AI医疗“御智而JBO竞博行”

　　JBO竞博日前，第二届中国医学影像AI大会在上海召开。大会由中国医学影像AI产学研用创新联盟（CAIERA）主办。围绕“AI助力健康中国”主题，与会专家学者就医学影像AI在健康中国行动中的应用实践JBO竞博、放射影像数据库的建设、医学影像人工智能面临的挑战等问题展开探讨。

　　会上，由国家卫生健康委能力建设和继续教育中心立项，中国医学影像产学研用创新联盟、中华医学会放射学分会专家主导的医学图像数据库放射影像数据库建设正式启动。

　　国家卫生健康委能力建设和继续教育中心主任杨爱平介绍，医学图像数据库放射影像数据库的建立，不仅可以促进我国医学影像的人才教育和培养，也可以支持人工智能相关研究、建模、训练、检测及应用落地，推进互联网医学影像发展，加速优质医疗资源下沉，实现分级诊疗。

　　目前，超声专科数据库已收集了5个器官、59种疾病的数千例数据，并在此基础上拓展了肝胆数据库、放射数据库和眼科数据库。

　　“AI正在多个医学影像领域发挥着重要作用。它能够极大地提升影像医生的临床工作效率，降低错误率，并智能化给出诊断结果和风险预警。”吉林大学第一医院放射科主任张惠茅在会上介绍了AI在医学影像中的临床应用现状。

　　“医学影像AI在这次新冠肺炎疫情中的突出价值，促进更多AI医疗产品落地。”大会主席，上海长征医院影像与核医学科主任、中华医学会放射学分会候任主任委员刘士远表示。日前，工信部公布的《在科技支撑抗击新冠肺炎疫情中表现突出的人工智能企业名单》中，全国共有79家单位受到表彰，其中，与医学影像AI相关的，占比约1/7。“医疗AI行业经过近十年的发展已经迎来几个重要的窗口期，一个是现在国家政策不断给予利好和支持，另外一个是5G+云计算+数据中心作为人工智能新基建的技术发展趋势，正在促进整个行业打破天花板。”刘士远指出，医学影像AI行业的未来，呈现如下7个趋势：

　　第一，产品种类越来越多，从胸部、神经拓展到各个身体部位，从诊断拓展到流程改造、治疗决策等；第二，产品垂直功能加深，实现一站式全链条多维度应用和信息展示。第三，由原来单任务学习趋向多任务发展。第四，软硬件一体化发展。第五，全流程，人工智能开始进入院前筛查、院中检查、诊断，以及治疗、介入等各环节。第六，平台化，医院内部医疗AI产品建立统一使用入口，方便医生使用。第七，新基建加快线上线下一体化发展，AI落地扩宽医疗服务边界。

　　数据的数量和质量是人工智能模型构建的基础，也是医学影像人工智能产品性能和应用效果的决定性因素。

　　“在标准制定方面，医学影像数据库对数据有着真实性、准确性、完整性、可溯性、多元性JBO竞博、合法性的要求。”国家卫生健康委能力建设和继续教育中心大数据办公室主任马兆毅在会上介绍。经过三年多的努力探索，中心已经形成以数据标准体系、质量评价体系、安全管理体系、数据共享体系等四大体系为支撑的系统化、可复制的建库思路，为医疗大数据落地应用积累了宝贵经验。

　　谈及医学影像AI的未来，中国医科大学原副校长、中华医学会放射学分会第十二届主任委员郭启勇用“前途是光明的，道路是曲折的”来形容。郭启勇提到，医学影像数据年增速为30%~40%，而放射科医生年增速却为4%JBO竞博。“但另一方面，AI技术与临床应用之间的鸿沟，比如数据模型难以理解、数据安全等方面，也使得医学影像AI未来的发展道路有所曲折”郭启勇说。

　　“在伦理和数据安全领域，医学影像AI仍存在挑战。”上海同济医院副院长王培军提到，AI在医学影像领域的实践应用中，仍需要注意伦理和安全问题，需要进一步完善伦理、隐私安全、测试等规则，从而全面突破解决临床问题，“AI对医疗的影响必须坚持‘无害和有利’的原则。这离不开数据的安全性，高技术指标性能，以及AI应用上的公平性和透明性”。（李君）

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