CCF YOCSEF沈阳成功举办 “’AI+医疗’究竟能落地吗？”论坛

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CCF YOCSEF沈阳成功举办 “’AI+医疗’究竟能落地吗？”论坛

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大数据与人工智能迅速发展，正在成为引领未来的战略性技术，将深刻改变人类社会生活、改变世界。国务院相继印发《促进大数据发展行动纲要》和《新一代人工智能发展规划》，系统部署大数据和人工智能发展工作。与此同时，凭借基因组学、生物信息学与大数据科学等，精准医学正发展成为一种引领医学新时代的新型医学概念与医疗模式。将大数据与人工智能技术应用于健康医疗领域，发展“AI+医疗”，有望帮助实现重大疾病早期筛查、降低医生工作量、开展临床诊断客观分析、减少漏诊误诊，提高医学服务精准化水平。然而，医疗数据的采集缺乏统一标准，大量医疗数据缺乏认证，缺乏医疗信息的合理接口，这些因素也制约了“AI+医疗”的发展，使其难以落地。

“AI+医疗”究竟能落地吗？2018年12月20日上午9：30，由CCF组织，CCF YOCSEF沈阳学术委员会、东北大学中荷生物医学与信息工程学院和沈阳华睿博信息技术有限公司承办，医学成像与智能分析教育部工程研究中心、辽宁省医学信息与健康工程学会和电子信息技术标准委员会（辽宁）协办高峰论坛，在东北大学浑南校区生命学馆B619报告厅成功举办。论坛执行主席由YOCSEF沈阳分论坛副主席、沈阳华睿博信息技术有限公司总经理邵华和沈阳分论坛AC委员、东北大学中荷生物医学与信息工程学院影像系主任齐守良担任。

首先，由邵华简要介绍CCF及YOCSEF基本情况及本次会议的嘉宾，并邀请东北大学中荷生物医学与信息工程学院“千人计划”特聘教授、美国生物医学工程院院士钱唯院长致辞。钱唯院长介绍了本次活动的科学背景，并预祝活动组织成功。

东北大学钱唯院长致辞

随后由辽宁省肿瘤医院副院长于韬博士以“乳腺癌人工智能诊断落地面临问题”为题，腾讯AI医疗中心江铖博士以“腾讯AI医疗的技术开发和应用落地”为题做引导发言。

辽宁省肿瘤医院于韬副院长发言

于韬副院长在引导发言时首先介绍乳腺癌筛查、诊断的主要方法及主要问题，包括乳腺X线、乳腺超声和乳腺MRI检查。随后介绍目前随着人工智能的发展，超声弹性成像和MRI的计算机诊断初步浮现，人工智能医疗的取得成果。最后介绍，设备阈值的不一致、研究模型的限制等问题也制约着乳腺癌人工智能诊断的落地等问题。

腾讯AI医疗中心江铖博士做引导发言

江铖博士在引导发言时首先从腾讯的AI技术研发，产品开发角度出发，介绍目前腾讯在AI医疗方向上的布局和为精准医学提高的技术和解决方案。

为讲者颁发纪念牌

之后论坛进入了自由讨论环节。于韬副院长表示虽然还存在一些问题但“AI+医疗”能落地，从一个医生的角度，对于乳腺癌来说，良恶性分类，诊断不是一个主要的注意方向，意义相对而言不是不大，DWI的一篇文章中对高可疑病变部位进行筛查，然后处理，可借鉴性更高，更重要的有两个方面，第一，筛查，筛查对于肺癌来说很有意义，其实它对于乳腺癌早期诊断也很重要，第二，要关注疗效评价，对早期疾病的预判，为临床治疗提供一个基本的思路，和影像组学结合在一起意义还是很大的。

钱唯院长表示“AI加医疗”肯定能落地，以从业二十多年的乳腺癌疾病的研究，觉得早期的筛查比良恶性分类更加重要，以及美国在这方面的研究及AI技术对医疗领域的影响，由之前的医生阅片double reading，慢慢发展到现在的一个computer，一个doctor。又讲述了一个美国筛查，死亡率并没有降低的小例子，引出我们经常提到的精准医疗，AI和专业医疗相结合，要有三个方面，一是巨大的计算机，计算能力，二是庞大的数据，各种病症的规范数据，第三，要有明确的规则。

江铖博士认为之前著名学者提出的AI将在未来代替医生不太合适，现在医生群体存在的问题主要是医生数量不够，任务量大，医生在诊断中所发挥的作用还是巨大的，计算机、人工智能只是起到辅助作用，最后的结果诊断还是要靠医生，虽然腾讯的AI技术研发已经好多年，但真正实现医疗产品的产业化和普及还是有很多困难的，之前对基层医院的良恶性诊断进行的工作比较多，现在认同钱唯院长的讲话，，不能把重心只放在分类上，如何治疗，早期筛查也是很关键的问题，值得我们研究。

北方战区总医院詹永丰主任主要谈论两点：一是人工智能在医疗上面的应用，目前所在医院用达芬奇机器人进行肺部有关手术已经超过1000例。二是“AI”和“医疗”在不久的将来会“落地”，举例了目前医生不同以往需要手写病历，计算机已经可以帮助写病历；不久之后，机器人出诊将成为现实，并且可以一天24小时工作。同时指出目前存在的一个难点：病理。詹主任最后认为“AI”和“医疗”在“落地”的过程中会有许多困难，但是“AI”和医疗的结合将是无法抗拒的。

吉林大学钟原医学院书记绍峰博士认为目前“AI”和“医疗”已经在很多医院已经有了“落地”，但是都是局部的。同时提出了几个在监管方面的问题和建议。一是在管理和监管方面需要解决哪些问题，目前在中国，“AI”和“医疗”的落实问题非常紧迫，并且目前大医院和乡村医院资源分配极度不均衡。二是病人是否会对“AI”在医疗上的针对是否认同，应该从国家的角度层面，制定有关制度，对“AI”在医疗的产品进行可靠性资质认证，在责任划分上要有明确的制定。三是企业（盈利模式）要出台相关的管理制度。