人工智能醫(yī)療邁入加速階段，多領(lǐng)域落地應(yīng)用
中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院研究員王珊珊的報(bào)告主題為《醫(yī)學(xué)影像人工智能模型探索與討論》，她指出，人工智能（AI）大模型頻繁刷屏，傳統(tǒng)AI針對(duì)感知任務(wù)，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)單一，模型架構(gòu)分散。新范式“自監(jiān)督學(xué)習(xí)+預(yù)訓(xùn)練微調(diào)適配”，訓(xùn)練數(shù)據(jù)從單一到多元，模型架構(gòu)從分散到統(tǒng)一，監(jiān)督信號(hào)從人工來(lái)到了自學(xué)階段。
她指出，醫(yī)學(xué)影像AI基因模型的核心挑戰(zhàn)是魯棒穩(wěn)定性問(wèn)題。由于不同設(shè)備和成像協(xié)議采集的數(shù)據(jù)退化因素不同，僅從一種數(shù)據(jù)分布中學(xué)習(xí)先驗(yàn)知識(shí)無(wú)法泛化到其他數(shù)據(jù)分布?；诖?，他們提出了一種自監(jiān)督聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法，旨在設(shè)計(jì)個(gè)性化更新策略，以學(xué)習(xí)特定掃描儀和成像協(xié)議數(shù)據(jù)的個(gè)性化更新。
加拿大工程院院士、南方科技大學(xué)電子與電氣工程系主任、講席教授孟慶虎分享了《GPT時(shí)代的智慧醫(yī)療創(chuàng)新》專(zhuān)題報(bào)告。
孟慶虎回顧人類(lèi)信息獲取方式的演變，梳理人工智能的發(fā)展歷程。
他認(rèn)為，當(dāng)前人工智能的發(fā)展水平，已經(jīng)能夠接近人類(lèi)大腦的水平。孟慶虎教授分享了自己在場(chǎng)景智能、智慧醫(yī)療以及手術(shù)機(jī)器人領(lǐng)域的成果和經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展情況，對(duì)相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)行對(duì)比，對(duì)GPT時(shí)代的人工智能智慧醫(yī)療和醫(yī)療手術(shù)機(jī)器人的客觀現(xiàn)狀和創(chuàng)新發(fā)展作出展望。
孟慶虎先生展示了深圳企業(yè)最新研發(fā)的膠囊內(nèi)窺鏡機(jī)器人和全骨科手術(shù)機(jī)器人。該項(xiàng)技術(shù)領(lǐng)先于同領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外產(chǎn)品，大幅度提高醫(yī)療檢查和手術(shù)的成功率，引領(lǐng)智慧醫(yī)療行業(yè)向前發(fā)展。
南開(kāi)大學(xué)杰出教授段峰帶來(lái)了題目為《腦機(jī)接口與垂直起降噴氣飛行器》的專(zhuān)題報(bào)告，他指出，他們團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了通過(guò)人腦控制鼠腦的系統(tǒng)。同時(shí)，通過(guò)EEG信號(hào)，他們團(tuán)隊(duì)目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)控制大鼠左右轉(zhuǎn)向和向前移動(dòng)。
另外，目前其團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了人工冬眠亞低溫研究，該研究突破極限，賦予非冬眠恒溫大鼠冬眠能力；并且過(guò)程可逆，光遺傳誘導(dǎo)快速可逆體溫調(diào)節(jié)；同時(shí)長(zhǎng)效穩(wěn)定，連續(xù)光刺激的低溫長(zhǎng)效維持。
湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院教授曾湘祥以《知識(shí)、視覺(jué)與語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的藥物研發(fā)》為題，帶領(lǐng)大家了解如何獲得生物醫(yī)藥知識(shí)、如何預(yù)測(cè)藥物相互作用等問(wèn)題，分享水凝膠設(shè)計(jì)、藥物研發(fā)大模型等正在開(kāi)展的研究項(xiàng)目。
曾湘祥表示，藥物研發(fā)的數(shù)據(jù)來(lái)源于生物實(shí)驗(yàn)，獲得數(shù)據(jù)的成本非常高昂，因此AI藥物研發(fā)，迫切需要解決的就是小樣本問(wèn)題。對(duì)于此問(wèn)題，曾湘祥教授的思路是利用好人類(lèi)的醫(yī)藥知識(shí)和自我監(jiān)督學(xué)習(xí)。通過(guò)挖掘近3000萬(wàn)篇文獻(xiàn)，運(yùn)用人工智能整合了大型數(shù)據(jù)庫(kù)，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了大型多組學(xué)知識(shí)圖譜，精確推理面向藥物研發(fā)的多模態(tài)大模型。
中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院副教授高智凡帶來(lái)了《心血管醫(yī)學(xué)影像智能分析》專(zhuān)題報(bào)告。首先，他介紹相關(guān)內(nèi)容的背景知識(shí)，包括為什么關(guān)注心血管疾病、為什么關(guān)注心臟影像以及心臟影像與自然影響處理任務(wù)之間的區(qū)別與挑戰(zhàn)。
他詳細(xì)介紹了團(tuán)隊(duì)圍繞心臟影像學(xué)開(kāi)展的三項(xiàng)主要工作：心血管影像的重建、心血管影像的分割、心血管影像的功能學(xué)定量評(píng)估。在心血管影像的重建工作中，他介紹了使用生成技術(shù)為少量造影劑重建高質(zhì)量的冠狀動(dòng)脈圖像的方法。該方法可以顯著減少患者暴露于造影劑的劑量，從而降低對(duì)患者的傷害和風(fēng)險(xiǎn)。
中國(guó)人民解放軍南部戰(zhàn)區(qū)總醫(yī)院科室主任徐琳為大家介紹了《基于混合智能的心臟康復(fù)效能增強(qiáng)及軍民融合應(yīng)用范式》專(zhuān)題報(bào)告。作為臨床醫(yī)生，徐琳回顧了心血管疾病救治歷程，分析臨床現(xiàn)狀，為人工智能和心臟康復(fù)治療相結(jié)合提供實(shí)踐案例。
她指出，當(dāng)前心血管疾病救治面臨評(píng)估時(shí)效低、實(shí)施監(jiān)測(cè)難、隨訪依從性差這三大瓶頸。基于此，需要將人工智能引入心血管疾病救治工作，在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像智能處理技術(shù)、全周期生命信息監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)、混合智能心臟康復(fù)臨床應(yīng)用這三大領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新，最終達(dá)到高時(shí)效、跨場(chǎng)景、廣人群，基于混合智能實(shí)現(xiàn)心臟康復(fù)體系效能增強(qiáng)的目標(biāo)。
大模型時(shí)代，人工智能醫(yī)療“既要做通才，又要做專(zhuān)家”
“在大模型時(shí)代，醫(yī)療人工智能：是通才還是專(zhuān)家？”
中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院副教授高智凡認(rèn)為，醫(yī)療人工智能既要能通用協(xié)作，又要具有專(zhuān)業(yè)技能，二者是一種協(xié)作發(fā)展關(guān)系。“既要做通才，又要做專(zhuān)家”。
南開(kāi)大學(xué)杰出教授段峰從長(zhǎng)期從事智能機(jī)器人研究工作的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，堅(jiān)信人工智能大模型的發(fā)展能夠推動(dòng)智能醫(yī)療發(fā)展。比如，腦機(jī)接口試驗(yàn)為人們帶來(lái)了廣闊的遐想空間，未來(lái)，介入式腦機(jī)接口或許還有機(jī)會(huì)在醫(yī)療領(lǐng)域大顯身手。
天津理工大學(xué)教授劉振忠指出，對(duì)于人工智能醫(yī)療來(lái)說(shuō)，目前顯示了非常多的優(yōu)勢(shì)，但是應(yīng)用場(chǎng)景不多，所以接下來(lái)要挖掘更多的應(yīng)用場(chǎng)景。
中國(guó)人民解放軍南部戰(zhàn)區(qū)總醫(yī)院科室主任徐琳則認(rèn)為，作為醫(yī)生，一定要解決問(wèn)題，尤其是更快解決問(wèn)題，所以人工智能朝著產(chǎn)業(yè)化運(yùn)作具有一定的意義。
上海宇耀生物科技有限公司AI新藥研發(fā)總監(jiān)曾理提出，人工智能產(chǎn)業(yè)化發(fā)展是趨勢(shì)，但是要找到合適應(yīng)用場(chǎng)景，從而推動(dòng)更多企業(yè)凝聚一起，產(chǎn)生合力。
華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院副院長(zhǎng)、教授張通提到，人工智能發(fā)展一定要有組織地運(yùn)行下去，作為科學(xué)家，未來(lái)會(huì)聚焦學(xué)術(shù)和應(yīng)用，推動(dòng)科研成果更好轉(zhuǎn)化為應(yīng)用技術(shù)。
