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12月18日，由鵬城實(shí)驗(yàn)室、新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟共同舉辦的“新一代人工智能院士高峰論壇——智慧醫(yī)療論壇”在深圳召開(kāi)。會(huì)上，中央保健專家劉榮、深睿醫(yī)療首席科學(xué)家俞益州、中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院副院長(zhǎng)鄭海榮等人就智能醫(yī)學(xué)、智能影像輔助診斷等話題進(jìn)行了分享和探討。

Al引發(fā)大變革，智能醫(yī)學(xué)時(shí)代將來(lái)臨

醫(yī)療是人工智能較好的落地場(chǎng)景之一，近幾年，隨著人工智能政策的出臺(tái)，資本的接連涌入，醫(yī)療人工智能公司呈雨后春筍般出現(xiàn)。目前人工智能已在醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)院管理、健康管理、藥物挖掘等全醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈均有應(yīng)用。

在中央保健專家劉榮看來(lái)，未來(lái)全球?qū)⑦M(jìn)入智能醫(yī)學(xué)時(shí)代。智能醫(yī)學(xué)并非簡(jiǎn)單等同于現(xiàn)在人們所講的智能醫(yī)療，智能醫(yī)療僅側(cè)重表達(dá)在人工智能技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下所出現(xiàn)的人工智能新產(chǎn)品，而智能醫(yī)學(xué)是指利用人工智能的工具和方法，輔助或替代人類進(jìn)行醫(yī)療行為的科學(xué)。

智能醫(yī)學(xué)之所以出現(xiàn)，主要得益于語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、視頻識(shí)別、智能導(dǎo)航等人工智能技術(shù)的進(jìn)步。以圖像識(shí)別為例，該技術(shù)的進(jìn)步從三個(gè)方面推動(dòng)智能醫(yī)學(xué)的出現(xiàn)：第一，推動(dòng)了醫(yī)學(xué)影像診斷的發(fā)展。目前皮膚癌的影像診斷準(zhǔn)確率就已經(jīng)超過(guò)了91％；第二，可做多模態(tài)影像識(shí)別。通過(guò)將CT、核磁、分子影像等多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行融合分析，提取更多的影像信息，從而能大幅度提高診斷準(zhǔn)確率；第三，還可進(jìn)行三維重建，使醫(yī)生更加直觀的分析醫(yī)療數(shù)據(jù)。

智能醫(yī)學(xué)時(shí)代還有哪些想象空間？劉榮以外科為例做了說(shuō)明，未來(lái)外科將會(huì)采用手術(shù)機(jī)器人進(jìn)行手術(shù)，并且還會(huì)加上智能導(dǎo)航以及自動(dòng)控制。

在劉榮看來(lái)，智能醫(yī)學(xué)時(shí)代也將有一些問(wèn)題需要解決。比如未來(lái)醫(yī)生將會(huì)從操作者變成監(jiān)督者，醫(yī)生的角色也將造成挑戰(zhàn)。此外，數(shù)據(jù)安全也將成為突出問(wèn)題。

人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的新機(jī)遇

據(jù)億歐智庫(kù)發(fā)布的《2018中國(guó)醫(yī)療人工智能發(fā)展研究報(bào)告》顯示，智能影像輔助診斷企業(yè)在過(guò)去幾年中獲投數(shù)量最多。資本注入，一方面說(shuō)明智能輔助診斷這一領(lǐng)域具有很大的想象空間；另一方面，也促成了這一領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步。

中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院副院長(zhǎng)鄭海榮以腦中卒粥樣硬化斑塊檢測(cè)為例，闡明了人工智能對(duì)于影像數(shù)據(jù)收集階段的作用。

在影像數(shù)據(jù)收集階段，磁共振成像是斑塊易損性評(píng)價(jià)的可靠手段。但目前，由于磁共振成像的檢測(cè)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)（一般需要10分鐘以上），這就容易出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)偽影，從而導(dǎo)致診斷結(jié)果出現(xiàn)誤差。而通過(guò)人工智能技術(shù)中的三維快速自旋回波、翻角算法等，就可有效地將磁共振成像檢測(cè)的時(shí)間縮短至5分鐘以內(nèi)，并且提高斑塊特征輔助智能分析。

在影像數(shù)據(jù)分析階段，結(jié)合騰訊Al在消化內(nèi)鏡的篩查研究，騰訊高級(jí)研究員孫鐘前提出，通過(guò)利用食管癌篩查的知識(shí)和數(shù)據(jù)，可以對(duì)胃癌進(jìn)行篩查。這是不同病種間的遷移學(xué)習(xí)，能使智能診斷模型更加優(yōu)化。

但據(jù)鄭海榮表示，智能影像輔助診斷領(lǐng)域存在的問(wèn)題依舊是數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)化。在數(shù)據(jù)采集上，成像參數(shù)和設(shè)備的不一致都會(huì)影響到數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)性；在數(shù)據(jù)標(biāo)注階段，醫(yī)生資質(zhì)、標(biāo)注方法以及不同醫(yī)生對(duì)于病理的標(biāo)準(zhǔn)不一致都會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)標(biāo)注不準(zhǔn)確。