医疗科技的六位“最强大脑”，带你看清技术与商业未来

文章插图
雷锋网按：2020年8月7日，全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR 2020）正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。
8月9日，作为本次大会的收官之战， “医疗科技”专场正式拉开帷幕，围绕「后疫情时代的医疗新基建机遇」这一主题展开。
其中联影智能联席CEO沈定刚、华西医院副院长龚启勇、腾讯天衍实验室主任郑冶枫、平安医疗科技首席科学家谢国彤、商汤科技副总裁张少霆、西门子医疗中国数字医疗负责人陈黎峰，详谈了后疫情时代医疗科技的新常态，以及技术落地和产品方法论。
以下是本次大会的精彩回顾：

联影智能沈定刚：如何将AI应用到新冠肺炎诊断全流程？联影智能联席CEO、MICCAI 2019大会主席、IEEE Fellow沈定刚教授发表了开场报告，介绍了医疗AI在新冠肺炎诊断全流程中的应用。

文章插图
沈定刚教授表示，目前新冠肺炎仍然在全球蔓延，全球有1800多万人确诊， CT已经成为新冠肺炎诊断、评估和随访的重要手段。然而，这个过程中存在最重要的两个痛点，首先，如何帮助医生尽量避免感染；其次，有了CT设备后，如何用人工智能的方法进行肺炎的量化分析，用CT图像辅助诊断和随访。
为此，联影智能提出了三个解决方案：无接触扫描、肺炎量化分析、随访评估与诊断。
沈定刚教授表示，为了避免病毒传播，有的操作技师在新冠肺炎早期甚至通过竹竿这样的工具远距离操作CT扫描，原始且危险。为此，联影集团研发了AI智能采集系统，把边缘计算和摄像机结合，自动采集人体三维形态和部位信息，自动操作CT扫描，满足医生在操作间就可完成扫描任务。
在肺炎分割与量化方面，主要是为了实现三个目标，新冠肺炎判别、危重程度检测以及判断进展变化，沈教授介绍了联影智能的uAI分割引擎，可以对肺炎、5个肺叶、18个肺段进行精确的分割。
在随访评估与诊断层面，有些新冠肺炎病例与普通肺炎病例有相似的感染程度，因此，联影智能提出了基于感染信息的注意力网络 (Attention-guided Network) ，用分割出的感染区域引导分类器聚焦于感染区域；在评估新冠肺炎严重程度上，提出了一种多任务、多示例学习模型 (Multi-task multi-instance framework)；在危重预测与演变时间估计上，为了解决样本不平衡以及特征复杂且高维的挑战，提出了联合分类与回归的稀疏模型 (Joint sparse classification and regression)：让两个任务共享相同特征，用于改进各自的性能、解决数据不平衡问题以及针对所选特征，作出临床解释。

华西医院龚启勇：“成像+AI” ，直面精神影像学的原生性难题第二位演讲嘉宾是华西医院副院长、ISMRM Fellow龚启勇教授，他主要分享了脑疾病影像AI的新机遇。

文章插图
作为临床放射学精神影像领域的国际知名学者，龚启勇教授在国内率先建立了精神放射影像体系，被国际同行称为“leader in the field of Psychoradiology” 。
他表示，精神影像学拥有重要的发展前景，但是，依靠传统技术将面临多重瓶颈。相比其它脑部疾病，在常规CT、X射线等临床影像手段上，往往很难发现精神类疾病的脑部病变。而这类疾病的判断也没有明确的客观指标，临床治疗和诊断只能依靠经验和主观因素。
近年来的成像技术和AI技术的发展，则给这一难题带来新的希望。一方面核磁成像技术提供了更清晰的脑状态、脑结构等一系列参数，成为脑疾病诊断的首要依据。另一方面，深度学习的出现，则可以依靠大量数据信息，总结出不易发现的影像学特征变化规律。