窦科峰

■窦科峰

器官移植被誉为“21世纪医学之巅”，为无数终末期器官衰竭病人带来了新生。然而，其发展始终面临着三大核心挑战的制约：供体器官的严重短缺、移植物长期存活面临的免疫排斥难题，以及技术的高度复杂带来的标准化与普及困境。

在此背景下，人工智能（AI）、大数据与机器人技术等融合构成的数智化技术集群，正推动移植外科迎来一场深刻的系统性变革。这场变革远非技术工具的简单叠加，其本质在于推动学科范式从传统的“经验牵引”向“数据驱动+智能决策”的整体性迁移。

这一范式演进贯穿于移植前评估、术中决策执行乃至术后管理的全周期，正在重塑移植外科的学科生态与发展轨迹。

学科生态与发展轨迹重塑

认知全局化：从“结构可视”到“功能预测”的决策升维。全面准确的术前评估是决定移植手术成败的前提。传统决策主要依赖于临床经验、影像学提供的宏观解剖学信息以及穿刺活检提供的局部病理学信息。这种决策模式在评估供应器官质量、预测术后功能以及判断免疫风险方面存在局限性与主观性。数智化技术通过多维度数据的深度挖掘和整合，将决策依据从静态的“结构可视”提升至动态的“功能预测”层面，实现认知维度的跃升。

执行精准化：从“极限操作”到“边界拓展”的技术革命。传统外科手术的精度极限主要由人类生理特性决定，如手部稳定性、视觉分辨力和瞬时决策能力。数智化技术将“手-眼-脑”协同系统解构为可量化、可优化、可增强的独立传感、算法与执行单元，将不可见的生理参数转换为实时数据流，赋予人超越生理极限的感知、认知与执行能力，将手术精准度、安全性和可重复性推向新高度。

管理前瞻化：从“被动响应”到“主动干预”的调控优化。移植术后管理是影响受者生存质量与移植物长期存活的关键。传统管理模式依赖于定期的有创检查和临床症状的出现，往往滞后于病理生理变化的发生。数智化技术正将这种“出现问题-解决问题”的被动反应模式彻底扭转为“预测风险-提前干预”的主动健康管理模式，实现真正的关口前移。

发展融合化：从“技术赋能”到“体系重塑”的生态跃迁。数智化对移植外科的影响，远不止于诊疗方法的创新与应用，正在推动学科由单一技术突破转向多维生态重构，从根本上重塑科研范式、培训路径、人才体系和协作模式，为移植外科可持续发展注入强劲动能。

数据、模型与伦理法规等挑战

尽管数智化为移植外科描绘了广阔前景，但其深入应用与全面落地仍面临源于数据、模型与伦理法规的多重挑战。

在数据层面，来源各异、标准缺失的异构数据导致严重的“信息孤岛”现象，使其共享与深度挖掘困难重重。因此，亟须建立统一的采集与质控标准，推进高质量的数据清洗与标注，并依托隐私计算技术在保障病人隐私的前提下实现合规共享。

在模型层面，AI的可解释性不足与泛化能力疑虑深刻影响临床信任。当前研究多基于单中心回顾性数据，普遍存在人群偏倚与模型过拟合风险，亟须构建前瞻性临床研究范式，通过代码审查、数据溯源与偏倚检测，系统评估其临床效能，以逐步建立坚实的信任基础。

在伦理法规层面，新技术范式引发了前瞻性难题。例如，异种移植中跨物种生物信息数据的法律适用性与权属界定尚属空白，基因编辑动物遗传数据的监管亦面临挑战。这要求法规建设必须与技术研发同步甚至前瞻布局，构建从转化应用到终身监测的全链路风险防控体系。

移植外科的范式变革已不可逆转，数智化正将医师的智慧与机器的算力深度交融，构建起人机协同、优势互补的新模态。随着算法、算力的持续提升以及数据的加速融合，一个高度联动、资源优化的智慧移植新生态初具雏形。

在这一生态中，器官分配将更趋公平高效，手术规划与执行将更为精准安全，术后管理将更加主动智能，科研育人将更具开放创新。可以预见，在数智化浪潮推动下，移植外科将突破现有瓶颈，迈入技术均质化、资源普惠化、学科智能化的全新发展阶段。

面对这一历史性机遇，我们应秉持问题导向与病人至上的核心原则，积极对接国家“AI+”行动与健康医疗大数据中心战略布局，系统谋划、引领创新，为全球移植事业贡献中国智慧与中国方案。

（作者系中国科学院院士，空军军医大学第一附属医院肝胆外科教授。原文刊发于《中国实用外科杂志》2026年第46卷第1期，第1~5页，本文略有删改）