7 月 18 日，2026 世界人工智能大会（WAIC）“AI 驱动生命健康产业全链条革新” 主题活动顺利举办。活动率先举行上海市数理医学学会甲状腺肿瘤精准诊疗专业委员会揭牌授证仪式，上海申康医院发展中心党委书记、主任、上海市数理医学学会会长赵丹丹，专委会主委王宇、顾问委员张生来，副主委艾志龙、孙星、周佳青共同登台完成揭牌，标志着上海依托数理医学与人工智能技术打造甲状腺肿瘤跨学科精准诊疗创新平台迈出关键一步。

甲状腺肿瘤是临床高发头颈内分泌疾病，近年来发病率持续攀升，已成为重要公共健康负担。数据显示，2022 年全球甲状腺癌新发病例达 82.1 万例，国内新发病例 46.6 万例。甲状腺癌是一系列甲状腺恶性肿瘤的的统称，不同病理类型生物学行为、预后迥异。如何筛选出不同风险个体，予以精准风险分层；同时提升晚期及少见类型甲状腺癌的诊疗能力，是临床亟待破解的难题。随着分子诊断、多组学测序、智能影像识别技术迭代，传统经验化诊疗模式难以适配精细化、个体化治疗需求，融合大数据与 AI 辅助决策的精准诊疗体系成为行业发展必然趋势。

上海市数理医学学会甲状腺肿瘤精准诊疗专业委员会应运而生，旨在搭建甲状腺肿瘤精准诊疗领域跨学科协同创新平台，深度整合多组学数据、肿瘤分子分型、人工智能辅助决策等前沿技术，推动甲状腺肿瘤诊疗由传统经验医学向标准化、智能化精准医学全面转型。专委会将常态化开展高水平学术交流、行业诊疗规范共识制定、多中心联合科研攻关与医工交叉复合型人才培育，打通基础研究、技术研发与临床落地通道，为全面提升国内甲状腺肿瘤规范化、精准化诊疗能力筑牢组织与学术支撑。

当下，人工智能、数理分析技术正在重塑肿瘤诊疗发展范式。依托多组学大数据与智能算法模型，AI 可实现甲状腺结节良恶性智能鉴别、分子分型自动匹配、术后复发风险分层预警，有效弥补传统诊疗手段短板，助力临床医生做出更科学、个体化的诊疗决策。本次专委会成立，将整合临床外科、影像、病理、数据科学、人工智能多方资源，围绕甲状腺肿瘤智能早筛、分子精准分型、AI 辅助手术规划、全周期智能随访开展协同创新，加速前沿科研成果转化落地，推动甲状腺肿瘤诊疗从经验驱动转向数据驱动、智能驱动。

揭牌仪式结束后，复旦大学附属肿瘤医院头颈外科主任、上海市数理医学学会甲状腺肿瘤精准诊疗专委会主委王宇教授带来主题分享，围绕《从 “看见” 到 “预见”—— 超声 AI 推动甲状腺癌风险分层与精准管理》发表演讲，分享人工智能在甲状腺癌辅助诊断、淋巴结转移风险预测和精准治疗决策中的前沿探索，深度探讨 AI 如何推动肿瘤诊疗从单纯影像识别向风险预判、个体化全周期管理升级。

王宇表示，甲状腺癌诊疗核心并非仅检出病灶，而是实现 “恶性早干预，良性不过度；诊断更准确，治疗更个性化”，人工智能的定位是辅助而非替代临床医师，帮助医生高效完成精准风险分层，优化全程诊疗方案。超声作为甲状腺疾病筛查核心手段，存在医师经验差异带来的诊断一致性难题，其团队将人工智能系统嵌入真实超声诊疗流程，覆盖病灶检测、边界分割、恶性风险评估、结构化报告生成全链条。临床数据验证，该 AI 系统识别甲状腺结节良恶性准确率超 96%，既能提升三甲医院诊疗效率，也可下沉基层，均衡区域诊疗水平。

除结节良恶性鉴别外，团队重点攻坚侧颈淋巴结转移 AI 预测模型。依托多维度超声影像数据构建可解释性预测算法，多中心测试下转移风险预判准确率达 75.79%，能够为术前穿刺方案、手术清扫范围、长期随访策略提供客观量化依据。在王宇看来，甲状腺超声 AI 的终极目标不止于让医生 “看见” 病灶，更能 “预见” 远期疾病风险，通过融合影像、临床、病理多模态数据，推动肿瘤诊疗重心从疾病发现前置至风险预判、精准干预与长期健康管理。

人工智能正成为精准医疗升级的核心驱动力，从影像识别到风险预测，从辅助诊断到个体化临床决策，AI 持续赋能临床医师优化诊疗路径，惠及广大甲状腺疾病患者。

上海市数理医学学会表示，学会将持续深耕医学与数学、人工智能、信息科学交叉融合赛道，持续搭建各细分疾病领域专业创新平台。以甲状腺肿瘤精准诊疗专委会为新起点，持续推动学科协同、技术创新与临床提质，以数智化手段完善肿瘤全周期管理体系，为生命健康产业高质量发展持续注入新动能。