12月18日，由鵬城實驗室、新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟共同舉辦的“新一代人工智能院士高峰論壇——智慧醫療論壇”在深圳召開。會上，中央保健專家劉榮、深睿醫療首席科學家俞益州、中國科學院深圳先進技術研究院副院長鄭海榮等人就智能醫學、智能影像輔助診斷等話題進行了分享和探討。

Al引發大變革，智能醫學時代將來臨

醫療是人工智能較好的落地場景之一，近幾年，隨著人工智能政策的出臺，資本的接連涌入，醫療人工智能公司呈雨后春筍般出現。目前人工智能已在醫學影像、醫院管理、健康管理、藥物挖掘等全醫療產業鏈均有應用。

在中央保健專家劉榮看來，未來全球將進入智能醫學時代。智能醫學并非簡單等同于現在人們所講的智能醫療，智能醫療僅側重表達在人工智能技術的驅動下所出現的人工智能新產品，而智能醫學是指利用人工智能的工具和方法，輔助或替代人類進行醫療行為的科學。

智能醫學之所以出現，主要得益于語音識別、圖像識別、視頻識別、智能導航等人工智能技術的進步。以圖像識別為例，該技術的進步從三個方面推動智能醫學的出現：第一，推動了醫學影像診斷的發展。目前皮膚癌的影像診斷準確率就已經超過了91％；第二，可做多模態影像識別。通過將CT、核磁、分子影像等多模態醫學影像進行融合分析，提取更多的影像信息，從而能大幅度提高診斷準確率；第三，還可進行三維重建，使醫生更加直觀的分析醫療數據。

智能醫學時代還有哪些想象空間？劉榮以外科為例做了說明，未來外科將會采用手術機器人進行手術，并且還會加上智能導航以及自動控制。

在劉榮看來，智能醫學時代也將有一些問題需要解決。比如未來醫生將會從操作者變成監督者，醫生的角色也將造成挑戰。此外，數據安全也將成為突出問題。

人工智能在醫學影像中的新機遇

據億歐智庫發布的《2018中國醫療人工智能發展研究報告》顯示，智能影像輔助診斷企業在過去幾年中獲投數量最多。資本注入，一方面說明智能輔助診斷這一領域具有很大的想象空間；另一方面，也促成了這一領域的技術進步。

中國科學院深圳先進技術研究院副院長鄭海榮以腦中卒粥樣硬化斑塊檢測為例，闡明了人工智能對于影像數據收集階段的作用。

在影像數據收集階段，磁共振成像是斑塊易損性評價的可靠手段。但目前，由于磁共振成像的檢測時間過長（一般需要10分鐘以上），這就容易出現運動偽影，從而導致診斷結果出現誤差。而通過人工智能技術中的三維快速自旋回波、翻角算法等，就可有效地將磁共振成像檢測的時間縮短至5分鐘以內，并且提高斑塊特征輔助智能分析。

在影像數據分析階段，結合騰訊Al在消化內鏡的篩查研究，騰訊高級研究員孫鐘前提出，通過利用食管癌篩查的知識和數據，可以對胃癌進行篩查。這是不同病種間的遷移學習，能使智能診斷模型更加優化。

但據鄭海榮表示，智能影像輔助診斷領域存在的問題依舊是數據采集標準化和數據標注標準化。在數據采集上，成像參數和設備的不一致都會影響到數據的標準性；在數據標注階段，醫生資質、標注方法以及不同醫生對于病理的標準不一致都會導致數據標注不準確。