来自九位大咖的硬核分享！2024中关村论坛|中关村论坛|人工智能|医学|医疗科技

2024年4月27日，中国生物医学工程学会医学人工智能分会于2024中关村论坛期间举办了医学AI产业融合与发展论坛，主题为“数智化手术室引领未来智慧医院"。

本次论坛汇聚了领域内顶级专家和行业精英，涵盖成果发布、主旨演讲等环节，围绕医疗卫生事业、智慧外科手术平台建设，以及医疗大数据管理等领域，探讨了最新应用创新实践，并发布了医学AI前沿领域成果，旨在全面推进AI技术与医疗行业的融合发展。

下面让我们聚焦看看本次论坛上各位大咖的硬核分享吧！

他/她们分别是来自政府高校医院企业等各自领域内的顶级专家和行业精英~

中国生物医学工程学会副理事长、东南大学教授万遂人

《2023年医学人工智能领域九大前沿成果》

万教授在会上发布了2023年医学人工智能领域九大前沿成果，分别是：

一、超大规模跨物种及人脑神经元三维形态数据库和多样性研究（申报单位：东南大学脑科学与智能技术研究院）

二、甲状腺结节超声辅助诊断软件（申报单位：浙江德尚韵兴医疗科技有限公司）

三、首款国产单髁关节置换机器人（申报单位：北京纳通智能科技有限公司）

四、关节置换手术模拟软件（申报单位：北京长木谷医疗科技股份有限公司）

五、“平扫CT+AI”或将改变胰腺癌筛查诊疗指南（申报单位：上海长海医院）

六、AI语音模型与人脑听觉通路的相似性（申报单位：上海科技大学生物医学工程学院）

七、基于超声AI的肿瘤临床诊疗个体化和动态化决策（申报单位：中国科学院自动化研究所、中国科学院分子影像重点实验室）

八、医学知识综合服务平台（申报单位：中国医学科学院医学信息研究所）

九、建设中国特色的医学人工智能标准体系（申报单位：濮阳大数据与人工智能研究院）

北京大学第三医院党委书记金昌晓

《信息融合医疗推进智慧医院建设》

金书记指出，随着人工智能、大数据、云计算等现代信息技术的快速发展，医学AI已成为推动医疗行业变革的关键力量。他详细介绍了北京大学第三医院在建设智慧医院方面所取得的进展，包括通过电子病历系统优化临床路径、运用AI辅助诊断提高疾病诊断的准确性和效率，以及通过远程医疗服务扩大医疗资源的覆盖范围。此外，金书记强调了信息安全在智慧医院建设中的重要性。他提到，随着数据量的激增，确保患者信息的安全与隐私保护是智慧医院必须面对的挑战之一。总结来讲，通过信息与医疗的深度融合，未来的医院将更加智能化、高效化，能够为患者提供更安全、更便捷、更个性化的服务。

医学人工智能研究与验证工信部重点实验室、首都医科大学附属北京同仁医院副院长魏文斌

《小眼睛大健康——基于人工智能实现眼与全身疾病预警》

魏教授主要从以下三方面进行了分享， “AI与眼科深度融合，广泛用于眼病筛查和管理”、“AI+眼底照相助力眼病筛查和全身健康管理”和“AI应用于DR筛查，提高DR全病程管理效率” 。魏教授提出《“十四五”全国眼健康规划》里特别强调了慢性眼病管理，尤其是致盲最重要的原因之二，即眼底病、青光眼的管理。这些致盲性疾病的早期诊断、早期发现、早期治疗，需要借助于人工智能和大数据来帮助我们改进服务，把人工智能和眼健康很好地融合，才能真正做到早发现、早诊断，让眼底病和青光眼的人群避免因此而致盲。人工智能可以帮助我们识别眼底彩色照片，从而辅助眼病筛查，此外在眼病的研究方面也能发挥很好的作用，包括疾病分层、疾病精准防治策略研究、疾病预测、健康风险的发现和干预都能通过人工智能来发挥它的作用。AI和眼科得到了深度的融合，广泛用于眼病的筛查和管理，未来将会发挥越来越重要的作用。最后，魏教授也呼吁大家，重视眼部健康和进行眼睛年检！

全球化智库研究员战略顾问埃德加·佩雷斯

《Prescribing the Future: Al's Role in Tomorrow's Healthcare》

埃德加·佩雷斯深入探讨了现代医疗行业面临的挑战，尤其是在处理复杂、难以治愈的疾病如老年痴呆时所遇到的困境。尽管医疗科技已取得诸多成就，但对大脑疾病的治疗仍处于初级阶段。然而，他也看到了机遇，尤其是在人工智能技术快速发展的今天，这些先进技术有潜力彻底改变医疗行业的面貌。他呼吁业界和研究者关注并解决这些难题，以实现医疗服务的质的飞跃。埃德加·佩雷斯也详细阐述了 AI在未来医疗中的潜在角色和重要性。他预测 AI将在疾病预防、诊断、治疗及患者管理等方面发挥关键作用。AI能够通过分析大量数据，帮助医生更准确地诊断疾病，制定个性化治疗方案，甚至在某些情况下，AI的预测和诊断精度可能超过人类医生。此外，AI还可以通过监控患者状态，提供实时反馈，使得疾病管理更加高效。

北京航空航天大学教授田捷

《医学影像AI4.0：面向任务驱动的裸数据智能解析》

信号无法直接被人类解读，因此需要重建成图像以服务视觉诊断，目前AI技术被广泛用于医学影像重建和分析。田教授分享了为什么要用AI来解析信号，因为信号-图像的重建基于人为计算，具有以下局限性：信息丢失，即数据规模相差50~100倍，信号到图像的本质是信息压缩，可能伴随信息丢失；信息歪曲，即重建方法的不同导致图像可视化效果不同，其中必然出现信息歪曲。所以用AI来解析信号可以完全避免信息丢失和信息歪曲，有可能直接获取知识来服务诊疗。针对用AI来解析信号的挑战及对策，田教授指出必须显著提升信号AI算法分析效率，来平衡算力需求和临床增益之间的关系。总的来讲，裸数据AI不仅可以更全面，更真实地分析信息，并且可以有效降低诊疗错误率，提升临床获益。

北京大学口腔医院科研处处长徐明明

《AI赋能智慧口腔医学平台建设》

徐处长指出，我国口腔医生资源配置不足，口腔整体诊疗水平不均，人口老龄化趋势加重，口腔医疗服务差异化提升需求增加；全球医疗人工智能受广泛关注，口腔医疗数字化积累数据。关于AI在口腔医学平台建设中的作用和应用，徐处长提出可以利用自然语言处理技术开发小程序，帮助患者准确挂号和预问诊。利用数字化平台提升诊疗精确性和效率，如多模态影像融合、结构分割等技术在口腔医学中的应用。通过AI技术，优化医疗流程和服务，提高医生工作效率，减轻医疗负担。利用科技创新，特别是人工智能，改变口腔医学服务生态，适应老龄化社会的需求。

中国医学科学院阜外医院副院长赵韡

《人工智能在心血管疾病领域的探索与应用》

赵院长指出，人工智能与医学领域的结合正变得日益紧密，特别是在心血管疾病的诊断和治疗中。人工智能的引入不仅促进了技术的创新，也带来了新的技术竞赛。赵院长详细介绍了阜外医院在AI应用方面的实际案例，尤其是在心电图智能判读方面，阜外医院已经实现了AI技术的深度应用。通过大数据和机器学习，AI系统能够迅速准确地分析心电图，大大提高了诊断的速度和准确性。这种技术的应用，极大地减轻了医生的工作负担，提高了工作效率。未来人工智能将在心血管疾病的预防、诊断和治疗中扮演更加重要的角色。

北京联影智能影像技术研究院智能影像辅助诊断研究所所长、联影智能公司钱真

《大模型背景下的医学影像智能分析》

钱所长重点分享了“ uAI+ 影智大模型 ”，包括uAI+ 医疗影像大模型：全栈全谱体系为自建医疗影像大模型打下坚实基础、 uAI+ 医疗文本大模型：垂直医学领域的文本大模型落地应用、uAI+医疗混合模态大模型：动静结合：融合医疗场景中的多模态信息。钱所长强调了大模型在医疗领域落地的关键点，即“ 广→深→准 ”，具体为语言大模型在医疗场景中需要给出更专业化建议，图像大模型在医学影像解析中需要达到“像素级”精度。钱所长也分享了医疗大模型研发策略，即构建医疗领域大模型，通过借鉴通用大模型的思路和方法，构建有医疗专业性的更精准的“专业”大模型；融合影像、文本、视频大模型，赋能各种医疗场景。

北京纳通智能科技有限公司总经理于海英

《智能外科全维解决方案》

于总分享了纳通科技集团在智能外科领域的战略布局，强调了一个1+N的多维生态模式，这一战略不仅聚焦于提供高效和安全的智能外科手术平台，而且还涉及广泛的合作和技术整合，以客户为中心，周边协同者环绕。在这一模式下，数字化和AI技术的应用使得手术过程更加精准、个性化，同时，术前的AI评估、VR医患沟通和术后的数据监测与康复服务构建了一个全方位的医疗服务生态。纳通科技所推出的智能手术室，在医院管理、手术室管理、外科医生操作和患者治疗效果等多个层面展现了深远的价值。纳通科技的智能手术室不仅仅是一套设备，更是一个复杂的系统，涵盖了术前规划、手术操作以及术后恢复的全流程。该系统通过互联网和云计算技术实现了高度的数据互通和资源共享，为手术团队提供了实时的数据支持和决策辅助。

正如大家在视频中提到的：“欢迎来海淀”。

海淀区作为人工智能排头兵，积极促进医学AI产业融合，推动海淀区医药健康产业突破性发展。截止到目前，海淀区聚集了AI领域全国重点实验室14家，新型研发机构3家，21所高校获批人工智能本科专业，拥有一大批顶尖科学家和产业领军人才，人工智能的学者达到了1.23万人，占到了北京市的八成。AI+药物研发企业约22家，占到北京市的80%，手术机器人约13家，占北京市的70%，多个智能医疗器械为国内外首创成果。海淀区正在不断夯实人工智能辅助医疗、远程医疗、互联网诊疗、医疗大数据方向，同时积极布局数字药合成生物学、脑机接口等前沿赛道。

近日，海淀区政府发布了《海淀区促进医药健康产业高质量发展的若干措施》。目标是充分利用区级政策的引导和激励作用，推动新药创制、高端医疗器械和前沿生物技术等关键领域的技术进步，全面提升医药健康产业的自主创新能力和核心竞争力，快速将海淀区打造成为医药健康产业的高地。

政策中的“支持方向”首要提到了人工智能医用软件在医疗器械领域的应用，同时也强调了新型服务外包、智能手术室以及数字医疗产品和服务等其他领域的发展。在支持人工智能在医药健康领域的应用方面，海淀区特别重视AI赋能药械研发、临床研究，以及人工智能等新技术在医药健康领域全产业链应用项目，期待通过这些高科技的融入，促进医药产品从研发到市场的各个环节的创新和效率提升。总的来讲，海淀区为医药企业创建了一个创新和技术驱动发展的优质环境。

↓附《海淀区促进医药健康产业高质量发展的若干措施》部分原文内容：

一、支持方向

（一）药品领域，主要包括抗体药物、疫苗、重组蛋白及多肽药物、基因治疗、以CAR-T治疗为代表的免疫细胞治疗、干细胞治疗、抗体偶联药物、中药创新药、改良型新药、核酸药物等创新药物和高端生物制品，创新化学药及高端制剂，现代中药等。

（二）医疗器械领域，主要包括高端医学影像软件及设备、植介入器械及高值耗材、医疗机器人、先进诊疗设备及生命支持设备、高端康复辅具及器材、体外诊断设备和试剂、基因检测与合成设备、器官芯片、脑-机智能技术、人工智能医用软件、生物医用材料等领域的研发、生产和服务。

（三）其他领域，包括新型服务外包、智能手术室、数字医疗产品和服务等。

三、支持人工智能在医药健康领域应用

10.支持AI赋能药械研发、临床研究。通过AI发掘临床需求，搭建AI药物发现平台，对于取得靶点确认、临床前候选化合物（PCC）等初步验证成果，或推进至IND等关键性阶段的创新药项目，结合创新性、平台投入情况等，给予最高1000万元支持。对于AI加速医疗器械研发类项目，参照对于医疗器械的支持条款予以支持。

11.支持人工智能等新技术在医药健康领域全产业链应用项目。聚焦数字技术驱动的未来趋势性项目，支持AI辅助影像识别与诊断、智能化手术机器人、脑机接口与类脑芯片、新型生物医用材料、可穿戴设备、数字疗法等医工交叉结合项目，开展医疗应用场景，提升疾病预防、诊断和治疗水平；支持开展临床试验智能管理、生产工艺数字转型等场景应用；参照技术创新性、投入情况等，给予最高3000万元支持。

2024全球医疗科技榜单：

2023年全球医疗科技产业贡献奖

2023 Global MedTech Industry Contribution Award

2023年全球医疗技术创新奖

2023 Global Medical Technical Innovation Award

海外获奖企业（15家）：

中国获奖企业（15家）：

2023全球医疗科技新锐奖

2023 Global MedTech Rising Star Award

海外获奖企业（15家）：

中国获奖企业（10家）：

2023全球创新医疗器械奖