2024年9月2日，东华医为科技有限公司高级工程师王士泉受邀出席在北京举办的国家重点研发计划-医疗健康应用示范基地授牌会，并做了技术报告。他以《从理念到实践：探析医疗健康行业人工智能应用基地建设》为题，提供了一个清晰的行业数字化全局视角，并提出了在行业内构建医疗健康人工智能应用基地的思路。以下内容根据王士泉在会上讲稿材料整理。

非常荣幸今天能有此机会与大家分享我在智慧医疗领域的探索与实践。我认为智慧的前提条件就是数字化，而建立“感知-决策-控制”的闭环，是系统产生智慧的必要条件。我将从人工智能与医疗服务、科研管理、健康管理等几个方面进行详细阐述：

一、“人工智能+医疗服务”：构建元宇宙患者服务平台

通过构建元宇宙患者服务平台，实现患者服务的远程化、个性化和高效化，打破时间和空间的限制。患者可以在任何时间、任何地点接入元宇宙，接受全方位的医疗服务和健康管理。同时，医生和医务人员能够充分利用数据分析和AI大模技术和数据分析，建设覆盖“诊前-诊中-诊后”的N个元宇宙医疗场景，为患者提供更为精准智能医疗服务。

1.大模型

利用AI模型开发工具平台建设元医院患者服务的模型集，包括自然医院处理模型，语音设备与语音合成模型，科室模型，诊断模型，语音电子病历模型，疾病预测模型、药物模型等，开发应用服设预问诊、导诊、陪诊、用药等基础大模型服务。

2.虚拟医院环境

(1).院内导航

利用数字孪生、3D建模、虚拟现实等元宇宙技术建设院内导航等虚拟医院环境。一方面通过数字孪生技术，将医院的真实环境再现为虚拟环境。患者和访客可以使用智能手机等设备进入虚拟环境，并感受到仿真的医院场景；一方面是建构虚拟数字医院后，基于元宇宙多模态监控设备、传感设备以及终端感知服务，有效地通过虚实融合的技术手段提供患者和医院更好的就诊体验。

(2).候诊大厅

元宇宙候诊大厅再现了现实中的候诊场景，并接管了整体候诊场景的服务能力。患者可以在这个虚拟空间中享受到签到、取号候诊、诊区实时动态查询、跟踪候诊、专家出诊查询、AR诊区概览、停诊公告、科室导航、候诊帮助指南等全方位的实用功能服务。

3.数字人

数字人包括患者数字医学模型、患者服务数字人、数字患者三类。

(1).患者数字医学模型

数字患者是通过医学三维建模技术将患者的二维医学影像转化成3D立体数字模型的过程，从而真实还原病灶及其周围解剖结构，不仅能够精确呈现复杂解剖细节和病变形态，还能展示病变与邻近解剖结构的空间关系，帮助医生进行解剖学习、模拟实训、优化手术方案，降低手术风险，减少损伤。

(2).患者服务数字人

利用自然语言处理和机器学习等技术，构建服务诊前、诊中、诊后患者门诊全诊程的患者服务数字人 ，为患者开展智能问诊、智能导诊，智能陪诊、用药咨询、患者随访等服务。

智能问诊：通过多样化的医学大模型和大语言模型构建智能问诊数字人，通过分析患者的症状、病史等信息，结合医学知识库和算法，为患者提供可能的疾病诊断和治疗建议。

智能导诊：就诊前，患者可以通过智能导诊数字人的互动沟通，由数字人根据患者描述的病情为患者推荐需要预约挂号的诊室，专家以及院内导航推送等服务。

智能陪诊：智能数字人能够获取患者状态信息，根据患者的个人特征，给出个性化的健康管理和治疗建议。患者能方便地邀请和验证陪诊人员，建立亲属关系背书，提升服务的可靠性和可信度。

用药咨询：结合疾病诊断模型、药物模型、AI大语言模型等，通过数字人为患者开展用药咨询服务

患者随访：以数字人的方式进行诊后随访，包括用药提示，康复提示，复诊提示等，

(3).数字患者

全面汇集并整合患者的虚拟与现实就诊数据。构建涵盖了患者的虚拟身份信息、现实病历记录、虚拟与现实就诊预约信息的数字患者，方便患者形象直观的了解自己的健康状态。

为支撑元宇宙患者服务的应用，患者将使用智慧病房物联网设备、MR设备、自助机、机器人等终端访问员宇宙患者服务平台。智慧病房物联网设备：包括患者手环、马甲、床垫、床头等物联网设备用户与采集实时动态的患者体征。MR设备：在各医院门诊大厅，候诊区、病区等部署MR设备，用于让患者更方便的获取问诊、导诊、陪诊、用药咨询，院内导航等服务。

自助机：在各医院门诊大厅，候诊区、病区等部署自助机设备，用于让患者更方便的获取问诊、导诊、陪诊、用药咨询，院内导航等服务。

机器人：在各医院门诊大厅，候诊区、病区等部署智能服务机器人，用于让患者更方便的获取问诊、导诊、陪诊、用药咨询，院内导航等服务。

二、“人工智能+教学科研”：打造智能科研服务中心

医学是研究人口、健康、疾病等规律的一门科学，包括基础医学、临床医学、预防医学、中医与传统医学、药学、转化医学、医学技术等学科。既涉及众多长期尚未解释的基本理论问题，也面临大数据、创新技术、转化应用、个体化医疗和迈向精准医学等亟待解决的难题，还与心理、环境、社会等密切相关。未来，国家需要遵循保持既往优势领域、鼓励原创基础研究、强化我国特色疾病探索的原则，布局具有战略意义和潜在引领作用的优先发展领域。

智能科研服务中心基于多源异构数据湖，集成多种人工智能和机器学习引擎，提供便捷的科研工具以及个性化的科研服务，同时满足不同方向科研需求，一站式完成数据管理及标注、机器学习模型训练、深度学习模型训练、大模型训练，与此同时，智能科研服务中心提供面向重大疾病的人工智能模型汇聚池。研究者无需精通编程和算法，即可在此平台上进行临床科学研究，为医生和科研人员进行单、多中心，多模态、多源异构数据的医学科学研究提供智能服务，提高科研效率，充分挖掘数据价值，拓宽研究领域，在科研的各个阶段提供强有力的技术支持，助力科研创新，驱动新知涌现。

1.多源异构数据湖

(1).多源异构数据收集与整理

医疗健康智能科研服务中心首先将实现多源异构数据，包括临床、生物、健康等信息进行采集、整合、处理、分析和转化应用，从数据的收集、管理到分析都进行数据的融合。融合是大数据的价值所在，开展数据开发，充分挖掘大数据的价值。而医疗数据结构复杂，标准不统一，且分布在不同的机构中，即便是同一类诊疗数据，也会因为厂商不同而无法整合、兼容，数据割裂，无法全面勾勒患者、疾病特性全貌，导致对疾病的认识比较片面，可能错误决策。因此，理解和融合异构数据是实现精准医疗的关键，是发展精准医疗的基础和前提，也是精准医疗需重点突破的关键技术，为精准医疗服务提供数据质量保障。

精准医疗在医疗大数据的基础上，对相关医疗数据进行深入关联挖掘，识别数据的内在联系，发现规则，实现精准预防、精准治疗和精准用药等。而精准医疗数据的来源和类型广泛，生物样本数据可以通过区域医疗健康协同中心、社区医疗中心、基层医疗中心、精准医疗示范基地、精准医学实验室和健康移动终端等途径获取，数据类型也多种多样，包括临床数据、基因数据、健康数据、环境数据等。因此，精准医疗需要通过对各种数据的分析处理进行精准医疗实践，其关键技术则是对多源异构数据的融合，将结构化、半结构化和非结构化的数据进行结构化处理，为精准医疗大数据分析提供可以编译的结构化数据。

(2).多源异构数据标注

对于多源异构数据，我们需要构建相应标注规则与方法。如构建一种强大的交互式影像分割，支持各种数据模态的标注。用户只需在数据的其中一层中框选或点选出需要标注的位置，即可立即获得分割结果。如果需要对初始分割结果进行调整，用户可以通过点击图像的不同位置来增加或减少标注的范围。在此过程中，鼠标移动时，用户可以实时预览点击后的预期结果，从而减少冗余操作。此外，用户还可以通过滑动滑块微调边缘范围，满足对边缘敏感的分割需求。一旦在本层中确认了分割，用户可以一键智能地将结果传播到整个3D数据，从而极大地提高了3D影像数据的标注效率。在交互式分割任务中，算法的响应时间对用户体验至关重要。因此，综合各方面指标，包括分割准确率、用户体验、分割效率和部署灵活性，本影像分割大模型推理速度将远超代表了业界分割大模型当前的最高水平的SAM和SEEM。

本交互式分割大模型将利用包括医学影像及光学图像的多模态，大量级数据进行分割学习与训练，相较于单一模态专用模型具有更鲁棒的图像特征提取能力及跨模态泛化能力。交互式分割大模型能够通过跨模态的大量级数据中有效提取通用的目标形态学以及上下文背景信息，因此相比专用模型可适用于更多分割应用场景和任务，性能更优。另外，本交互式分割大模型基于大规模图像数据进行模型训练优化，因此可以以极高的效率以及相对现有方案较小的计算量高效处理大量级图像数据和复杂的分割任务，而这对于需要多次迭代运行的交互式分割模型尤其重要。

2.机器学习和人工智能引擎

本医疗健康应用基地智能科研服务中心将集成全“频谱”（即纵向的、跨疾病跨模态）的和全栈性（即横向的、跨工作流）的机器学习和人工智能引擎，以应对医疗健康的细分领域数以万计（“全谱”），许多利基（Niche）领域和稀有病种的智能科学研究。

(1).机器学习引擎

个性化医疗数据的汇聚，为精准医疗带来革命性创新，且亟需多源异构数据的学习与分析方法。医学影像是疾病管理中的重要模式，为临床提供了全面的视角和丰富的信息，在疾病筛查、早期诊断、治疗选择和预后评估等方面发挥着举足轻重的作用。现已知病灶形态或功能上的变化是由患者个体的基因、细胞、生理微环境、生活习惯和生存大环境等诸多因素共同决定的。若在常规影像学诊断基础上，通过深度挖掘数据，寻找出疾病的内涵特征，从而反映人体组织、细胞和基因水平的变化，将会对临床医学产生重大影响。基于这一理论，组学分析从医疗数据中提取高通量特征来量化肿瘤等重大疾病，在肿瘤表型分型、治疗方案选择和预后分析等方面表现出巨大优势。智能科研服务中心将为未来临床医学和生物医学工程的研究热点，提供机器学习引擎，包括强大的组学分析、模式识别和统计分析等，组成全面的模型库，供医疗科学研究选用，方便医疗工作者的开展临床科研。

(2).深度学习引擎

随着深度学习技术在人工智能领域的广泛应用，利用深度学习技术辅助临床诊断和决策已成为医疗健康领域的研究重点。深度学习算法，特别是卷积网络，已迅速成为分析医学数据的首选方法。针对大数据量科研，智能科研服务中心提供高精度的深度学习引擎。以医疗影像分析为例，包括但不限于分割、分类、检测、检索、配准等，可以批量化处理超大数据样本，生成用户所需的个性化研究目标算法模型。。如深度学习分割模型，医生可以根据自己的项目需要，定义分割需求整理数据，智能科研服务中心通过自研的深度学习网络，适应不同研究目标，选用V型、VB型、VBB型网络结构设计，通过残差连接融合不同尺度的特征空间信息，能够有效适应多尺度目标的分割。同时加入Bottleneck的设计，极大压缩了模型的参数量。以上设计，能够用轻量级的网络训练出性能优异的分割模型，同时coarse-to-fine的级联方式，使模型具有良好的通用性。完成迭代式高效分割训练，可对正常器官和病灶进行自动分割。利用深度学习分割训练引擎，医生可根据临床需要训练相关AI模型，用于疾病检出和辅助诊断方面科研，还可应用于影像组学研究自动标记工作，大幅减少医生在科研过程中进行器官、病灶标记的工作量，提高科研效率。

深度学习分类算法采用深度网络，能够提取图像二维和三维空间的纹理与语义信息。网络结构采用残差连接及稠密连接，融合不同尺度特征空间的纹理及语义信息。相较于传统的机器学习，深度学习引入卷积操作，借鉴视觉中的感受野机制，提取特征图中的局部信息并进行融合；通过构建更深的网络，提取图像语义信息。

(3).大模型引擎

智能科研服务中心将提供高精度医疗垂类大模型引擎，覆盖细分医疗场景使用需求，可实现检验检查回答、电子病历生成、线上问诊、导诊、随访、辅助诊断决策等多项医疗任务。高效实现多模态数据的计算和分析，具体建设医疗文本处理、医疗影像分析和医疗混合数据分析大模型。

在医疗文本处理方面，大模型主要利用Transformer架构和预训练技术，提高对医学专业领域语言和知识的理解能力，并在各种具体医疗文本应用中取得良好的性能。例如，解析和提取患者电子健康记录中的关键信息可帮助医生快速获取患者病史、过敏信息和治疗方案等，能够有效分析和自动生成医学文本。通过自然语言处理技术分析医学文献、临床指南和研究论文，可提供临床决策支持，为医生提供诊疗建议和最新研究进展。大模型还可以生成自然、准确的患者教育材料和病情说明，改善医患沟通效果。这些大模型在医疗文本处理方面的应用可以提升医疗服务的质量和效率。

在医疗影像分析方面，大模型的应用实现了多种复杂任务，包括疾病检测和诊断、图像分割和标注以及手术规划和导航。大模型能够准确分析X射线、CT和MR等多模态医学影像，检测出癌症、肺炎、脑出血等多部位的多种疾病，提高诊断的准确性和早期发现率。医学影像中的器官、病变区域的自动分割和标注，为医生提供更为精确的辅助诊断建议。通过三维重建和影像融合技术，帮助医生进行手术前规划和术中导航，提高手术的精度和安全性。

在医疗混合数据分析方面，大模型结合文本处理和医学影像分析的优势，融合多模态数据的特点，进一步提升医疗人工智能应用的效果。例如，综合诊断支持系统能够同时分析患者的医学文本记录和影像数据，提供更全面、准确的诊断建议。如在肺癌诊断中，结合病例报告和影像学数据可以提高诊断准确率。通过综合分析患者的基因组数据、临床记录和影像数据，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者满意度。混合模型促进了跨模态研究，推动不同数据源的协同与整合，推动医学研究的创新和突破。

3.面向重大疾病的人工智能模型汇聚池

智能科研服务中心将提供贯穿成像、筛查、随访、诊断、治疗、评估全流程，覆盖全病种，全栈全谱智能人工智能模型汇聚池，包括百余种多模医学信息融合辅助诊疗决策模型，面向肺癌、卒中、胸痛、骨、泌尿、乳腺癌等重大疾病，搭载全栈全谱的AI影像辅助诊断科研模型库，支持大规模智能大数据训练、测试、打磨和转化的并行计算，适应医疗环境和疾病诊断的多样性特点，提供面向多中心多场景的智能科研服务。

医疗健康的细分领域数以万计(“全谱”)，有许多的医疗AI垂直领域是利基（Niche）市场（比如说罕见病），如果按照单打独斗的方式去做，研发成本会过高。但若可以像搭积木一样用现成的模块便可快速且低成本地将一个AI算法构建出来，那么很多难以实现的超前科研都变得“触手可及”。一旦运行起来，这也将是一个正反馈的自生长系统，将使得越来越多的那些处于“长尾”中的高质量科研成为可能。

三、“人工智能+基层健康管理服务”

1.基于大模型和数字孪生的远程诊疗创新模式

(1).疾病预防与筛查技术

筛查是针对临床前期或更早期的疾病阶段，利用快速、简便的试验、检查或其他方法，在未察觉或未诊断疾病的人群中，将可能有疾病或缺陷、但表面健康的个体，与可能无疾病者鉴别开来的一系列医疗卫生服务措施。筛查试验应具备良好的真实性、可靠性和预测值，并且需要简易、廉价、快速、安全和可接受性。

系统提供的主要筛查技术包括：问卷调查，通过标准化问卷评估个体的健康状况和风险因素；体检数据分析，常规体格检查用于发现潜在健康问题；影像学检查智能分析，包括X线、CT、MRI等，用于筛查各种内部疾病；分子标志物分析，通过血液或其他体液检测特定的生物标志物，以发现早期疾病迹象，等。

筛查试验具备多个特征：首先是简易性，即操作容易学习且简单，即使非专业人员经过适当培训也能够操作；其次是廉价性，费用应在确保健康收益的前提下尽可能低廉；另外还应具备快速性，能够迅速得出结果；此外还需要保证安全性，即初筛宜采用无创性检查手段，以确保不给受试者带来创伤；最后是可接受性，筛查方法应易于被目标人群接受。

筛查是一种重要的公共卫生措施，旨在通过系统性的检查和评估，早期发现疾病或健康问题。筛查的目的主要包括早期发现和干预、发现高危人群、了解疾病自然史、疾病监测以及合理分配卫生资源。通过这些目的，筛查能够显著提高疾病的治愈率，降低发病率，增进对疾病进程的理解，并有效利用有限的卫生资源。

筛查可以根据不同的标准进行分类。首先，根据筛查对象的范围，可以分为整群筛查和选择性筛查；其次，根据筛查组织的方式，可以分为主动筛查和机会性筛查；再者，根据筛查项目的数量，可以分为单项筛查和多项筛查；最后，根据筛查目的，可以分为治疗性筛查和预防性筛查。这些分类有助于我们更好地理解筛查的多样性和复杂性，以及如何根据不同的需求和情况选择最合适的筛查策略。

(2).智能影像学筛查

利用医学影像技术来检测和诊断疾病的筛查方法，实现乳腺癌筛查，从乳腺X线检查观察乳腺内部的结构，能够发现早期的乳腺癌病变；利用乳腺超声来观察乳腺组织，对于发现乳腺肿块特别有效，尤其适用于年轻女性或乳腺密度较高的女性；早期肺癌的低剂量CT筛查，用于检测肺部的早期病变，特别适合高风险人群的肺癌筛查。

这些影像学筛查方法对于早期发现和诊断癌症至关重要，能够显著提高治愈率和生存率。然而，每种筛查方法都有其特定的适应症和限制，应根据个人风险因素和医生的建议来选择合适的筛查策略。

2.大模型多源信息筛查

利用多模态大模型，对问卷、体检、影像、分子标志物等信息完成主要疾病联合筛查。这些信息包括宫颈细胞学检查（如巴氏涂片）：通过采集宫颈表面的细胞样本，在显微镜下观察细胞的变化，以检测宫颈癌和癌前病变;HPV检测：人乳头瘤病毒（HPV）是宫颈癌的主要病因，通过检测HPV病毒的存在，可以评估宫颈癌的风险；大便潜血试验（FOBT或FIT）：检测大便中的微量血液，作为结直肠癌的早期迹象；结肠镜检查：通过一根长而灵活的管子（内含摄像头）检查整个大肠内部，可以发现和移除息肉，这是预防结直肠癌的重要手段。

(1).智能辅助远程诊断技术

智能辅助远程诊断技术是一种结合了人工智能（AI）和远程医疗服务的先进医疗技术。这种技术利用AI算法分析医学影像、生理信号等医疗数据，提供快速准确的诊断建议，同时通过互联网将诊断结果发送给远方的医生或患者，以实现远程医疗服务。以下是一些关键点来描述智能辅助远程诊断技术：

医学影像分析：AI算法能够处理和分析各种医学影像数据，如X射线、CT扫描、MRI和超声图像等，帮助医生识别和定位病变；生理信号解读：除了影像数据，智能辅助技术也可以分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号，识别异常模式；快速诊断建议：AI系统能在短时间内给出诊断建议，显著提高诊断的速度和效率，尤其对于急诊情况至关重要；远程医疗服务：通过互联网，专家医生可以远程访问和解读医疗数据，为远在千里的患者提供专业的医疗服务。大数据和模型优化：利用大量医疗数据训练AI模型，不断提高其诊断的准确性和可靠性；患者监测和跟踪：智能辅助技术可以持续监测患者的健康状况，及时发现问题并调整治疗方案。通过视频会诊、移动应用等工具，促进医生和患者之间的沟通和交流。

智能辅助远程诊断技术在提高医疗服务质量、降低医疗成本、扩大医疗服务覆盖范围等方面具有巨大潜力，尤其在偏远地区和医疗资源匮乏的地区。随着技术的不断进步和完善，预计未来将有更广泛的应用。

(2).上级医院的精准诊疗服务

在现代医疗体系中，基于上级医院的精准诊疗服务与智能辅助诊疗技术的结合，为患者提供了一种高效、准确的医疗服务模式。首先，在基层医疗机构，患者的医疗数据通过智能设备被收集，并通过安全的网络传输到上级医院。接着，上级医院的AI系统对接收到的医学影像等数据进行自动分析，标记出异常区域，并给出初步的诊断建议。随后，专家医生根据AI的分析结果和患者的临床症状，进行远程会诊，制定出精准的治疗方案。该方案随后被发送到基层医疗机构，由当地的医生负责执行。在整个治疗过程中，患者的治疗效果和身体状况通过智能设备持续监测，并通过网络回传给上级医院，以便专家医生评估和调整治疗方案。此外，通过移动应用或在线平台，医生和患者之间可以方便地进行沟通，医生提供咨询，患者反馈治疗效果。这种服务模式不仅优化了医疗资源的配置，提高了医疗服务的质量和效率，还通过健康教育和持续优化医疗服务流程，改善了患者的医疗体验，特别是对于基层和偏远地区的患者，提供了更加便捷和精准的医疗服务。

远程医学影像随访利用互联网技术实现医学影像资料的远程传输和诊断。通过云端服务器，患者的X光片、CT扫描、MRI等影像资料可以被上传并供医生远程查看。此外，远程会诊平台也能够让医生与其他专家进行远程会诊，共同讨论病例并制定治疗方案。人工智能技术的应用使得医学影像的自动分析和辅助诊断成为可能，加快了诊断速度并提高了准确性。定期的远程随访系统也能让医生随时了解患者的病情变化和治疗效果，及时调整治疗方案。在此过程中，安全可靠的数据传输和存储是至关重要的，以确保患者隐私和医疗数据的安全。通过远程医学影像随访，患者可以方便地获取医疗服务，减少了等待时间和就诊成本，同时也促进了医生之间的交流和合作，提高了医疗诊疗水平。

(3).分级诊疗智能三级随访

三级随访是医疗领域中的一种患者管理方式，通过电话、短信、或者其他通讯方式，对患者进行定期的随访，以了解患者的病情变化、治疗效果以及生活质量等情况。

AI系统可以根据患者的就诊记录和医嘱，自动发送随访预约信息和提醒患者进行随访；通过智能问卷，患者可以在家中填写关于健康状况、症状变化等信息。AI系统可以根据患者的回答，自动判断是否需要进一步随访或医生介入；AI可以利用语音识别技术，将电话随访的录音转化为文字，便于后续分析和记录；AI可以分析患者填写的问卷或随访录音中的文本信息，提取关键信息并生成汇报，供医生参考；通过收集大量患者的随访数据，AI可以进行数据分析和挖掘，预测患者的病情发展趋势，提前采取干预措施；基于患者的随访数据和个人健康信息，AI可以为每位患者提供个性化的健康管理建议，帮助其更好地管理疾病和提高生活质量。

最后，王士泉表示，利用人工智能技术，可以对海量多模态医疗数据进行有效利用和深度挖掘，从而提高医疗质量和效率。此外，人工智能辅助诊断机器人的研发和应用，也将进一步提升诊疗水平和服务效率。医疗人工智能的应用不仅限于提高医疗服务质量，还能推动经济社会的绿色、智能、持续发展。通过智能化管理和运营，医疗行业可以实现资源的高效配置和利用，减少浪费，降低成本。同时，医疗人工智能的应用还能促进相关产业链的发展，如AI芯片、大数据处理等，从而带动整个经济体系的转型升级。推动医疗健康行业的数字化转型升级，提升医疗服务水平和效率，满足人民群众的健康需求，并实现经济社会的绿色、智能、持续发展。最后，打通行业人工智能研发应用的价值链、供应链也至关重要。通过对这些数据的分析和研究，医生可以更深入地了解疾病的发生、发展和治疗过程，从而推动医学进步，共同提高医疗水平；建设高质量方案库、案例库，赋能各级医疗机构治疗水平提升。这种数据及资源的整合与共享，将极大地提高医疗服务的整体水平和效率，也有助于开展医学人工智能技术的培训和普及工作，提高医务工作者对人工智能技术的认识和操作能力。

专家介绍：王士泉（Shiquan Wang），高级工程师,系统架构设计师。中国医疗IT信息化创新探索者，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，中国人工智能学会医疗健康专委会委员，2023年北京市信创行业贡献先进个人。