由浙江省医院协会主办，浙江省医院协会互联网医院管理分会承办的“浙江省智慧医院建设之‘技术赋能’系列交流学习会”（第二期），5月24日在浙江大学医学院附属邵逸夫医院庆春院区报告厅举行。

本次会议为加快推进大数据、人工智能等新兴技术与医疗的融合创新应用，推进智慧医院建设的实践与创新而举办的。特邀浙江省医院协会秘书长梁立强，浙江大学人工智能研究所所长、浙江大学上海高等研究院常务副院长吴飞，浙江大学健康医疗大数据国家研究院副院长、浙大睿医人工智能研究中心主任吴健，首都医科大学附属北京天坛医院院长、国家神经系统疾病临床医学研究中心副主任北京天坛医院院长王拥军等专家围绕人工智能在临床医学领域的应用与前景，展开跨界交流，碰撞智慧的火花，推动人工智能与临床医学的创新融合。浙江大学医学院附属邵逸夫医院眼科主任姚玉峰教授、浙江大学医学院附属邵逸夫医院头颈外科主任医师高力博士等近100多位代表现场参会，同时2500余位同道观看了线上直播。

浙江省医院协会秘书长梁立强致辞表示，人工智能已经成为社会经济发展变革的重要驱动力量。人工智能应用于医学领域是医学科技发展的必然结果，人工智能与临床医学相互融合将产生不可估量的积极影响；人工智能应用于医学领域是智慧医院建设的必然选择，智慧医院的建设，离不开医疗数据、人工智能等信息基础设施的应用；人工智能应用于医学领域是健康中国建设的必然趋势，其有助于解决我国优质医疗资源不足、医疗资源整体分布不均衡的瓶颈问题，助推分级诊疗制度落实，是建设健康中国的现实需要。

梁立强秘书长还指出，人工智能在医学领域的应用面临着众多挑战：我国医疗信息化整体基础仍较为薄弱；医疗数据的使用缺乏规范、共享缺乏平台；临床科研人员实际参与医学人工智能的程度不高，复合型人才相对较少。所以，人工智能在医学领域的实际落地应用，还有一定距离。“希望各级医疗卫生机构与科研机构、科技企业密切合作，通过产学研用深度融合，加快医学人工智能创新成果转化与应用，为提升各级医疗机构服务能力、提高全民健康保障水平提供有力的科技支撑”。

浙江大学人工智能研究所所长、浙江大学上海高等研究院常务副院长吴飞教授作了“新一代人工智能的形成、发展与挑战”的主题报告。

吴飞教授首先分享了人工智能技术的孕育奠基和历史发展，以及我国新一代人工智能发展战略规划。“随着互联网、物联网、超级计算等信息基础设施和技术能力不断增强，新一代人工智能快速崛起，人工智能进入2.0时代。人工智能2.0时代将由大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合智能以及自主智能等五大智能技术新方向进行推动。”吴飞教授讲到，2017年7月，国务院正式印发了我国首个国家人工智能发展战略规划，系统地提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。规划指出将以每隔5年为一个发展目标，用十五年的时间“三步走”完成中国本世纪人工智能的宏伟目标，并完成“四大任务”：构建科技创新体系；把握人工智能技术属性和社会属性高度融合；从研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进；全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全。

其后，吴飞教授讲到“学科交叉融合是当前科学技术发展的重大特征，是培养创新型人才的有效路径”，为了落实国务院的新一代人工智能发展规划，完善人工智能领域人才培养体系，2018年开始，浙江大学成为首批35所设置人工智能本科专业的高校，开始“教材、课程、实训”三位一体的人才培养体系，计划编写二十余本教材，努力建设一流的慕课，同时发布新一代科教实训平台“智海平台”。与此同时，浙江大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、中国科学技术大学和同济大学联合推出“AI+X”微专业，以课程共建共选、学分互认、证书共签的形式，创新了面向长三角高等教育深度合作的模式。

接着，吴飞教授分享了对于医学人工智能的科学认识，“首先，人工智能和临床医学不是相关领域，比如临床医生提供的影像资料，人工智能专业的人决计是看不懂的，这是领域的问题，而且是越是顶尖的医生才可能解决这个领域的问题，所以人工智能和临床医学这两个学科的专家都要向前走一步，要深入沟通、合作。其次，医学人工智能是复合型学科，解决很多问题是需要物理建模的，比如要解释病毒是怎么产生的、病毒的结构是怎么样的、病变是怎么发生的等等问题，这些都是需要把具体问题抽象成为某一类问题并用数学模型表示，要建立物理模型，要设计求解的算法，要研制加速硬件。第三个是人在回路、数据驱动和知识引导的，人工智能仍处于初始阶段，无法取代医生的作用，医生一定要陷进去，全程参与操作，并扮演主要角色。第四个是，它是一个复杂的系统。”

最后，吴飞教授介绍了与姚玉峰教授合作的人工智能辅助角膜病诊断案例。姚玉峰教授近20多年积累了16万多张角膜病患者的影像及其完整病历信息，从2017年9月开始，吴飞教授团队和姚玉峰教授团队通过联合攻关，开发出了“角膜炎序列深度特征学习和识别算法”，该算法诊断准确率达到了80%，与来自全国不同医院不同级别的421名眼科医生进行测试对比，发现其性能超过了96%的被测试医生的水平（人类医生识别准确率平均为50%左右）。

浙江大学健康医疗大数据国家研究院副院长、浙大睿医人工智能研究中心主任吴健教授带来了“管窥医学人工智能”的主题报告。

吴健教授首先就目前医学人工智能发展趋势、应用现状和行业前景进行了介绍，目前的主要应用场景有智能影像辅助诊断、智能问诊、医疗机器人、智能药物研发、健康管理、虚拟助理等，“目前很多的人工智能还是弱人工智能，还处于有多少人工智能就需要多少人工的阶段，强人工智能的到来可能还需要几十年的探索。”

其后，吴健教授介绍了医学人工智能的学术界前沿，如Nature、Nature Medicine等国际知名期刊发表的诸多学术文章，“早期时，只用一个数据、一个模型，就可以在顶级刊物上发文章了，但2018年以后，中国人工智能论文数量剧增（编者注：2013-2018年论文文献累计发表量达到全球第一），论文中的数据、模型数量的门槛有了提高”。吴健教授认为，“人工智能就像是医生手机里的计算器一样，可以做到更好的数据分析，可以提高医生的效率，未来，人工智能不会替代医生，但是可能会淘汰不使用人工智能的医生”。

接着，吴健教授介绍了医学人工智能的产业界前沿，FDA已批准了Cardiologs Technologies的心电图分析平台、儿童自闭症AI诊断工具Cognoa、IDx-DR分诊糖尿病视网膜病变、乐普医疗“AI-ECG Platform”心电图人工智能自动分析诊断系统等几项专利技术。“美国FDA目前大概累计批准了50个医疗人工智能产品，中国NMPA（国家药品监督管理局）目前是通过创新医疗器械审批的人工智能医疗器械三类证，大概批准了12个产品，比如Airdoc糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件，深睿医疗肺结节CT影像辅助检测软件等”。

最后，吴健教授分享了其浙大睿医人工智能研究中心近年来与国内多家大型医院合作开发的相关临床服务的人工智能软件，介绍了其在实现医学影像智能分割的弱标、增强、融合方面取得了“部分标注下的影像分割技术”、“3D影像智能分割增强技术”、“多模态影像智能分割融合技术”等多项学术成绩。

首都医科大学附属北京天坛医院院长、国家神经系统疾病临床医学研究中心副主任王拥军教授通过视频形式带来了以“脑血管病的人工智能”为题的主题演讲。

首先，王拥军教授分享了医学人工智能产品必须要通过临床试验的观点，“一款好的人工智能产品，不能只满足于技术的优越和界面的华丽，而是要有用，必须要通过临床试验的验证。人工智能产品的透明度和可重复性是大家非常关注的问题，2020年，为了评估具有人工智能成分的干预措施的临床试验，经过临床医生、科学家、患者和期刊编辑经过研讨，Nature medicine杂志发表了两项医学人工智能产品临床试验的指南文件，这在当时是非常轰动的一件事，这两份指南文件分别是SPIRIT-AI extension (Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials)和CONSORT-AI extension (Consolidated Standards of Reporting Trials)，这两项指南打破了医学人工智能的黑匣子。其中，SPIRIT-AI extension主要是讲医学人工智能产品临床试验怎么设计；CONSORT-AI extension主要是讲医学人工智能产品试验过后的报告如何发表出去”。

其后，王拥军教授介绍了脑血管病领域的人工智能国内外应用现状，“脑血管疾病发病率高、死亡率高，是全球的第一大死因，脑血管病负担近三十年升高尤为显著。由于人工智能的快速发展，在脑血管病领域开始有了应用的机会。目前，国际上已经有多款可商用的卒中影像人工智能软件，比较活跃的公司有三家，分别是RAPID、Brainomix、Viz.AI，其中，来自美国硅谷的RAPID软件，是使用最广、使用频率最高、指南推荐最强的一款软件”。

“脑是人体最神秘的一个器官，大脑里的神经元大概是有1000亿个，1万个神经胶质细胞，血管有十万公里长，任何一段动脉出现问题，都可能会导致发病。RAPID软件主要是帮助医生判断脑血管疾病急性脑梗死后的患者继续治疗。RAPID软件可以在PC、手机端等计算终端上使用，也可以直接安装到磁共振上使用，非常方便，给临床治疗带来了新的工具。过去，识别卒中的急性治疗，都是用时间窗的概念，比如黄金3小时、黄金5小时。有了RAPID软件，就可以不用时间窗的概念，而是用组织窗的概念了，救治时间可以推迟到16-24小时，这颠覆了传统的治疗指南，对于卒中的急性治疗可以说是一个里程碑的事件”。

“RAPID软件的研发者斯坦福的Gregory W. Albers MD，1992年开始在斯坦福医学中心卒中中心担任主任，2018年开始研发，并开始验证。2019年获得了美国临床研究杰出成就奖。这个软件支撑了14项大型临床试验，这些临床试验的报告基本上都会在国际顶尖杂志上发表，其中有5篇已经发表在新英格兰杂志上了。”

“RAPID软件目前在北美、欧洲、澳洲都有非常广泛的使用，但在国内没有申请医疗器械证书，所以在国内还不是一款可商用的软件。有一个问题是，RAPID软件是需要在云端进行计算的，目前我国的数据管理是不允许把数据上传到外国的云端进行计算的。为了尽快地摆脱这款软件，国家神经系统疾病临床医学研究中心在2018年开始研发了一款取代的RAPID软件，叫iStroke脑灌注自动化评估系统。iStroke也是一款基于机器学习及传统算法的脑灌注自动化分析软件，可以装在PC、手机端等计算终端上使用，也可以直接安装到磁共振上使用，帮助医生来判断患者是否还有救治的机会。目前这款软件已经在国内部分医院使用，可以支撑大型临床试验，来评价新的临床溶栓药”。

王拥军教授还介绍了国家神经系统疾病临床医学研究中心2019年研发并发布的另外一款临床辅助决策软件——天泽脑血管病诊疗辅助决策系统，这个软件已经开始商业化，目前可以实现智能影像判读、相似病例分析、诊断方案辅助和风险预测，也安装了知识库，支持文献查询及教学用途。

“虽然目前市面上的人工智能产品有很多，但真正在临床普及的软件却很少，还没有一款人工智能产品被写进指南”，王拥军教授表示，“医学人工智能产品的研发，由临床医生主导，是最好的出路。临床医生主导人工智能的研发，有几个特点：一个是知道什么地方需要人工智能；二是知道人工智能要解决什么样的临床关键问题；三是有更多的临床数据支撑，来评价人工智能的用处和局限性；四是医生可以尽快把人工智能产品推进临床指南，有利于产品的临床快速推广”。

最后，王拥军教授总结到，“研发人工智能产品，一是要以解决临床问题为导向；二是要临床医生主导，工程师深度参与；三是要以标准和高质量的数据库为开发基础（低质量数据库肯定是低质量产品）；四是验证对临床和患者的帮助效果是必经之路。希望有越来越多的临床医生可以参与到人工智能产品的研发，这是目前迫切的需要”。

在会议上，林辉博士总结到，“医学人工智能是一个交叉学科，两个不相关的领域之间存在一道鸿沟。要跨越鸿沟，需要临床专家和算法专家精诚携手、通力合作。不管是数据驱动的人工智能产品也好，还是知识引导的人工智能产品也好，都需要两个领域的顶尖专家通力合作，才能打造最顶尖的医学人工智能产品。目前，行业里面存在的问题是，像邵逸夫医院的眼科主任姚玉峰教授、头颈外科主任医师高力博士这样的顶尖医生投入到医学人工智能产品研发的还是太少了，还远远不足以支撑顶尖产品的研发。我们需要大量达到登峰造极的医生、大量的临床实践，把顶尖临床专家自己的知识贡献出来，通过和顶尖算法专家的通力合作，去建模，去打造客观的医学人工智能产品。研发医学人工智能产品，不要好高骛远，不是要去把专家打败掉，而是要通过技术给大量的、基层的、尚处于技术上升期的临床医生赋能和帮助，这才是人工智能的理想价值”。

林辉博士如是说，“医学人工智能正在路上，临床医生主导研发，算法专家深度参与，是当前已被实践证明的一条可靠的路径”。

互联网医院管理分会供稿