2018年8月24日，飛利浦在吉林大學(xué)白求恩第一醫(yī)院（以下簡稱“吉大一”）召開“首家星云醫(yī)學(xué)影像人工智能平臺落地發(fā)布會“，并同期支持在吉大一舉辦的“醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)與人工智能高峰論壇”。發(fā)布會邀請了眾多國內(nèi)AI領(lǐng)域頂尖專家和行業(yè)領(lǐng)軍人物，包括中華醫(yī)學(xué)會放射分會副主任委員梁長虹教授、中華醫(yī)學(xué)會放射分會副主任委員盧光明教授、中華醫(yī)學(xué)會放射學(xué)分會青委會副主任委員劉再毅教授等國內(nèi)知名專家。吉林大學(xué)第一醫(yī)院院長華樹成教授、副院長王海峰教授、放射科主任張惠茅教授等也出席了本次發(fā)布會和學(xué)術(shù)論壇。與會專家和學(xué)者分享和交流了人工智能在影像設(shè)備、放射科流程改進(jìn)、影像輔助診療、影像組學(xué)等方面的創(chuàng)新理念、實(shí)踐成果和未來發(fā)展趨勢。
柏視醫(yī)療董事長，中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院教授陸遙做了題為《人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用及思考》的發(fā)言，以乳腺癌為例，介紹了計(jì)算機(jī)輔助診斷、影像組學(xué)、深度學(xué)習(xí)算法等人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用，分析了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助診斷和影像組學(xué)的區(qū)別和聯(lián)系，針對醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)，提出了基于知識的小樣本深度學(xué)習(xí)理論與算法，展示了集成乳腺癌早期病灶自動檢測與分類于一體的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)。發(fā)布會后，王海峰副院長、張惠茅主任、陸遙教授、周振宇博士等共同參加了圓桌會議，接受了多家媒體采訪，討論了AI 大數(shù)據(jù)醫(yī)療方面存在的問題及未來發(fā)展方向，對臨床工作中的問題，進(jìn)行深入溝通交流。
柏視醫(yī)療董事長陸遙做大會發(fā)言
吉大一是飛利浦“星云醫(yī)學(xué)影像人工智能平臺”在中國的首家落地機(jī)構(gòu)，作為覆蓋東北三省的綜合性醫(yī)療、教學(xué)、科研醫(yī)院，有67個臨床科室，2017年門急診量444萬人次，擁有1個國家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室，6個吉林省科技廳重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，雙聘院士3人，中組部“千人計(jì)劃”專家4人，近五年承擔(dān)省部級以上課題千余項(xiàng)，注重臨床醫(yī)療水平提升的同時(shí)，也著力推動科研和醫(yī)學(xué)成果轉(zhuǎn)化。星云平臺是獲得 FDA 和 CFDA 雙認(rèn)證的整合的智能化影像診斷和科研平臺，可輔助放射科醫(yī)生通過智能化圖像后處理為患者提供精準(zhǔn)診療，柏視醫(yī)療的鼻咽癌放療臨床靶區(qū)自動勾畫系統(tǒng)是第一款嵌入星云平臺的第三方醫(yī)療AI產(chǎn)品，可推動AI影像在具體臨床場景下的科研及其成果轉(zhuǎn)化。
鼻咽癌發(fā)病率為耳鼻咽喉惡性腫瘤之首，晚期存活率40-50%，主要治療方式是調(diào)強(qiáng)放療。在鼻咽癌放療中，醫(yī)生需要確定腫瘤范圍（GTV）和臨床靶區(qū)（CTV）。GTV和 CTV目前在臨床上需要放療醫(yī)生根據(jù)經(jīng)驗(yàn)手動勾畫，主觀性強(qiáng)，效率低，平均耗費(fèi)數(shù)小時(shí)。柏視醫(yī)療的鼻咽癌放療臨床靶區(qū)自動勾畫系統(tǒng)可同時(shí)自動勾畫GTV和CTV，將單個鼻咽癌患者的靶區(qū)勾畫時(shí)間提高幾十倍，勾畫效果接近于鼻咽癌放療專家的水平。
吉林大學(xué)白求恩第一醫(yī)院放射科主任、中華醫(yī)學(xué)會放射學(xué)分會大數(shù)據(jù)和人工智能委員會主任委員張惠茅教授表示：“希望未來放射科能成為臨床醫(yī)生的眼睛，通過人工智能技術(shù)的賦能，更好地輔助臨床醫(yī)生進(jìn)行診療決策，為患者提供更精準(zhǔn)的治療和就診體驗(yàn)。人工智能可以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷，減輕臨床工作強(qiáng)度；提高診斷效率，有效緩解醫(yī)療資源的供需缺口，但其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還存在很多挑戰(zhàn)，比如數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)收集規(guī)范化、數(shù)據(jù)安全等，需要人工智能專家、臨床醫(yī)生的緊密合作，希望未來有更多的放射科專家加入醫(yī)學(xué)影像與人工智能的跨界合作，加快臨床數(shù)據(jù)的積累，推動人工智能輔助診斷模型的不斷優(yōu)化與在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用落地。
