据雷峰网报道，第四届香港具身智能医疗科技论坛近日在香港科学园高锟会议中心举办。论坛由中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心（CAIR）主办、香港科技园公司协办，以“医疗AI商业化之路”为主题，汇聚专家学者、医院管理者、临床医师及产业资本代表近300人。CAIR在论坛上发布多模态临床智能体系统CARES 4.0。

CARES 4.0依托Harness智能体框架构建，底层搭载自研CT、核磁、超声、内镜、脑电多模态医疗基座，打破传统单点医疗AI模型局限，嵌入医院临床工作流。临床应用上，CARES 4.0已在多家三甲医院完成落地验证：诊疗场景可辅助从患者主诉、影像检查、病理评估到最终确诊的全流程；科室管理支持自然语言交互查询，自动汇总设备负荷、病种分布，一键生成运营报表；医学科研可对临床专病数据集做多维统计分析，训练简易机器学习模型，输出可用于论文投稿的分析报告。目前，CARES 4.0官网已开放，框架与通用工具包已发布，医疗工具包陆续上线，中心自研超声、手术视频开源模型也将接入平台，面向社会免费开放。

论坛设置港深医院院长圆桌对话，议题包括私立机构引入高价值AI系统的投资收益、跨境医疗AI合规、智慧医院业务流程重构、AI临床落地的风险界定与责任划分、基层分步推广以及康复和口腔专科应用。主题分享环节，多位医工学者围绕医疗机器人人机协同、AI驱动手术机器人、临床智能体、诊疗机器人影像决策和智能超声研产转化等方向交流。创投路演专场覆盖手术机器人、睡眠大模型、超声机器人、手术导航系统和脑机接口等方向。论坛同期开设医疗科技成果展，并组织观摩CAIR具身智能手术室中的CARES系统、超声扫查机器人、介入手术低场磁共振成像和神经外科手术机器人MicroNeuro等成果。

CAIR主任刘宏斌在论坛期间接受雷峰网采访时称，CARES从1.0到3.0本身是大模型，3.0只能做多模态问答，仍是工具；4.0升级为智能体，可以帮医生真正干活。他举例说，临床主任要统计上个月手术量、耗材和病人情况并形成报告，过去需助手用CARES 3.0完成，现在可由智能体系统自主完成，并可与主任交互确认报告类型。谈及手术影片语义理解与风险预警，刘宏斌介绍，预警包括操作空间和时间跨度两个维度：前者提示医生操作部位接近重要血管、动脉或神经，后者针对流程化手术中前序步骤不到位可能导致后续无法补救的问题，例如神经外科开骨窗过小可能影响肿瘤彻底切除。目前应用较多的是空间预警。中山大学附属第一医院廖槐主任在做支气管镜时使用该功能，系统会提示看似支气管的凸起下方可能是血管，以避免活检误伤动脉。

对于医疗AI的幻觉和误诊风险，刘宏斌表示，CARES更多扮演助手角色，提供建议而非结论。团队首先尽量消除幻觉，尤其是决策类建议，让AI遵循临床专家参考指南和国际顶级期刊最新临床结果的思考逻辑，并把可调用信息变成结构化数据，使建议附带思考路径，以降低误导医生的风险。