雷鋒網(wǎng)消息，2017年7月22日，北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部影像醫(yī)學(xué)學(xué)系第二次學(xué)術(shù)年會(huì)在北京國(guó)二招酒店舉行，當(dāng)天上午舉行了“醫(yī)學(xué)影像與人工智能論壇”。

雷鋒網(wǎng)了解到，北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部影像醫(yī)學(xué)學(xué)系成立于2016年9月3日。北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部醫(yī)學(xué)影像學(xué)學(xué)系是以北京大學(xué)第一醫(yī)院、人民醫(yī)院、第三醫(yī)院、腫瘤醫(yī)院放射科為主體，聯(lián)合其他北京大學(xué)所屬臨床醫(yī)學(xué)院及教學(xué)醫(yī)院相關(guān)教研室共同組成。

多位醫(yī)院影像科專(zhuān)家、科研院所和創(chuàng)業(yè)公司參加了此次論壇。作為傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)的親歷者，他們?nèi)绾慰创? AI 在這個(gè)領(lǐng)域的前景以及發(fā)展方向，值得我們探究。

以下為幾位演講嘉賓的內(nèi)容概要，雷鋒網(wǎng)在不改變?cè)饣A(chǔ)上做了摘要概述，供傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)從這也以及  AI 醫(yī)療從業(yè)者進(jìn)行參考：

北大人民醫(yī)院杜湘珂：AI進(jìn)入醫(yī)療影像領(lǐng)域，一定是在單一、規(guī)律性強(qiáng)的領(lǐng)域

論壇中，北京大學(xué)人民醫(yī)院杜湘珂教授進(jìn)行了“醫(yī)學(xué)影像中的人工智能技術(shù)”的主題演講。杜教授表示，醫(yī)學(xué)影像AI還處于“嬰兒期”，但AI和人類(lèi)相比在智能篩查方面的速度和準(zhǔn)確性上都有很大優(yōu)勢(shì)，學(xué)術(shù)界和企業(yè)界已經(jīng)出現(xiàn)了很多成果。

肺結(jié)節(jié)是早期肺癌的表現(xiàn)形式，在我國(guó)癌癥死亡原因中，肺癌死亡率占第一位，肺癌的早期發(fā)現(xiàn)和治療能極大提高病人的生活質(zhì)量和存活率，對(duì)肺結(jié)節(jié)的篩查很重要。

杜教授認(rèn)為，雖然AI在肺結(jié)節(jié)的檢出上比人工快，但是肺結(jié)節(jié)的檢出并不是那么簡(jiǎn)單，5毫米以下的小結(jié)節(jié)，尤其是1-3毫米的結(jié)節(jié)，情況更為復(fù)雜，并且肺本身的疾病分類(lèi)就多達(dá)200多種，數(shù)據(jù)量非常龐大?！?strong>所以 AI 進(jìn)入醫(yī)療影像領(lǐng)域應(yīng)用的方向和切入點(diǎn)一定是在單一且規(guī)律性強(qiáng)的領(lǐng)域?！?/strong>

同時(shí)，杜教授表示，“ AI 并不能完全替代醫(yī)生。醫(yī)生看病不止于看圖這么簡(jiǎn)單，AI完成的僅僅是診斷環(huán)節(jié)中的一部分工作。同時(shí)，AI的盈利與能源消耗也是一個(gè)巨大的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。IBM沃森醫(yī)生與安德森癌癥中心的合作已經(jīng)暫停，花費(fèi)了6200萬(wàn)美金?！?/p>

華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院艾濤：CT掃描是肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的“金標(biāo)準(zhǔn)”

隨后，華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院的艾濤教授進(jìn)行題為“深度學(xué)習(xí)與肺結(jié)節(jié)的智能識(shí)別”的演講。

艾濤表示，CT掃描是肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的“金標(biāo)準(zhǔn)”，但是檢測(cè)結(jié)節(jié)的難度也很大，在工作量巨大的情況下，大約39%的結(jié)節(jié)會(huì)被放射科的醫(yī)生遺漏，同時(shí)良惡性的分類(lèi)也是個(gè)很大的挑戰(zhàn)。

他表示，深度學(xué)習(xí)算法是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。多數(shù)算法是半監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，用來(lái)處理存在少量未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集。常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine，RBN），Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）。在這些算法的幫助之下，能夠在提升效率的前提下，減輕放射科醫(yī)生的工作量，但盡可能降低漏診的比例。

除了學(xué)術(shù)界人士之外，大會(huì)還邀請(qǐng)了企業(yè)代表分享了各自公司在醫(yī)學(xué)影像方面的應(yīng)用。

推想科技CMO夏晨：如何讓醫(yī)療人工智能進(jìn)行落地

推想科技CMO夏晨博士進(jìn)行了主題為“醫(yī)療人工智能的落地與應(yīng)用案例”的演講。夏晨博士從企業(yè)的角度分享了推想在技術(shù)研發(fā)和輔助診斷方面的應(yīng)用情況。

雷鋒網(wǎng)此前也多次對(duì)推想科技進(jìn)行過(guò)報(bào)道。推想科技總部位于北京，是一家人工智能公司，致力于應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)為醫(yī)療影像輔助診斷提供解決方案，推出了智能X線輔助診斷產(chǎn)品（AI-DR）、智能CT輔助診斷產(chǎn)品（AI-CT），智能深度學(xué)習(xí)科研平臺(tái)（AI-Scholar），已在北京協(xié)和醫(yī)院，上海長(zhǎng)征醫(yī)院、武漢同濟(jì)醫(yī)院、大連中山醫(yī)院投入試用。

在早期肺癌篩查中，推想的智能 CT 以其并行運(yùn)算能力，能夠挖掘肺癌的核心特征點(diǎn)，判斷不同序列影像是否存在疑似癌癥的特征。通過(guò)與醫(yī)生診斷對(duì)比，智能 CT 輔助篩查產(chǎn)品能夠提升肺癌篩查的效率，同時(shí)人工智能對(duì)半實(shí)性與磨玻璃結(jié)節(jié)等早期肺癌征兆展現(xiàn)出了更好的敏感性，能夠幫助放射科醫(yī)生提升診斷的準(zhǔn)確率。

此外，其智能 X 線輔助篩查產(chǎn)品能夠?qū)π男夭课坏?0多種不同病灶進(jìn)行判斷，既可以幫助體檢醫(yī)生迅速篩檢出存在病灶的影像，又可以在門(mén)診住院病例的診斷過(guò)程中迅速標(biāo)識(shí)出病變位置。

飛利浦醫(yī)療臨床科學(xué)部郭寧：醫(yī)學(xué)影像的物理驅(qū)動(dòng)——應(yīng)用驅(qū)動(dòng)——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

隨后，飛利浦醫(yī)療臨床科學(xué)部郭寧以“從醫(yī)學(xué)影像來(lái)看大數(shù)據(jù)在智慧醫(yī)療中的價(jià)值”為題，從“醫(yī)學(xué)引影像的發(fā)展歷程”、“醫(yī)學(xué)成像的挑戰(zhàn)”、“影像組學(xué)特征提取的方法”等方面發(fā)表了自己的見(jiàn)解。

他講到，在醫(yī)療影像100余年的歷史進(jìn)程中，經(jīng)歷了從物理驅(qū)動(dòng)到應(yīng)用驅(qū)動(dòng)再到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)展過(guò)程，推動(dòng)這一過(guò)程的技術(shù)，已經(jīng)讓人類(lèi)對(duì)疾病有了不同層次的認(rèn)知，這些不同的認(rèn)知?jiǎng)t組成了全面的“治療大數(shù)據(jù)”。在這樣的背景下，就對(duì)影像提出了新的要求，需要從影像中提取更多的特征、獲知更多的信息，并且實(shí)現(xiàn)從定性到定量的轉(zhuǎn)換。

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，飛利浦在2016年推出了一個(gè)醫(yī)療影像處理平臺(tái)（IntelliSpace Discovery）， 該平臺(tái)采用了網(wǎng)絡(luò)式架構(gòu)，不受時(shí)空的限制，可以進(jìn)行圖像的后處理，也可以兼容其他圖像開(kāi)發(fā)平臺(tái)。他表示，近年來(lái)飛利浦也收購(gòu)了一些圖像后處理的公司，希望以此把基因測(cè)序的結(jié)果連接到飛利浦的基因組后處理平臺(tái)。此外，他還與聽(tīng)眾分享了飛利浦公司在腫瘤基因組和數(shù)字化病理等方面的解決方案。

通用電器醫(yī)療戰(zhàn)略市場(chǎng)經(jīng)理姚婉：行業(yè)場(chǎng)景和商業(yè)模式是 AI 技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)

最后一位演講嘉賓是通用電器醫(yī)療戰(zhàn)略市場(chǎng)經(jīng)理姚婉，她發(fā)表了“肺癌早篩早診解決方案及人工智能技術(shù)應(yīng)用”的主題演講。

她表示，人工智能之所以會(huì)火是和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)的，包括核心技術(shù)、算法、硬件芯片等方面的成熟。同時(shí)，人工智能離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)為人工智能提供發(fā)展的土壤。近幾年人工智能有這么大發(fā)展是因?yàn)槟軌蚝托袠I(yè)場(chǎng)景進(jìn)行結(jié)合，而不僅僅停留在技術(shù)層面?！耙豁?xiàng)好的人工技術(shù)一定是要解決實(shí)際臨床問(wèn)題，同時(shí)要有好的商業(yè)模式。”

在演講中，她分享了人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)原理：通過(guò)建立深度學(xué)習(xí)神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型，直接從海量醫(yī)療影像的原始像素出發(fā)，讓模型自己挖掘有效組學(xué)特征，學(xué)習(xí)和模仿醫(yī)生的診斷技術(shù)。

雷鋒網(wǎng)了解到，中國(guó)的肺癌疾病形勢(shì)嚴(yán)峻，近30年肺癌的死亡率上升了465%，肺癌患者中晚期發(fā)現(xiàn)比例達(dá)到了75%，而肺癌患者五年的生存率僅為17%，這就為肺癌疾病的早期篩查提出了要求。

她認(rèn)為，基于這個(gè)背景，需要新的技術(shù)來(lái)輔助醫(yī)生提升診斷效率，從而提升整體的治療效果。人工智能是一個(gè)很好的技術(shù)，通過(guò)建立深度學(xué)習(xí)神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型，直接從海量醫(yī)療影像的原始像素出發(fā)，讓模型自己挖掘有效組學(xué)特征，學(xué)習(xí)和模仿醫(yī)生的診斷技術(shù)，由此達(dá)到目的。

演講嘉賓的分享結(jié)束后，還就“人工智能醫(yī)學(xué)影像在基層醫(yī)療有哪些應(yīng)用前景”、“企業(yè)在人工智能醫(yī)學(xué)影像方面的研發(fā)和體驗(yàn)”等話題進(jìn)行了探討。

雷鋒網(wǎng)后續(xù)還將發(fā)布此次學(xué)術(shù)論壇演講嘉賓的精編內(nèi)容，敬請(qǐng)期待。

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