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来源：HIT专家网 作者：朱小兵
2025年11月底，在离开复旦大学附属中山医院大约一年多之后，钱琨再次出现在医疗信息化同行视野，身份是商汤医疗联合创始人兼首席医疗官。
“驱动我对职业选择的是兴趣和个人价值实现，我觉得做医疗最过瘾。”钱琨2019年回国工作就是看好国内丰富的医疗数据资源，因为这有可能催生全球都需要的医疗AI算法，在医疗领域做一些真正有长期价值的事情。
如今，钱琨更加坚信当初的选择。大模型兴起加速国内医疗AI发展，数据资产化趋势在医疗行业初现端倪，尽管相应的交易和定价机制还面临挑战。在钱琨看来，医疗AI的核心问题，从来不是算法本身，而是如何跨越技术与临床之间的应用鸿沟，并形成可量化、可验证、可追溯的临床价值。
被复旦中山医院延揽回国
钱琨的每一段工作经历，都为下一份工作做了比较好的铺垫。
2014年8月，钱琨获得美国路易斯安纳州立大学神经科学博士学位。在读博士期间，她担任科研助理，主要借助计算科学服务临床。这与钱琨的兴趣恰好相符——用科技力量去撬动生命科学难题。这段科研经历，让她建立了要用算法、数字驱动临床提质增效的观念。
博士毕业后，钱琨进入加州量子神经监控公司，担任神经生理学家，参与信息技术在临床场景中的应用探索。
2017年10月，因为有医疗行业从业背景，钱琨进入洛杉矶一家风险投资企业，主要负责医疗AI方向的项目，参与信息技术在临床场景中的应用探索。这份工作让钱琨感受到，计算科学和生命科学交叉领域潜力巨大：在药物临床试验中，患者入组条件就是基于大数据体系进行；在医学影像领域，基于深度学习的人工智能应用已经崭露头角。投资领域的工作经验，让钱琨更加敏感于医学领域的信息技术应用趋势。在这一阶段，她逐渐形成了一个判断：医疗AI的发展并不缺技术突破，真正的难点在于如何进入临床流程。
2018年，一段在西藏支教的经历让钱琨注意到，国内诸多行业数字化创新应用十分活跃，而医疗行业相对滞后。很多医学创新项目停留在算法与论文层面，难以转化为可持续应用，这成为她当时看到的一个重要“认知卡点”。
不久，复旦中山医院筹建医疗数据挖掘团队。钱琨对这个机会很感兴趣，因为她知道国内有着丰富的医疗数据，可以更好地发挥自己的专长。在美国，做与健康相关的实验周期十分漫长。一个非侵入式脑电波游戏，单单数据采集过程的伦理审批就消耗了两年时间。而且，美国医疗数据的丰富度也远不如中国。当时她参与投资的企业都遇到了相同的挑战——缺乏高质量的数据。钱琨意识到，中国海量的数据与人才储备，是未来医疗创新宝贵的资产。
2019年9月，钱琨正式加入复旦中山医院，担任大数据中心主任助理，同时兼任计算机网络中心主任助理，那时，中山医院设有计算机网络中心、大数据中心，并希望在数据挖掘方向成立一个团队。计算机网络中心还是侧重传统的医院信息化建设工作。
早期融入时，钱琨了解到该团队未来会围绕前沿诊疗技术开展多方面合作，这让她十分兴奋。“既能做一些真正有技术含量的事情，又能参与医院管理工作。”因为有机会基于医院的临床技术经验，发展更多维的视角，对她来说充满了吸引力。
开始，钱琨还曾半开玩笑地说，中国体制内的工作或许可以帮助自己“稍微放慢一点节奏”，不过她很快就发现，跨部门协作的复杂程度远超预期，不同部门之间的思维方式差异明显，自己的工作量远超之前经历的数倍，医院管理工作的挑战远比想象中更大。樊嘉院士经常笑着鼓励她说：“现在你应该感受到，医院管理的复杂性带来的成长了吧。”
推动组织变革，争取资源做事
到复旦中山医院一段时间后，钱琨向医院提出了一个大胆的组织机构调整方案，整合原有分别设立的计算机网络中心、大数据中心，并设立主导创新转化与标准制定的规划与管理中心。这个建议经过医院反复研究，最终获得采纳。
“这一组织架构的优化，得益于领导推动医院数字化转型的前瞻布局，他们坚信人工智能是医院未来发展的翅膀。”钱琨认为，数字化转型的关键在于管理层对目标与方向的共识。“我一直认为，我们不只是信息化部门，而应该是推动医院数字化转型的技术部门。但传统的信息化定位在一定程度上限制了各部门之间认知与互动的发挥。”
在美国的工作经验也支撑着她建立这一判断：早期参与神经外科技术支持时，钱琨经常需要协调医院IT部门、AI研发人员与临床部门共同推进项目，确保技术和业务需求的无缝对接。在她看来，这两类能力本就不应该被割裂，大数据中心与计算机网络中心这两个部门就应该是一个部门。
2021年，复旦中山医院设立信息与智能发展部，下设规划与管理中心、大数据与人工智能中心、计算机网络中心。时任院长樊嘉与书记汪昕领衔担任主任，时任分管领导顾建英担任执行主任，钱琨担任主任助理兼规划与管理中心主任。
组织架构调整后，在数据挖掘与AI应用创新方面，钱琨与团队首先着力解决数据质量问题，因为只有高质量的数据，才可能支撑高质量算法。在医院领导的支持推动下，临床、管理与信息部门逐步形成协同机制，建立元数据体系并形成统一的数据字典，使不同部门之间的业务指标口径得以统一，建立各角色之间交流的“标准”体系。钱琨认为，当时做得最好的其实是医院管理数字化基础，除了临床、科研数据的治理，还包括人事处、教育处的数字化框架，希望为医院的精细化运营管理打下坚实基础。回过头来看，这一阶段更像是一种持续的“坚持”——在复杂系统中反复沟通、不断试错，参照各行业的“最佳实践”，推动医疗行业内不同角色逐渐形成共识。
其实，刚到复旦中山医院，钱琨曾经有过这样的“震惊”：医院信息化预算似乎“少了两个零”？她这才意识到，中国医院的IT投入占收入普遍只有0.5%到1.5%，这与美国医院的10%-15%大相径庭。
后来，她了解到，长期以来，中国的医院信息化建设相对被动，医院IT团队规模普遍很小，一些系统已经运行二十多年，很难支撑现代医院的发展需求。钱琨认为，要基于复旦中山医院的平台和学科优势，获得大型项目建设支持，发展好基础设施和人才团队。
不久后，在多方团队的协作推动下，复旦中山医院顺利获批了首个国家级新基建项目——5G+数字孪生智慧医疗生态圈建设。同时，依托ICU专科优势，医院争取到上千万元专项资金，推动ICU设备的全面互联互通，并基于对大量监测设备采集到的患者生命体征数据进行综合评估，通过AI算法辅助医生应对复杂多变的病情。这些专项的陆续落地，对外逐步形成了业内标杆案例与方法论体系，为后续行业内更大范围的医疗AI应用探索提供了可参考的路径。
回顾在复旦中山医院的工作经历，钱琨从一开始的水土不服，到后来将压力转换成了自己的一份责任。正是因为有医院领导的支持、团队的期许、合作伙伴的投入，才让许多探索得以落地。
在钱琨看来，复旦中山医院这段经历对于自己最重要的意义，并不只是完成了多少项目，而是第一次真正理解了医疗系统的复杂性：数据、流程、组织与临床之间的关系，需要在实践中一点点打通。这一过程也让她意识到，医疗AI不是短期可以完成的工程，而是一项需要以“十年”为尺度持续推进的长期工作。
“能够从复旦中山医院‘毕业’，我感到非常骄傲。”钱琨说，“这段经历对我来说非常宝贵，我一直很感谢医院给予我的机会。”
追逐梦想，加入商汤
当初回国，钱琨有个很大的目标——挖掘医疗数据，形成具有国际竞争力的医疗AI算法，并探索如何让它真正服务于临床实践。
在医院的六年经历，让钱琨逐渐认识到，当前医疗机构在成果转化和产业化方面存在天然的人才与配置局限。科研级医疗AI算法与临床原型，若要真正转化为可持续的临床应用，还需要工程化打磨、运维交付保障以及产业化平台的支撑。
梦想怎么实现？钱琨觉得，自己需要一个新的角色面对这些挑战。
2024年底，钱琨做出了离开复旦中山医院的决定，也陆续收到了多个职业机会的橄榄枝。对她来说，这并不是一个轻松的选择。
2025年8月，她最终选择加入商汤医疗。一方面，在复旦中山医院时期她已与张少霆教授团队及其上海人工智能实验室的合作方有过合作，发现对方“听得懂”医院的思路，也有技术可行性快速验证的团队支撑；另一方面，这一平台也符合她希望持续成长的职业目标。
商汤医疗在集团内部孵化已有8年，并于2022年分拆成为独立法人企业。分拆之后，一方面为业务发展提供了更大的资本空间，另一方面也为团队带来了重新构建业务体系、发展人才团队的机会。
2025年10月，商汤医疗成立大模型部，由钱琨直接分管。该部门致力于以大语言模型作为“中枢大脑”，满足临床工作者日趋复杂的工作需求，同时将影像、病理等产品线融合起来，推动多模态能力的发展创新。
经过医院历练，钱琨有一种紧迫感，特别希望能够持续在复旦中山医院想去推动的方向，通过产业的力量，尽可能解决医护患者的现实问题。如果说过去在医院工作着重解决的是技术与场景互联互通的问题，那么进入产业领域，她要探索的是医疗AI价值如何被量化、验证、评估。只有当技术融入临床流程并形成安全稳定的应用闭环，医疗AI才具备持续的产业价值。
钱琨认为，从辅助医技部门走向临床一线，是医疗AI发展的重要跃迁。医工融合不仅需要技术突破，更需要医疗界、工程界以及产业界形成更长期的协作机制。只有当技术能够被医生持续使用，并在诊疗效果、医疗效率乃至支付体系中体现价值，医疗AI才可能真正改变临床实践。在分管海外业务的过程中，她也逐步形成了新的视角——通过多方协作，推动中国医疗AI融入全球医疗体系。
“我更希望推动临床与工程之间长期稳定的协作，让彼此理解卡点、难点，使得数字技术在真实医疗场景中形成长期价值。”钱琨说，“只有当AI在日常诊疗中被持续使用，才能找到切实可行的医工融合途径。我希望成为这样的探路者。”
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【责任编辑：陈曦】
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