓本地化，不只是把模型安装到院内服务器，还应包括数据适配、接口连接、权限管理、性能复核和人员培训。

不同医院的设备型号、患者构成和操作习惯不同，模型在原始研发环境中表现良好，并不代表在所有场景中都能保持同等效果。因此，推广过程要设置明确的验证指标，记录误判、漏判和人工纠正情况，定期评估模型是否发生性能变化。

具身智能产品同时包含硬件、软件和可能持续更新的算法。企业不能只交付设备，还需要提供版本管理、数据安全、维护培训和异常处置方案。算法更新是否改变性能、是否需要重新验证，也应有清晰记录。

对山东医疗器械企业而言，医院真正需要的不是概念展示，而是能够融入现有流程的产品。开发阶段应邀请临床人员参与需求定义，明确使用者、使用环境和失败模式；进入医院后，还要用真实世界数据持续评价，而不是以一次验收代替长期质量管理。

具身智能可以承担重复、标准化或高精度任务，但医疗责任不能被模糊。系统输出应由具备资质的专业人员判断，关键操作要保留人工接管能力，患者也应获得必要说明。

齐鲁医院的探索显示，山东医疗AI正在从“看懂数据”向“参与操作”延伸。下一阶段，行业更应关注临床价值、流程重构和安全治理。只有让技术帮助医务人员提高效率、减少风险，并在异常情况下可解释、可干预、可追溯，具身智能才可能形成真正可复制的医疗应用。

来源：山东大学齐鲁医院