点击箭头处“蓝色字”，关注我们吧！
文章导读
人工智能，是未来产业革命的核心动力，是互联万物的强大引擎，是重塑人与世界的密钥所在。将人工智能技术应用于医疗领域，又将会为人类创造什么价值呢？
AI+医疗，前景与挑战兼具
近年来，得益于计算机处理能力的指数级增长、数据存储成本的大幅下降，人工智能在全球范围内空前复兴。而医疗被认为是AI最有潜力的应用的领域之一。一方面，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破，加快了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度结合；另一方面，不断增加、日益老龄化的人口基数，使得医疗系统承受的压力与日俱增。推动医疗进步的现实需求，极大地刺激了以人工智能技术推动医疗产业变革和升级的浪潮。
人工智能在健康医疗领域的发展虽然有所进展，但仍然面临众多未知的困难和挑战，其在健康医疗领域的发展需谨慎前行，从基础、应用、管理仍有待突破。为了促进专家学者就“深化医疗大数据与人工智能结合的研究、深化人工智能在该领域的应用”等理念进行学习交流，7月28日，由中国生物医学工程学会主办，中国生物医学工程学会医学人工智能分会、飞利浦健康科技协办，中山大学联合支持的“健康科技人工智能峰会”（ AI+HealthTech Innovation Symposium，以下简称 AI+HTI）于广州盛大召开。
△柏视市场营销总监成雅受邀出任大会主持
人工赋能，创新无界
会议以“AI赋能，创新无界”为主题，邀请了来自美国ST.JudeChildrenResearchHospital的Dr.ChiaHoHUA、中国医学科学院肿瘤医院张红志教授、香港养和医院的袁璟博士、中山大学肿瘤防治中心的黄晓延教授等顶级专家、学者、前沿物理学家、产业界优秀人才，围绕当前人工智能在放射肿瘤领域的热点话题、核心技术等展开探讨，分享了他们在各自研究领域的新思想、新成果。
<< 部分与会嘉宾风采 >>
向左滑动查看更多
峰会现场，来自中国医学科学院肿瘤医院张红志教授发表了主题为“放疗设备技术进展与AI应用探讨”的演讲报告，张教授讲解了关于共享时代放射治疗新型服务模式设想和探索，分享了关于肿瘤放射治疗医学及AI之于放疗意义的最新研究进展，提出了肿瘤放射治疗的新理念和新思考。
△张红志教授专题演讲
来自广东省人民医院刘再毅教授发表了主题为“影像组学的创新发展方向及落地应用场景”的专题演讲，刘教授结合自己多年来对于影像学的研究与发现，表示：做信息挖掘时，要结合病人的基因、病理、血液实验室检查等信息，做医学数据挖掘，一定要有医疗背景的专家起到桥梁作用，把临床问题转换为技术问题，让IT团队实现。而不是一方简单地提供数据，一方简单地提供算法，双方之间应该有深度的交流、沟通，共同发现问题，解决问题。
△刘再毅教授专题演讲
在中国新医疗的背景下，智慧医疗等概念纷繁复杂，智慧医疗的发展，一定要考虑到以下几点：医疗的真正需求、病人的真正需求，真正抓住医疗的痛点、符合医学的逻辑——这也正是柏视医疗践行的宗旨：将AI与临床医学紧密结合，以期成为辅助医生的最佳工具，为我国医疗事业尽一份力。
AI服务于医疗
柏视医疗董事长、中山大学数据科学与计算机学院教授、数据科学研究所所长陆遥教授在本次大会上针对国内医疗现状，发表了题为“医学人工智能及其在放疗中的应用”演讲报告。陆教授根据个人在计算机和医学知识十多年的积累经验，简述了关于放疗的背景及采用率现状，而后指出临床放疗的痛点所在，并以柏视医疗的研发产品为例，就“AI如何服务于放疗工作”等相关内容做了阐述。
△陆遥教授专题演讲
陆教授所带领的柏视医疗团队，在医学影像人工智能领域多项技术有超过的经验积累，在国际同行公司中拥有最高质量的标识影像数据库和20多年医学人工智能算法积累。陆教授表示，医疗人工智能是一个交叉领域，创业者需要和有医生共通的话语体系才能将计算机科学与医学更好地融合，进而辅助医生、帮助患者。
柏视医疗定位为医疗人工智能技术探索者和技术提供商，为解决数据差异的问题，柏视医疗采用了以小样本量为数据集的深度学习训练模型，并与知识图片结合，依托小样本的数据模型确立相应的数据规范和标准。在数据获取方面，柏视医疗将其系统部署到合作医院中，而非直接从医院获取数据，只是在院内训练系统，从而获得增强特征数据集，进而再利用这些特征集完善本身的系统模型，有效地保护医院的数据隐私性，也避开了现有其他技术公司医疗数据获取的灰色地带。
事实上，在AI出现之前，国内很多医疗建设的进程都非常缓慢，大家一直在为医疗场景寻求合适的技术，AI的出现是关键的拐点。因为大量的医学知识需要人工智能来数字化、智能化，其标准的建立是一项浩大的工程。
而柏视团队自主研发的鼻咽癌放疗靶区勾画系统、肺部全病种分析检测分析系统，乳腺癌检测诊断系统、肝癌检测辅助诊断系统和病理人工智能辅助分析系统等产品，均是基于对专业、有经验医生诊疗数据的深度学习，让产品在有规范的数据标注、清洗等流程中训练出最智能的、最符合临床医学应用的辅助诊疗解决方案，更能反映产品中深层次的临床价值。
值得注意的是，早在的RSNA上，飞利浦便发布了旗下健康科技的高端科研人工智能平台IntelliSpace Discovery （ISD），这是一个面向放射医生的平台型、研究型工具，可以理解为医疗AI领域的“App Store”。而首个入驻这一“应用商店”的产品便是当时业界唯一一个通过顶级医疗设备厂商严格审查、开始商用的成熟AI产品，来自柏视医疗的基于CT/MRI的鼻咽癌放疗临床靶区自动勾画系统。
△柏视自研产品示例
另一方面，医疗领域最突出的问题就是优质医疗资源不足，尤其是当国家进入老龄化社会之后，对医生的需求量日益增加。但现有医疗体系的人才培养速度又迟迟跟不上，单单一个医学院学生系统的课程培养也至少需要五年时间，种种因素，导致目前国内医疗资源不平衡、看病难等问题愈发严重。
AI应用于医疗的大意义在于，它可以更为精准、高效地辅助医生工作，并且通过这种不知疲倦的算力，减少医生很多机械性的劳动，让医生得以从重复繁琐的工作中解脱，去发掘更多关键的医学问题，进行更多医学科研项目的研究探索。
人工智能赋能医疗，为我们呈现了一个美好前景。柏视所要打造的智能医疗体系正是为了推动AI在医疗领域的落地和发展，使其行得更稳、走得更远，造福于人类。
推荐阅读
●超序之美闪耀羊城 || 陆遥教授受邀出席GMIC 院士AI论坛
●CCF-GAIR | 柏视邀您探寻未来AI医学影像之路
●健康科技AI峰会 | 陆遥教授：从临床问题出发的人工智能创新才能持续
