1. 项目概述：当AGI遇见放射肿瘤学
最近几年，人工智能在医疗领域的应用已经从“锦上添花”变成了“雪中送炭”。作为一名长期关注医疗技术交叉应用的从业者，我亲眼见证了AI从辅助影像识别，到参与临床决策，再到如今对整个诊疗流程进行重塑的演进。而“AGI”（通用人工智能）概念的兴起，尤其是以大型语言模型和多模态模型为代表的技术突破，正在为放射肿瘤学这个高度依赖精准、个体化和多学科协作的领域，带来一场静默但深刻的革命。
放射肿瘤学，简单说就是用放射线治疗肿瘤。听起来原理直接，但实际操作起来极其复杂。它不像外科手术那样“所见即所得”，医生面对的是看不见的射线、不断变化的肿瘤生物学特性、以及千差万别的患者身体状况。一个完整的放疗流程，从初诊、影像获取、靶区勾画、计划设计、计划验证，到最终的治疗实施和随访，涉及医学影像学、放射物理学、放射生物学、临床肿瘤学等多个学科的知识融合。传统模式下，每个环节都高度依赖医生的经验和手动操作，不仅耗时费力，更存在因疲劳或认知偏差导致的不确定性。
AGI，特别是其当前最具代表性的技术形态——大语言模型（LLM）和多模态大模型，为解决这些痛点提供了全新的思路。这不仅仅是“让机器看片子更准一点”，而是从信息整合、知识推理、决策辅助到流程自动化层面的系统性升级。它意味着，我们有可能构建一个能理解医学语言、看懂各类影像、通晓治疗原则，并能与医生进行自然、深度交互的“超级助手”。这个项目，就是深入探讨AGI技术如何一步步渗透并革新放射肿瘤学的全链条，从底层的数据融合逻辑，到具体的临床场景应用，再到未来可能面临的挑战与机遇。无论你是医疗AI的开发者、放射肿瘤科的医生、物理师，还是对前沿科技医疗应用感兴趣的同行，都能从中看到一幅正在徐徐展开的技术蓝图。
2. 核心思路：从单点智能到全流程协同的范式转移
要理解AGI带来的革新，首先要跳出“AI等于图像识别”的固有思维。过去十年，AI在放射肿瘤学中的应用主要集中在计算机视觉（CV）领域，比如利用卷积神经网络（CNN）自动勾画肿瘤靶区（GTV）或危及器官（OAR）。这固然大大提升了效率，但它是一个“单点突破”，模型是“哑巴”和“瞎子”——它只认识像素 patterns，不理解这份CT影像属于哪位患者、患者主诉是什么、病理类型为何、既往治疗史如何。医生仍然需要从海量的电子病历（EMR）、实验室报告、病理报告中手动提取信息，再综合影像结论做出决策。信息是割裂的，决策是串联的。
AGI驱动的范式，核心在于“理解”与“联结”。其思路可以拆解为三个层次：
2.1 第一层：多模态信息的统一理解与表征
放射肿瘤学的数据是典型的多模态数据：结构化数据（患者年龄、分期、血液指标）、非结构化文本数据（病史描述、病理报告、影像报告、临床笔记）、以及影像数据（CT、MRI、PET-CT）。传统方法中，这些数据各自为政。大语言模型（如GPT系列、LLaMA等）首先攻克了非结构化文本的理解关。它能够像一位高年资医生一样，阅读一份复杂的病理报告，提取出“腺癌”、“中分化”、“脉管癌栓阳性”等关键实体和关系。
但仅有文本不够。多模态大模型（如GPT-4V、Gemini等）的突破在于，它能将视觉和语言在同一个语义空间中对齐。这意味着，模型可以同时“看”一张CT影像和“读”相关的影像报告。例如，当模型看到肺窗CT上一个毛玻璃结节时，它能关联到报告中“疑似早期腺癌”的描述；当看到放疗计划中的剂量分布云图时，它能理解“95%的处方剂量覆盖了计划靶区（PTV）”这句话的物理和临床含义。这种跨模态的理解，是构建临床知识图谱的基础，让数据从“信息”变成了“可推理的知识”。
2.2 第二层：基于知识的推理与决策辅助
有了统一表征的知识，AGI系统就能进行更复杂的推理。这不再是简单的“输入影像，输出勾画框”，而是面向临床问题的端到端推理。例如，面对一个局部晚期鼻咽癌病例，系统可以：
- 信息整合：自动从EMR中提取患者的主诉（涕血、耳鸣）、查体（鼻咽部新生物）、病理（非角化性癌）、分期（T3N2M0）信息。
- 影像分析：自动分析MRI影像，勾画原发肿瘤GTV、颈部转移淋巴结，并评估肿瘤与邻近关键器官（如脑干、脊髓、腮腺）的侵犯和距离关系。
- 知识检索与推理：基于内化的最新NCCN或CSCO临床指南、大量类似病例的文献，推理出推荐的放疗技术（如IMRT）、同步化疗方案。
- 方案生成与解释：生成一份初步的、结构化的治疗建议摘要，并附上关键证据来源。例如：“推荐采用调强放疗（IMRT），原发灶处方剂量70Gy/33次，基于AJCC第8版分期及XXX研究显示，该方案对T3期病变局部控制率可达XX%。需重点保护脑干（<54Gy）和脊髓（<45Gy），当前侵犯距离为Xmm，计划设计时需注意。”
这个过程中，AGI扮演的不是决策者，而是一个不知疲倦、知识渊博的“高级住院总医师”，它提供的建议是基于广泛证据的，并能清晰展示推理链条，帮助主治医生进行最终审核和决策。
2.3 第三层：全流程自动化与个性化动态调整
这是AGI革新的终极愿景。放疗计划设计是一个反复迭代的优化过程，物理师需要根据医生的靶区勾画，在治疗计划系统（TPS）中设置无数参数，平衡靶区剂量和正常组织保护。一个经验丰富的物理师可能需要数小时才能完成一个满意的计划。
AGI系统可以学习顶尖物理师和医生的“临床偏好”和“权衡艺术”。通过大量高质量历史计划数据的学习，模型可以初步自动生成多个可供选择的放疗计划草案，并预测其剂量体积直方图（DVH）。医生和物理师只需在此基础上进行微调，效率可提升数倍。
更进一步的，治疗不是静态的。在长达数周的放疗过程中，患者的解剖结构可能因体重下降、肿瘤缩小而发生变化。传统的自适应放疗（ART）需要重新扫描CT、重新勾画、重新计划，流程繁琐。AGI支持下的在线自适应放疗，可以通过治疗机自带的影像引导（如CBCT）实时评估解剖变化，由多模态模型快速判断变化是否显著，并自动启动或建议是否需要重新优化计划，实现真正的“动态跟踪，实时调整”。
注意：这里必须强调，任何阶段的AGI应用，其核心定位都是“辅助”而非“替代”。临床决策的最终责任必须，也永远在医生手中。AGI的价值在于处理海量信息、减少重复劳动、提示潜在盲点，将医生从繁琐事务中解放出来，专注于更高层次的临床判断和医患沟通。
3. 关键技术拆解：多模态融合如何实现
理念很美好，但实现多模态融合在技术上挑战巨大。下面我拆解几个最核心的技术环节，看看AGI是如何一步步“学会”处理放射肿瘤学复杂任务的。
3.1 医学领域大语言模型的训练与微调
通用的LLM（如ChatGPT）虽然知识广博，但缺乏专业的医学知识深度，尤其是对放射肿瘤学特有的术语、缩写、评估标准不熟悉，容易产生“一本正经的胡说八道”（幻觉问题）。因此，第一步是创建或精调一个专业的医学LLM。
方法通常是两阶段法：
- 继续预训练：使用海量的、高质量的医学文本语料进行训练，包括医学教科书、期刊论文（如PubMed Central全文）、临床指南、真实的脱敏电子病历等。这相当于让模型“攻读医学学位”，建立扎实的医学知识体系。
- 指令微调：使用精心构建的指令-输出对数据进行监督微调。这些数据模拟真实的临床问答和任务场景。例如：
- 指令：“根据以下病理报告和影像描述，给出肿瘤的TNM分期建议。”
- 输入：“病理：肺穿刺活检示中分化腺癌。CT：右肺上叶见一3.2cm肿块，边缘分叶，侵犯胸膜，同侧肺门淋巴结肿大，直径1.5cm。”
- 期望输出：“根据IASLC第8版肺癌TNM分期：原发肿瘤（T）：肿瘤>3cm且侵犯胸膜，考虑T2；区域淋巴结（N）：同侧肺门淋巴结转移，考虑N1；远处转移（M）：未提供信息，默认为M0。综上，临床分期建议为 cT2N1M0，IIB期。”
这个过程需要临床医生深度参与，确保数据的准确性和任务的合理性。我们团队在构建这类数据时，会要求至少两名高年资医生背对背标注，再解决分歧，确保指令集的质量。
3.2 医学影像的编码与对齐
让模型“看懂”医学影像，尤其是三维的CT/MRI序列，是关键难点。直接使用自然图像训练的视觉编码器（如CLIP的ViT）效果不佳，因为医学影像的纹理、对比度、语义与自然图像差异巨大。
当前有效的做法是：
- 使用医学影像专用预训练模型：在大型医学影像数据集（如RadImageNet）上预训练的模型，能更好地捕捉医学影像的特征。这些模型通常基于3D CNN或Vision Transformer架构，能处理三维体数据。
- 设计特定的投影或token化方法：将3D影像体积转换为一系列2D切片，或通过特定方式提取代表性特征，再输入给视觉编码器。更先进的方法则直接开发3D视觉编码器。
- 跨模态对齐训练：这是多模态融合的核心。收集大量“影像-报告”对数据。例如，一张胸部CT影像对应一份放射科医生撰写的结构化报告。训练时，模型的目标是让同一病例的影像特征向量和报告文本特征向量在语义空间中的距离尽可能近，而不同病例的尽可能远。通过这种对比学习，模型学会了将影像中的视觉模式（如毛玻璃影、实性结节）与文本概念（“磨玻璃结节”、“实性成分”）关联起来。
一个简化示例流程：
[输入] 3D CT扫描 → 医学视觉编码器 → 视觉特征序列 [V1, V2, ..., Vn] [输入] 文本报告“右肺上叶见磨玻璃结节，直径约8mm” → 医学LLM文本编码器 → 文本特征 [T] [训练目标] 通过损失函数，使 [V] 与 [T] 的相似度最大化。3.3 多模态提示工程与任务链设计
模型准备好了，如何让它完成复杂的临床任务？这就需要精心设计“提示”（Prompt）和任务分解链条。直接问“请为这个肺癌患者制定放疗计划”太过笼统，模型无法执行。
我们需要将大任务拆解成模型可执行的子任务链，并通过多模态提示将图文信息组合输入。例如，实现“自动生成放疗计划申请单”的功能：
提示设计示例：
你是一名专业的放射肿瘤科医生助理。请根据提供的患者信息和影像分析结果，生成一份放疗计划申请单。 **患者信息：** [此处粘贴从EMR中提取的结构化数据：姓名、ID、年龄、诊断、分期等] **影像分析摘要：** [此处由影像分析模块提供：如“CT影像显示：1. 原发肿瘤位于...，大小约...；2. 侵犯范围涉及...；3. 邻近危及器官包括...，最近距离为...”] **请按以下格式生成申请单：** 1. 放疗适应证： 2. 靶区定义建议（GTV, CTV, PTV）： 3. 处方剂量与分割方式： 4. 需特殊保护的危及器官及剂量限值： 5. 其他技术要求（如技术选择、体位固定等）：系统内部的实际工作流是一个自动化的链式调用：
- 多模态模型首先解读CT影像，生成“影像分析摘要”。
- 将“患者信息”和“影像分析摘要”同时填入上述提示模板。
- 医学LLM根据提示，调用其内部的医学知识，生成结构化的申请单内容。
- （可选）生成的申请单可以再由一个判别式模型或规则系统进行基础合规性检查。
实操心得：提示工程的质量直接决定输出结果的稳定性和可靠性。我们的经验是，提示语必须清晰、具体、结构化，并明确角色和格式要求。同时，要为模型提供足够的“思考空间”，比如要求它“逐步推理”，往往能得到更可靠的结果。对于关键临床参数（如剂量），必须设置严格的输出格式验证和后处理规则，绝不能完全依赖模型的自由生成。
4. 核心应用场景与实现路径
理论和技术最终要落地到具体场景。下面我结合几个放射肿瘤学中最耗时、最易出错的环节，详细说明AGI多模态模型如何切入，以及具体的实现路径和考量。
4.1 场景一：智能放疗靶区与危及器官自动勾画
这是目前AI应用最成熟，但AGI能将其提升到新水平的领域。传统AI勾画模型是“一个模型干一件事”：肺分割模型、前列腺分割模型、淋巴结检测模型各自为政。医生需要手动选择并运行多个模型，且模型对不典型或复杂病例的勾画结果常常需要大量手动修正。
AGI多模态融合方案：
- 输入：患者的CT模拟定位影像，同时输入患者的诊断文本信息（如“鼻咽非角化性癌，T3N2M0期”）。
- 处理：多模态模型同时处理影像和文本。文本信息作为高层语义引导，告诉模型“需要关注鼻咽部区域，并寻找符合鼻咽癌侵犯规律的淋巴结”。模型不是盲目地寻找所有可能的“组织块”，而是在临床知识的引导下进行有重点的识别。
- 输出：不仅输出GTV（大体肿瘤体积）的勾画，还能基于内化的解剖学和肿瘤学知识，自动生成CTV（临床靶区，包括亚临床病灶范围）的建议轮廓。例如，对于鼻咽癌，模型知道需要将整个鼻咽粘膜、咽后淋巴结区、斜坡等高风险区域纳入CTV。同时，能一次性勾画出所有相关的危及器官，如脑干、脊髓、腮腺、颞叶等。
- 交互与修正：医生可以在一个统一的界面中审查所有自动勾画结果。系统可以提供“置信度”热图，并支持自然语言交互进行修正。医生可以说：“将左侧腮腺的勾画向后调整2毫米，避开下颌骨。” 模型理解指令后，可自动进行局部调整，而不是让医生从头手动描绘。
实现路径与技术选型：
- 模型架构：采用基于Transformer的多编码器-单解码器架构。一个编码器处理3D CT影像，另一个编码器处理诊断文本，两者的特征在解码器中进行融合，最终输出3D分割掩码。
- 训练数据：需要大量精准勾画的影像数据，并且每例数据都必须附带完整、结构化的诊断和分期文本标签。数据标注成本极高，但这是模型性能的基石。
- 评估指标：不能只看Dice系数等体积重叠指标。临床更关注勾画结果的“临床可用性”，即是否需要大量手动修改。我们会引入“平均表面距离（ASD）”和“95%豪斯多夫距离（HD95）”来评估边界准确性，并让临床医生进行盲审评分。
4.2 场景二：放疗计划设计的智能初稿与优化
放疗计划设计是艺术与科学的结合，物理师需要反复调整射野角度、权重、调制参数等，以达到最优的剂量分布。这个过程极度依赖经验。
AGI多模态融合方案：
- 输入：患者的CT影像、已勾画好的靶区（GTV, CTV, PTV）和危及器官（OAR）结构、临床处方要求（如PTV 70Gy/33次）、以及器官剂量限值（如脊髓<45Gy）。
- 处理：系统首先将上述输入转化为一个多模态的“计划问题描述”。然后，它可以有两种工作模式：
- 案例检索与迁移：在历史高质量计划库中，寻找与当前患者情况最相似的“邻居案例”（相似肿瘤部位、分期、体型），将其计划参数（如射野方向、优化目标权重）作为初始设置推荐给物理师。
- 端到端计划生成：更先进的方案是，使用深度强化学习或生成式模型，直接学习“从解剖结构到剂量分布”的映射。模型看过成千上万个优秀计划后，学会了一套“优化直觉”，能直接生成一个剂量分布合理的初始计划草案。
- 输出：一个可直接导入治疗计划系统（TPS）的初步计划文件，包含射野设置、优化目标参数等。同时，系统会预测该计划的DVH图，并高亮显示可能超量的危及器官或剂量不足的靶区，提示物理师重点关注。
- 迭代优化建议：在物理师手动优化过程中，系统可以实时分析当前剂量分布的弱点，并以自然语言提出建议。例如：“当前脑干最大剂量为48Gy，已超过限值（45Gy）。建议尝试将第3、5射野的权重降低5%，或将脑干优化目标的优先级提高。”
实现难点与考量：
- 数据异构性：不同医院、甚至不同型号的TPS，其计划数据格式迥异。需要建立一个中间通用表示层，将不同来源的计划参数标准化。
- 可解释性：物理师必须信任模型的推荐。因此，模型不能是黑盒。任何参数推荐都必须附带解释，如“因为该病例与库中ID-1234病例在靶区-脊髓距离上高度相似，故推荐采用其射野角度组合。”
- 安全边界：生成的计划必须是“保守而优秀”的初稿，绝不能是激进或存在严重缺陷的方案。需要在训练中引入强约束，确保所有输出计划的关键器官剂量都在安全范围内。
4.3 场景三：治疗过程中的自适应决策支持
患者在整个放疗期间，体重可能减轻，肿瘤可能缩小，器官可能移动。传统的离线自适应放疗流程繁琐。AGI可以实现更轻量级的在线或半在线自适应支持。
AGI多模态融合方案：
- 每日数据采集：每次治疗前，利用加速器自带的锥形束CT（CBCT）获取当日影像。
- 快速形变配准与分割：多模态模型快速将当日CBCT与原始计划CT进行形变配准，并利用已学习的知识，在低质量的CBCT影像上快速、自动地重新勾画主要靶区和危及器官（称为“变形轮廓传播”）。
- 变化评估与决策建议：系统比较原始轮廓和当日新轮廓，计算体积变化、中心位移等指标。同时，模型综合评估这些变化的临床意义。例如，它不会因为膀胱充盈度不同导致的前列腺位移几毫米就建议重新计划，但如果发现肿瘤体积显著缩小（如>30%），或危及器官（如肠管）意外落入高剂量区，则会立即标记。
- 自然语言报告：系统自动生成一份简明的自适应评估报告：“第15次治疗前CBCT显示：GTV体积较计划时缩小25%，右腮腺向前内侧移位约4mm。建议：1. 可继续执行原计划；2. 关注腮腺位移，若持续同向移动，考虑在第20次治疗后重新扫描CT评估。”
技术关键点：
- CBCT影像质量：CBCT图像噪声大、散射多，对比度差。直接应用基于高清CT训练的模型会失效。必须使用大量CBCT-CT配对数据对模型进行专门训练或域适应（Domain Adaptation）。
- 实时性要求：整个过程需要在治疗前准备的几分钟内完成。这要求模型必须轻量化，推理速度极快。可能需要在精度和速度之间做出权衡，或采用分阶段策略（快速模型初筛，复杂模型精判）。
- 决策阈值设定：什么程度的变化需要干预？这需要基于大量临床结局数据（如毒性反应、局部控制率）进行回溯性分析来制定，并且可能因肿瘤部位、分期而异，是一个需要持续优化的临床参数。
5. 临床落地挑战与应对策略
尽管前景广阔，但AGI在放射肿瘤学的全面落地仍面临一系列严峻挑战，从技术、临床到伦理法规，每一步都需要审慎应对。
5.1 数据壁垒与隐私安全
医疗数据，尤其是包含影像和文本的完整病历，是高度敏感的个人隐私信息。数据的获取、脱敏、标注和跨机构共享极其困难。
应对策略：
- 联邦学习：这是一种“数据不动模型动”的范式。各医院在本地训练模型，只交换模型参数或梯度更新，而不是原始数据。这能在保护数据隐私的前提下，利用多中心数据提升模型性能。我们已经在小范围的科研合作中尝试了针对鼻咽癌靶区勾画的联邦学习，效果显著。
- 合成数据生成：利用生成对抗网络（GAN）或扩散模型，生成高质量的、逼真的但完全虚构的医学影像和配套文本数据。这些合成数据可用于模型的预训练或数据增强，缓解真实数据不足的问题。但难点在于，生成的数据必须保留真实的病理生理学特征，而不仅仅是视觉上的相似。
- 建立高标准的数据治理体系：在机构内部，必须建立从数据采集、脱敏、存储到访问的全流程安全合规体系。所有用于训练的数据必须经过严格的伦理委员会审批和患者知情同意（或豁免）。
5.2 模型可靠性、可解释性与临床责任
“黑箱”模型是临床采纳的最大障碍。医生需要知道模型为什么做出某个勾画或建议，才能建立信任。此外，一旦模型辅助的决策出现差错，责任如何界定？
应对策略：
- 发展可解释性AI技术：
- 注意力可视化：展示模型在做出决策时，重点关注了影像的哪些区域或文本的哪些词汇。例如，在勾画肿瘤时，高亮显示模型认为最可能是肿瘤组织的像素区域。
- 反事实解释：告诉医生“如果某个特征改变，模型的输出会如何变化”。例如，“如果此处的CT值降低20HU，模型将其判定为肿瘤的置信度将从95%降至70%。”
- 生成推理链：要求模型以步骤式、自然语言的形式输出其推理过程，如上文提到的“分期推理”示例。
- 设计人机协同的混合工作流：明确界定人和机器的职责。AGI系统始终作为“建议者”，所有关键决策点（如靶区最终确认、计划批准、治疗调整）都必须由医生审核并确认。系统记录所有交互日志，做到全程可追溯。
- 进行严格的临床试验验证：不能仅凭算法指标就上临床。必须像新药或新设备一样，设计前瞻性、多中心的临床试验，来验证AGI辅助系统是否能真正改善临床结局（如提高局部控制率、降低毒性反应、缩短计划时间）。先从非关键环节的辅助功能开始试验。
5.3 与传统工作流的集成与医生接受度
再好的技术，如果打乱医生熟悉的工作流程，增加其操作负担，也必然失败。放射肿瘤科医生和物理师已经习惯了现有的TPS、记录验证系统（R&V）等软件。
应对策略：
- 提供无缝集成的插件/API：AGI系统不应是一个独立的、需要额外登录和切换的软件。理想的方式是，以插件或云API的形式，深度集成到医生日常使用的TPS和医院信息系统（HIS）中。例如，在医生勾画结构的软件界面里，直接有一个“AI辅助勾画”按钮，一点即用，结果直接加载到当前病例中。
- 用户体验至上：交互界面必须极其简洁、直观。支持自然语言输入（语音或文字）是巨大优势。输出结果要清晰明了，修改工具要方便快捷。系统的响应速度必须快，不能让医生等待。
- 加强临床培训与共同开发：让医生和物理师从需求提出阶段就参与进来。通过工作坊、试点用户计划等形式，让他们亲身体验，提供反馈。只有他们觉得“好用、有用、省时”，技术才会被真正采纳。
6. 未来展望：超越辅助，迈向协同与发现
当我们解决了上述挑战，AGI在放射肿瘤学的角色将从“辅助工具”演变为“临床合作伙伴”，甚至开启新的科学发现。
纵向深化：个性化治疗导航未来的AGI系统，将能整合更丰富的多组学数据，如基因组学、转录组学、蛋白质组学信息。它不仅能告诉医生“怎么治”，还能预测“治得怎么样”。例如，通过分析肿瘤的影像组学特征和基因突变谱，模型可以预测该肿瘤对放射线的敏感性（放射敏感性），从而为每位患者量身定制放疗剂量（剂量绘画），或建议联合特定的靶向药物或免疫药物（联合治疗）。这将真正实现从“循证医学”到“循因医学”的跨越。
横向拓展：全周期健康管理AGI的视野不会局限于放疗科室内。它可以贯穿肿瘤患者的全生命周期。在治疗前，辅助筛查和诊断；在治疗中，管理放疗副作用，通过分析患者每日报告的症状（文本）和可穿戴设备数据（生理信号），提前预警放射性肺炎、食管炎等并发症；在治疗后，进行长期随访，分析复查影像和病历，早期发现复发或转移迹象。它成为一个以患者为中心的、跨科室的智能健康管理核心。
范式创新：发现新知识最令人兴奋的是，AGI可能帮助我们发现人类尚未认知的规律。通过分析百万级的多模态肿瘤数据，模型或许能识别出全新的、与预后或治疗反应相关的影像生物标志物（Radiomics），或者发现某种特定的基因突变与影像表现之间的未知关联。这些发现可能催生新的肿瘤分型方法或治疗策略。AGI不仅是工具，更可能成为推动放射肿瘤学基础研究的新引擎。
这条路很长，挑战很多，但方向已经清晰。作为从业者，我的切身感受是，我们正处在一个从“信息化”到“智能化”临床转型的奇点上。AGI不是要取代放射肿瘤团队，而是要将团队从繁重、重复的信息处理劳动中解放出来，让医生更专注于与患者的共情沟通，让物理师更专注于解决复杂的物理难题，让整个治疗过程更加精准、高效和人性化。这场变革，需要技术专家和临床医生更紧密地坐在一起，以解决真实临床问题为唯一导向，共同去定义和创造未来。
