2026年3月6日，莱维商学院汇集了教师、校友、研究人员和行业领袖，共同应对现代创新中最具挑战性的问题之一：如何将人工智能在医疗领域的承诺转化为现实世界的影响。
本次研讨会由AI与医疗公正实验室主办，不仅探讨了AI能够实现什么，还探讨了如何负责任、公平且大规模地部署它。
在以AI驱动的未来中以人为本
活动开幕时，临时院长纳伦·阿格拉瓦尔提醒与会者，AI在医疗领域已不再是理论——它已经在塑造诊断、临床决策和患者预后。但随之而来的是责任。
“每一个数据集的背后，都有一个人。每一个模型输出的背后，都有一个人性后果，”他强调，AI的人性维度必须始终是核心，而不是事后考虑。
这种精神反映了莱维商学院的更广泛使命：推动既技术先进又具有伦理基础和社会影响力的创新。
前沿创新
研讨会展示了AI正在以多快的速度改变医疗——从手术室到研究实验室。
莱维校友、直觉外科公司运营与战略副总裁尼塔·姆哈特雷生动地展示了AI驱动的机器人手术。从实时手术指导到预测性风险检测，她描述了一个近未来：AI增强而非取代临床医生。
“AI不是来取代外科医生的……它是来放大他们的，”她说。
她的例子说明了一种已经开始的转变：更快的诊断、更精确的手术、更短的恢复时间——所有这些都由数据、机器学习和机器学习的整合驱动。在许多情况下，曾经听起来像科幻小说的东西如今已成为临床现实。
在研究前沿，斯坦福大学教授詹姆斯·邹介绍了另一种转变：能够加速科学发现本身的AI系统。
他的团队开发的“虚拟实验室”——一个由模拟协作研究团队的AI智能体组成的网络——能够以前所未有的速度生成并测试假设。可能需要人类研究人员数周或数月才能完成的项目，现在几天内就能完成。
“我们不想对AI科学家智能体进行微观管理……我们让它们自己提出研究计划并执行，”邹解释道，强调了一种新的人机协作模式。
从设计结合新冠病毒变异体的蛋白质，到通过睡眠数据预测疾病风险，这些系统指向了一个未来：AI不仅支持医疗，而且从根本上重塑知识的创造方式。
难点：从创新到实施
虽然主题演讲展示了可能性，但研讨会的核心焦点是更复杂的事情：实施。
正如AI与医疗公正实验室主任米歇尔·萨莫拉尼所指出的，核心问题不是AI能否改善医疗，而是如何做到不加深现有的不平等。
“AI有潜力改善所有人的医疗结果……但在现实世界中部署AI存在风险，”他说，并指出了算法偏见和获取先进技术机会不均等风险。
小组成员呼应了这种紧张关系，强调成功部署远不止技术能力。它需要基础设施、监管导航、组织协调和经济可行性。
在医疗领域，风险高、系统复杂，仅靠创新是不够的。影响取决于执行。
公平、可及性与规模化风险
贯穿全天的主题是公平——谁从AI中受益，谁可能被落下。
随着新工具的出现，成本、可及性和系统性不平等问题仍未解决。如果先进的AI系统仅供资源充足的机构使用，那么其好处可能会分配不均。
与此同时，发言者强调了AI实现相反效果的可能性：使专业知识民主化、标准化护理并扩大全球可及性。
从实现跨地区一致结果的AI辅助手术，到更早检测疾病的诊断工具，这项技术既有可能扩大差距，也有可能缩小差距——取决于如何部署。
莱维的角色：连接技术与影响
在各场会议中，一个主题始终清晰：AI和医疗领域的实质性进展需要合作——学术界与产业界、研究与实践、技术与人性之间的合作。
这正是莱维商学院定位的交汇点。
通过AI与医疗公正实验室等举措，该学院正在推进不仅突破技术边界，而且解决现实世界约束——伦理、运营和社会——的研究。
正如研讨会所表明的，AI在医疗领域的未来将不仅仅由突破来定义，而是由能否深思熟虑地大规模实施这些突破来定义。
而这项工作，正越来越多地在这里进行。
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