生物统计学是一门利用统计学的原理和方法研究生物学、医学和公共卫生领域的客观现象及相关问题的应用学科。通过研究设计、数据管理、统计分析和结果解读，协助研究人员了解生物现象，评价医疗干预效果，预测疾病趋势，制定公共卫生政策，一般涉及多学科的交叉整合。随着大数据时代的到来，计算机科学的快速发展为生物统计学提供了更多的支持和创新。许多复杂的算法可以通过计算机技术来实现，但也可以实现人工智能(AI)发展提供了新的方法支持。

空军军医大学军事预防医学系卫生统计教研组、特殊作业环境危害评估与预防教育部重点实验室王陵、冯俊玲、王文文等通讯作者夏结来教授在《空军军医大学学报》2025年5期“名家论坛”频道发表了关于生物统计在智能医学应用领域进展的论文。

论文作者深入探讨了生物统计在智能医学领域的应用，系统梳理了生物统计与人工智能特别是机器学习在智能医学领域的不可分割的联系，从源头上阐明了两者是一致的，生物统计为人工智能在医学领域的应用提供了理论基础和方法支持，确保基于机器学习的人工智能模型训练和验证的科学性;人工智能扩展了生物统计的应用范围和技术手段;人工智能模型开发需要与生物统计方法紧密结合，全面探索临床数据中的潜在信息，促进智能医学领域人工智能辅助工具的临床转型。

他们还在文章中指出，人工智能技术的快速发展也推动了生物统计学的蓬勃发展和多学科的紧密结合，主要表现在四个方面：一是采取预防措施，提高疾病预防诊断能力;二是有针对性，实现准确的医疗预防;三是提高效率，帮助医学研发;四是与时俱进，完善医疗管理。同时，大多数人工智能系统仍处于理论或试用阶段，其应用向临床转型仍面临不可逾越的考验，主要是缺乏数据限制和人工智能模型的可解释性、可信度、准确性和泛化性。

作者还强调，人们希望意识到人工智能技术需要在生物统计学的支持下共同推动医疗产业向更智能、更准确的方向发展，这也将影响医学工作者和生物统计学家未来的研究方向和合作模式。