医学人工智能发展新思路 | CNCC2021

吴健

浙江大学 教授

个人简介：博导，教育部长江学者，于浙江大学计算机学院获得学士、博士学位。浙江大学健康医疗大数据国家研究院副院长、浙大睿医人工智能研究中心主任、中国计算机学会青工委委员，中国卫生信息学会国际合作与交流专业委员会副主任委员，浙江省医疗数据产业研究会副理事长，浙江省151人才。研究兴趣集中在医学人工智能。近年来主持浙江省重大科技攻关1项。先后在国内外期刊会议发表SCI/EI收录论文100余篇，获得2008和2009年度中国百篇最具影响国内学术论文，2017CCF优秀论文奖。2007年获教育部科技进步一等奖，2008年获浙江省科技进步一等奖，2009年获中国商业联合会科学技术特等奖，2010年获国家科技进步奖二等奖，2014年获浙江省科技进步一等奖，2018年获浙江省科技进步二等奖。

报告题目：管窥医学人工智能

报告摘要：随着数据量激增、机器学习技术突飞猛进、计算设备性能极速提升，医学人工智能应用迅速涌现。报告管中窥豹，从学术界到工业界梳理医学人工智能目前进展，并提出未来可能应用。

沈定刚

上海科技大学教授，生物医学工程学院创始院长，上海联影智能医疗科技公司联席CEO

讲者简介：上海科技大学教授，生物医学工程学院 创始院长，上海联影智能医疗科技公司联席CEO，IEEE/AIMBE/IAPR/MICCAI Fellow。曾任美国北卡罗来纳大学教堂山分校（UNC-Chapel Hill）放射学系、医学影像中心、计算机系、生物医学工程系终身教授，冠名杰出教授，影像信息中心主任，医学图像分析实验室（IDEA Lab）主任，医学影像中心（BRIC）图像分析平台主任。世界上最早开展医学影像人工智能研究的科学家之一，并最先将深度学习应用于医学影像，包括早期脑发育和自闭症的诊断，老年痴呆症的早期诊断与预测，肿瘤的诊断、预后和放射治疗等。发表论文1100余篇，H-index 113，引用5万多次。Frontiers in Radiology 主编，八个国际期刊的现任编委，MICCAI 2019大会主席。

报告题目：AI赋能影像诊疗全流程

报告摘要：报告中会讲述人工智能在影像诊疗全流程中的各种赋能，使得影像扫描更快速、更经济、更安全、更智慧，临床应用更精准，科研工作更有效。开发的人工智能方法不仅发表在专业期刊上，还应用于上百家医院。

周少华

中国科学技术大学生物医学工程学院（筹）讲席教授兼创始执行院长、中科院计算所客座研究员、香港中文大学（深圳）客座教授

讲者简介：博士现任中国科学技术大学生物医学工程学院（筹）讲席教授兼创始执行院长、中科院计算所客座研究员、香港中文大学（深圳）客座教授，曾在西门子医疗研究院任职首席影像AI专家，致力于研发与图像相关的创新及产品。他已经编撰了五本学术专著，发表了240+篇学术期刊及会议论文，并拥有140+项授权专利。他多次因其学术成就和创新贡献而获奖，包括发明奥斯卡奖、西门子年度发明家、马里兰大学ECE杰出校友、MICCAI年轻科学家奖提名文章等。他热心奉献于专业社区，是行业顶级协会MICCAI财长兼理事、开源项目MONAI（Medical Open Network for AI）咨询顾问、顶级期刊Medical Image Analysis 和IEEE Trans. Medical Imaging等编委、顶级会议AAAI、CVPR、ICCV、MICCAI和NeurIPS等领域主席、《视觉求索》公众号主编、MICCAI2020的程序主席。Fellow of NAI（国家发明院院士）、IEEE、AIMBE（美国医学与生物工程院院士）。

报告题目：人工智能或深度学习技术在医学影像任务中得到了广泛应用

报告摘要：回顾医学影像的特点，例如影像多模态高精度、数据孤立不标准、标签稀疏有噪声、样本各异不均衡等。然后，提出人工智能技术需要实现从“小任务，大数据”到“大任务，小数据”的范式转换。最后，阐述人工智能技术在医学影像中的发展趋势，并给出了多类行之有效的算法：

梁会营

广东省人民医院信息管理处处长兼医学大数据中心主任，人工智能与数字经济广东省实验室（琶洲实验室）智联网医院平台技术中心主任

讲者简介：医学博士，研究员，副主任医师，中国医科大学/华南理工大学研究生导师，国家优青，广州市高层次人才、广州市医学重点人才。现任广东省人民医院信息管理处负责人、医学大数据研究中心主任，兼任人工智能与数字经济广东省实验室（琶洲实验室）智联网医院平台技术中心主任。带领团队先后获得3项国家重点研发计划项目、2项国家自然基金重点项目、多项国家自然科学基金以及地方重大基础研究项目支持，从事多模态医学大数据分析挖掘方面的研究，先后在《CELL》、《Nature Medicine》、《European Respiratory Journal》、《Signal Transduction and Targeted Therapy (STTT)》等学术期刊上发表了论文超过80篇。首次将家系关系作为先验知识融入AI算法的开创性设计，被评为“中国重大医学进展成果(2019)”，基于此设计发表的高水平论文被评为“中国百篇最具影响国际学术论文（2019）”；其构建的跨病种跨数据维度智能决策自适应平台，被评为“医疗健康人工智能应用落地30最佳案例”和“全国医疗人工智能创意创新奖”。

报告题目：面向真实世界场景的多模态医学数据分析

报告摘要：多模态医学数据来源众多且形式异构，不同模态需要不同方法进行针对性处理。如何从具体模态切入，研究不同模态医学数据的分析方法，进而通过不同模态数据间的互补学习来更加准确地挖掘疾病的复杂特征，支撑后续的智能决策、预测，是多模态医学数据分析与传统医学数据分析的主要区别，也是多模态医学数据开采关注的技术难点。梁会营教授将从文本、影像、组学三大关键模态数据切入，讲述自己立足临床具体需求，唤醒数据丶点数成金的经历。

赵地

中科院计算所副  研究员

讲者简介：赵地，获得美国路易斯安娜理工大学（Louisiana Tech University）计算科学专业博士学位。在美国哥伦比亚大学（Columbia University）和美国俄亥俄州立大学（The Ohio State University）从事博士后研究工作。正承担国家级和省部级科研项目多项。发表了44篇学术杂志论文与学术会议论文。担任《中国图象图形学报》、《Annals of Multicore and GPU Programming》等学术杂志编委。发表著作1部，译著1部。担任多项学术职务。

报告题目：类脑计算、深度学习与医学影像分析

报告摘要：医疗大数据主要包括电子病历（Electronic Health Record）数据，医学影像数据，基因信息数据，等。其中，医学影像数据占现阶段医疗数据的绝大部分。如何将医疗大数据运用于临床实践？这是医学和计算机研究人员都很关心的问题，而智能影像与深度学习提供了一个很好的答案。本报告结合医学影像大数据分析的最新研究进展和本课题组在医学影像大数据分析领域的工作，特别是在阿尔茨海默病的核磁共振早期诊断为例，介绍了智能影像和深度学习在医疗大数据分析与疾病早期诊断领域的应用。