【CHIMA 2019 资料下载】拓导课六：探讨人工智能在医学领域的深入应用

当前，人工智能在医学领域的应用已从理论走向实践。在CHIMA 2019主论坛上，中科院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹教授强调，人工智能将改变医学的形态。为了更深入地探讨人工智能在医学领域的应用，CHIMA 2019设立了医学人工智能拓导课，吸引了医疗信息化同行参加。

此次会议特邀国家卫生健康委规划发展与信息司副处长沈剑峰做了题为“十九大精神指引下医学人工智能应用发展研究”的报告，就医学人工智能背景、服务等方面进行了详细介绍，分析医学人工智能的发展趋势、面临的挑战等，增进了业内同仁对医学人工智能研究的信心。

云南省第一人民医院信息中心主任谢颖夫围绕题为“数据驱动下的人工智能在医疗行业的应用实践”进行阐述，通过分析目前医疗信息的市场、技术等情况，提出医疗卫生信息在这场革命中的定位，以及能利用AI能做些什么。他在演讲中强调，业内同行应一起来关注研究人工智能在医疗上的应用，同时关注大数据时代下的数据采集问题，包括可穿戴设备及技术问题。

英特尔（中国）有限公司高级架构师梁海奇围绕题为“构建可信的医疗人工智能分析平台”进行分享，通过介绍医疗人工智能应用在不同阶段和场景下应该采取什么方法来保护关键的客户数据，期望对医疗行业应用人工智能实践有所帮助。

清华大学自动化系副研究员闾海荣围绕“全栈人工智能技术及其在医疗中的融合应用”展开讲解，他主要介绍了全栈（即包含了多种AI技术）人工智能系统的构建方法及具体的技术原理，并通过多个示例介绍其在医疗信息领域的应用。

东华医为科技有限公司产品经理蔡昊哲发表题为“临床诊断知识库的构建及应用”的演讲，介绍了综合运用自定义知识构建技术模型、知识图谱技术的一套医用知识结构化平台，同时融入大数据分析、人工智能、自然语言分析处理等前沿技术，用于解决临床诊断不规范、不精准等问题。他指出，在结构化诊断实施后，能够更精准的选择临床路径、避免用药错误、合理选择检查、优化治疗方案。

解放军总医院助理工程师宋亚男介绍了自然语言处理方法在医学领域的研究及应用现状。她从临床应用角度出发，对医学文本中医学知识抽取面临的实际问题进行了阐述，并对解放军总医院电子病历文本后结构化项目的开发和应用情况进行介绍。

中国科学院海西创新研究院副主任郭高兴分享了人工智能在糖尿病管理中的研究与应用这一主题，介绍了基于大数据、AI、物联网等先进技术构建糖尿病及并发症患者画像模型、预测模型和知识图谱等关键技术。他以糖尿病及并发症为防控重点，创新糖尿病及并发症的监测、预警、管理和干预一体化居民健康管理新模式。同时，他结合电子健康档案与移动互联网及智能设备等多维数据，创建糖尿病及并发症（专病）数据库，开展糖尿病及并发症的早期评估、筛查和早期智能发现，进行动态、分类、个性化的健康教育与干预，形成数据驱动下的糖尿病及并发症智慧、精准管理，实现人工智能在糖尿病管理体系中的深度应用。

整场分享会从人工智能发展的国家政策、医疗行业需求、技术发展等背景出发，通过实例分析了人工智能在新时代能做什么、如何做，旨在呼吁同行一起关注研究人工智能在医疗上的应用，共同推进我国医疗人工智能的发展。