中国医学影像AI产学研用创新联盟隆重成立了!

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<h3>会议纪要</h3> <h3>会议地点:国家会展中心(上海)</h3><div>会议时间:2018年4月12日</div><div>会议参加人员:联盟顾问、名誉理事长、理事长、副理事长以及300余名医学影像AI产、学、研、用各界代表</div><div>会议特邀嘉宾:中国产学研合作促进会执行副会长、秘书长王建华先生;美国科学院外籍院士、原中华医学会副会长戴建平教授;中国生物中心,王德平研究员;国家卫生健康委的标准委员会信息标准专业委员会主任委员孟群教授;中国食品药品检定研究院光机电医疗器械检验室,任海萍主任;上海市卫计委医学科技教育处,张勘处长;中国医院协会副会长、中国医科大学副校长郭启勇教授;中华放射学分会名誉主任委员、复旦大学前副校长、伦琴医疗董事长冯晓源教授;中国医师协会介入医师分会首届会长、中华放射学分会前任主任委员徐克教授;中华放射学分会主任委员、北京协和医院金征宇教授;联盟理事长单位:上海长征医院张殿勇院长;中国医师协会放射医师分会会长、北京友谊医院副院长王振常教授;辰德投资管理有限公司合伙人,谈庆先生</div> <h3><br></h3><div>联盟成立仪式由常务副理事长兼秘书长高红主任主持。她首先隆重地介绍了到会的特邀嘉宾,感谢他们的莅临和指导。接着充满感情地汇报了联盟筹备情况,感谢在联盟筹建过程中总会和顾问团等给予支持和帮助的领导、热情参与的理事和单位、以及筹备组成员们的辛苦工作,并简单地介绍了目前联盟组织情况。 </div> <h3><br></h3><div>中国产学研合作促进会王建华执行副会长宣读“关于成立中国医学影像AI产学研用创新联盟的复函”,明确了当下成立医学影像AI联盟的重要性和必要性。</div> <h3><b><font color="#ed2308">随着在场特邀嘉宾上台揭牌,中国医学影像AI产学研用创新联盟宣告成立。</font></b></h3><div><br></div> <h3><br></h3><div>成立仪式上,王建华副会长为联盟顾问、名誉理事长及理事长颁发了聘书;戴建平教授、冯晓源教授、徐克教授、刘士远教授为联盟副理事长、秘书长、副秘书长颁发了聘书。</div> <h3>首届联盟理事长刘士远教授致欢迎辞。他代表理事会感谢与会代表克服交通困难来参加联盟的诞生典礼,感谢筹备期间王建华副会长给予的大力的扶持,感谢戴建平院长、徐克院长、冯晓源校长等顾问代表对联盟的关怀和帮助,感谢金征宇教授、张殿勇院长作为名誉理事长给予的鼓励和大量资源支持,感谢所有理事成员积极参与和加盟,感谢高峰论坛所有讲者分享他们的宝贵经验,感谢高红秘书长为首的秘书团队筹备期间的辛苦工作,感谢国药励展胡总团队为联盟成立大会和高峰论坛做出的全力支持和奉献,感谢飞利浦、恒瑞医药、推想科技、联影医疗以及深睿医疗等副理事长单位在筹备和会议期间所做的大量工作,同时感谢所有关心支持帮助联盟成立的各位领导、同道和嘉宾。</h3><div>他接着对联盟的性质、成立的意义、联盟的宗旨、发展的方向都做了全面的讲述,在短短的时间内,使大家对联盟有了一个基本的了解。中国医学影像AI产学研用创新联盟将有效整合行业产、学、研、用各方优势资源,建立产业上下游、产学研信息、知识产权等资源共享机制,建立人才培养、国际合作的平台,推动诊疗指南、操作规范体系的建立,有效促进中国医学影像AI事业及相关产业技术创新发展与协作共赢。他还指出了联盟下一步具体工作目标,一是促进中国医学影像产品的创新转化和使用,制定行业发展方向和标准,二是组织编写医学影像人工智能领域的白皮书,对行业整体的状况做介绍和评价;三是组织以疾病为导向的专业合作组,组织并集中力量科研攻关促进医学影像AI产品的创新;四是做好政府的参谋,协助相关政府部门制定医学影像产品的标准,并构建标准数据库对产品性能进行测试验证。他的发言获得了在座产学研用单位代表的热烈掌声。</div> <h3>名誉理事长金征宇教授通过视频表示了衷心的祝贺。他说,党中央和国务院高瞻远瞩发布了《新一代人工智能发展规划》,制定和实施了人工智能发展国家战略。我们在这个时候作为医学工作者和医学人工智能结合是非常重要的。希望在这个联盟里面,大家共同努力,互相切磋经验,使我们国家人工智能方面能够居于世界的领先地位,并预祝大会圆满成功,预祝大家取得更好的成绩。</h3> <h3>作为理事长单位,上海长征医院张殿勇院长代表全体员工向莅临本次大会的各位嘉宾表示热烈欢迎!他指出中国医学影像AI人工智能产学研用创新联盟的成立顺应潮流、恰逢其时,是落实十九大健康中国战略和中国人工智能战略的重大举措,需要大家的共同努力、精诚合作,通过联盟发挥纽带桥梁作用,加强医学人才和人工智能人才的互动交流,实现医疗大数据和深度学习技术的结合,推动产业资本和创新公司的合作,形成联盟成员间优质资源互补的良好局面,真正实现产学研用的有机结合。作为联盟理事长单位和发起单位之一,我们长征医院期待这个全新的、具有重大意义的机构,能与各位同道一起共同致力于人工智能在医学领域的落地生根、发芽、结果,并实现临床的应用,造福百姓。</h3><div><br></div> <h3>联盟顾问中国医师协会介入医师分会首届会长徐克教授对中国医学影像AI产学研用创新联盟的成立也表示热烈的祝贺!他在发言中指出中国医学影像AI产学研用创新联盟的成立应该说是天时地利人和。同时也任重道远,如何在搭建这个平台以后,能够有组织、有计划的把各项影像学AI的工作有声有色的开展起来,的确要费很多的心血。相信在联盟理事长的带领下,在咱们产学研合作促进会领导的引领下,创新联盟一定会办的越来越好,也希望我们所有参加联盟的相关企业界领导和技术人士能够积极主动、献计献策,把我们崭新的平台能够运行的更好,不断取得新的、更大的成绩。并预祝联盟取得成功,也预祝我们这个行业能够有更大的发展!</h3><div><br></div> <h3>联盟顾问原复旦大学副校长冯晓源教授指出人工智能在医学上首先的突破很可能是在影像界,能够把这个责任在影像界承担下来是我们的光荣。做AI来讲,算法、应用场景、价值这三块能够连成一片就是我们这个联盟最重要的任务。联盟成立了,接下来是怎么利用这个平台把这几块东西都连在一起,最终能够造福老百姓,给病人带来希望!同时,让我们影像界的医生,让我们这个团队在医学的领域中创造新的辉煌!</h3><div><br></div> <h3>原中华医学会副会长戴建平教授指出,AI的价值在医学影像上集中起来实际上就是两点:第一个就是质量,第二个就是成本,也就是提高医疗质量、降低医疗的成本。我们国内的AI还是和美国有很大的差距,这种差距作为市场来讲,第一,就是我们的顾客到底需要的是什么,也就是说,我们怎么能够做到病人的需求。第二,就是现在还是跟风在做,作为整个市场上来讲,我们都是在看别人在做什么,然后我们再做,是纯粹的复制。因此,有了组织,下一步干什么?我觉得它既然是产学研,它必须得有生产,它必须得有产品,而这种产品又集中在临床的需求上。我预祝我们的AI产学研用联盟能够为我们在医改过程当中打造新兴的器具,有助于用户的需求,包括病人、政府、医生等等,同时提高医疗质量、改善服务态度、降低医疗成本、处处方便病人!</h3><div><br></div> <h3>上海市卫计委张勘处长指出,当今世界全球健康医疗卫生发生大的变革,可以用六个“化”来概括:经济结构的健康化,医疗技术的专业化、医学模式的多样化、医疗服务的多元多样化、医疗体系的协同化、政府市场的合作化。健康服务业的发展,健康科技创新是一个很好的工作基础,医学影像是临床医学基础性、支持性的学科,新的技术、方法怎么反哺于老百姓的健康,我们有共同的责任。当大数据遇到人工智能,最有希望突破的是我们医学影像领域。从临床中来到临床中去,人工智能辅助医疗已经有了很好的变革和进展,创新联盟更多的应该讲是自己的创新故事,在出成果、出人才、出成效方面讲出我们共同精彩的故事,只有讲出自己故事的时候才能好,预祝联盟事业更多的精彩、更多的成功!</h3><div><br></div> <h3>最后,王建华副会长语重心长地表示:联盟最大的特点就是产学研用紧密结合在一起的创新性组织。我们建立这个联盟就是深度融合的一个平台,特点就是产学研用的协同,过去我们讲产学研合作,那么现在我们讲深度融合,我们只有通过一种创新性的组织,搭建一个跨界融合的平台来推动我们的人工智能和医学影像的紧密结合,只有这种跨界融合,我们才能碰撞出更好的火花。人工智能在医学影像的应用,可能会得到最先突破,也是我们老百姓受众面最快、最及时的一个非常重要的突破,这个联盟的建立对于推动人工智能医学影像方面应该是一个孵化系统又是一个加速器,可以更快、更精准的来推动人工智能跟医学影像的对接。我们的责任重大,有很多的工作要去做,特别是长征医院要更好的引领我们中国人工智能医学影像方面的应用。希望联盟从今天开始,要团结人工智能领域、医学影像领域各方面产学研用界朋友,把这个平台搭建好,真正为我们国家的人工智能,在我们老百姓看得见、摸得着的应用领域做出突破,在医学影像这个领域做出更大的贡献!</h3><div><br></div> <h3>紧凑的开幕式之后,理事单位代表纷纷与嘉宾合影留念,留下这一历史性的时刻。联盟的重磅推出将成为医学影像AI产业走向规范化、体系化、专业化的重要里程碑。</h3><div><br></div> <h3>本次大会特邀相关多领域专家从国家科技部层面、卫计委层面、CFDA层面以及投资人层面、专家层面及企业层面围绕数据、政策、应用实践等不同的领域内容分享了他们的观点。</h3><div><br></div> <h3>300人的会场座无虚席,虽然CMEF期间进行了人流管控,交通不便,很多代表还是克服重重困难积极参会!</h3> <h3>上午论坛主持人:北京友谊医院副院长,王振常教授;上海同济大学同济医院副院长,王培军教授</h3> <h3>特邀嘉宾单元</h3> <h3>第一位讲者是来自科技部王德平教授,他介绍了国家科技计划布局与部署,国家科技部的改革方向和要点,以及相关重点项目的类别和细节。介绍的项目内容从基础的研究方法,到临床问题的研究,从临床的问题到预防健康等等,涵盖了几乎所有的医学的一些重要的研究的方向和内容,令大家受益匪浅。他同时仔细讲述了申报当中应该注意的事项,对联盟理事们将来申请国家重点研究项目具有非常好的指导价值。其站在顶层设计的平台上的这个讲座对联盟今后的工作有很大的指导意义,博得了大家热烈的掌声。</h3><div><br></div> <h3>国家卫生健康委的标准委员会信息标准专业委员会主任委员孟群教授以研究者的身份全面介绍了我们国家的卫生信息健康大数据的建设的一些情况,特别是大数据开放分享存在的敏感而痛点问题。他认为,健康医疗大数据从技术的角度首先要保证系统安全、数据安全、用户安全。在医疗健康领域要建立授权机制,要建立用户安全、数据安全和系统安全建立保障体系。大数据开放共享目前存在值得大家探讨的问题,一是数据质量与标准化;二是数据的产权和交易。在讲到了AI的一些应用和接下来的一些趋势。他认为人工智能的未来发展,离不开以下几点:1、三要素:算数(海量数据)、算力和模型算法。2、AI在医疗卫生领域必不可少的是行业需求应用为导向,所以影像的AI行业需要专家的参与,这是人工智能在医疗卫生领域必然的选择。也可以说是是第四要素。3、国家战略、行业 AI联盟、社会资本对人工智能在医疗卫生领域的投入,将促进整个人工智能在医疗领域产业的发展。与会者聚精会神奋笔记录,都觉得受益匪收获满满!</h3><div>中国食品药品检定研究</div> <h3>中国食品药品检定研究院光机电医疗器械检验室任海萍主任全面介绍了AI产品质量评价的方法、评价内容、评价标准和评价流程,以及接下来在评价质量当中需要解决的问题。她非常专业深入地指出了AI产品存在的一些特殊的问题,比如推广应用能力稍差;模型迭代变更到什么程度需要再次重新注册;输入数据波动对输出的影响比较大等等。她指出,目前国家对AI的评价除了现有的一些软件检测方法以外,对其性能尝试采用标准测试集的方法进行。大家一致认为任主任讲座内容对AI研究者或公司推广来讲具有非常好的前瞻性指导价值。</h3><div><br></div> <h3>辰德资本的谈庆以一个投资人眼光,畅谈了AI影像企业的商业价值。虽然AI影像公司在短期内难以盈利,但投资人依旧看好AI在影像界应用的长远趋势。正是在这个前提下,有这么多人涌入了这个行业,有这么多资金涌入这个行业,也推动了这个行业的发展。在过去大家都是在讨论AI来取代什么,其实, AI的商业价值应该是一个工具的商业价值,而不是AI取代一个放射科医生以后的价值。一个好的产品首先讲逻辑适用,商业的应用有价值然后还有规模。产品要能够落地,而且规模化的使用。作为投资人最看重的就是价值续存,就是这个东西为啥你能做,别人做不了。说到产品的壁垒,他分析到,一是技术壁垒。二是数据的壁垒。三是应用场景,对投资人最重要的是应用场景是不是能够直接产生商业的价值。目前大部分的应用商业价值还没有得到很大的一个体现,希望大家一起来探索能够找到这个方向。四是资源壁垒,怎么样能够凝结到商业资源,包括渠道资源和行业专家的资源等等。五是速度的壁垒。融资能力将会成为一个很大的一个行业的壁垒。另外产品的多样性,包括市场的多样性、落地的能力等等。一个赢家的特征必须要跟他的商业模式结合起来,紧跟市场的规模和市场的认可度。短短的时间,谈庆投资人全面讲述了AI的产品最后推向成功的各个要素,现场座无虚席,场面火爆。</h3><div><br></div> <h3>中国科学院深圳技术研究院副院长郑海荣教授在报告中介绍了在AI环境下的多模态跨尺度医学成像信息整合利用,指出:成像技术和智能数据处理是影像AI的两大发展动力。他分享了多模态成像的现状、种类,以及未来潜力的方向,以及深圳院团队的一些工作,包括影像数据和人工智能怎么样来对接。他指出,大批量数据深度挖掘利用可变成高精度的临床诊断的价值,变成一个新的学术热点,也变成了医学影像AI转化的产业热点。他提醒到,在AI医学图像里面要注意不同模态影像中目标信息的涵义及其图像处理的方法是什么,针对特定疾病的问题是什么,哪些可以被AI处理。这些内容对大家都有非常大的启发。</h3><div><br></div> <h3>卫星会主持人:电子科技大学医疗健康大数据研究院副院长,曲建明教授;北京儿科研究所附属儿童医院放射科主任,袁新宇教授</h3> <h3>飞利浦亚洲研究院医学大数据与人工智能首席科学家周子捷数字化进程助力人工智能驱动的精准医学。他分享了AI在中国医疗的挑战和机遇,医疗AI的三大主要技术:(1)自然语言处理(Natural Language Processing)、智能影像结构化报告、智能处理临床文本报告(2)图像深度学习,(3)临床大数据分析(风险模型和相似病人分析)。分享了两个案例:(1)一站式AI肿瘤解决方案- 肝癌,(2)AI乳腺癌精准筛查和诊断。介绍了飞利浦对医疗AI的愿景,一个好的AI的平台是可以加速AI研发的。</h3><div><br></div> <h3>下午上半场主持人:中华医学会放射学分会副主任委员,程敬亮教授、中华医学会放射学分会常委,郭佑民教授</h3><div><br></div> <h3>医生研究者演讲单元</h3> <h3><br></h3><div><br></div><div>华南理工大学医学院副院长梁长虹教授根据自己的研究和大家交流了医学数据的复杂性与人工智能。他认为,AI在医疗领域里面替代医生应该是不可能的,但AI是工具有望成为医生的好助手。他着重提出,医院数据是高度复杂的,信息孤岛也比较多。深度学习能够解决特定环境下的具体问题,确实能够帮助我们,但是模型的泛化还存在很多问题,能不能把这个模型就泛化到其他去,这些都是问题,当然在数据的共享方面也许区块链是可以破解数据垄断的一个手段。AI的算法还需要探索,AI能够提供帮助,应该来说未来是大有前途的。在医疗实践过程中间,可以借助AI实现医疗流程的优化和自动化,对现在的流程进行一种优化,甚至于是一种变化。把我们的AI与人结合起来才能发挥最大的利益。</div> <h3>中华放射学会副主任委员,973的首席卢光明教授结合文献和自己的研究实践从三个方面探讨了中枢神经系统影像人工智能研究。第一是在神经系统里面有什么潜在的临床价值;第二个就是现在在国际上国内大概主要做了点什么;最后就是今后怎么做。他提醒大家,在中枢神经系统既可以去做筛查又可以做分级和亚型的一些诊断、以及愈后判断等等。同时,中枢神经系统疾病要用好的话,标准的大数据收集和管理是非常重要的。</h3><div><br></div> <h3>上海交大教授,国家千人计划专家钱大宏博士跟大家分享了在深度学习的辅助诊断的驱动下怎么能够做到安全的数据共享,同时又能够体现它的价值。他围绕数据驱动探讨了安全的共享数据。数据是一个协作的过程,但是,研究科研人员或者医生花了很多的时间,花了很多的精力去把这个数据清洗好标注好,用完以后怎么体现出这个数据的价值?怎么解决数据的安全共享问题?现在由于受到隐私、安全或价值体现这三个限制点,使得共享机制变得非常困难,他提出了去中心化的基于区块链的医学影像数据共享的一个机制。其中几个关键要素是数据的加密、分布式存储,以及深度学习模型的注册。最后给临床医生,科研工作者或者其他数据创造者一个价值上的认可,而且可以扩展到其他的医学数据。希望我们中国医学影像AI产学研用创新联盟可以发挥一个非常关键的作用。</h3><div><br></div> <h3>复旦大学肿瘤医院的常才教授跟大家一起交流关于人工智能在超声方面的应用,超声到底和人工智能有没有关联?超声能不能做这个工程?他认为超声最大特点是操作者依赖性和实时性,这使得超声人工智能之路变得非常艰难。但是,如果可以获取标准层面,至少可以实现便携式设备加大数据再加上人工智能分析给出就医者一个医疗建议,使其临床更加有目的,看病更加有的放矢。同时,他认为,由于不同厂家生产的机器会对人工智能识别图像产生非常大的影响,应该对不同仪器获得图像的一些参数的提取,来摸索这些参数到底会对整个分析产生多大的影响,找到不受影响的一些更有价值人工智能的参数。</h3><div><br></div> <h3>下午下半场主持人:四川大学华西医院放射科主任,宋彬教授;江苏恒瑞医药股份有限公司市场部执行总监,谷可军先生</h3> <h3>副理事长单位代表演讲单元</h3> <h3>联影智能公司的CO-CEO沈定刚教授,他从自己的切身实践经验跟大家讲述了应该怎么样应用人工智能,提醒大家要重视数据采集环节,注重采集方面的数据规范和智能化;其次要注意人工智能和医生的合作;除此之外尚要注意多种技术分析的重要性。</h3><div><br></div> <h3>科大讯飞医疗信息技术有限公司CEO陶晓东先生认为,人工智能应当回归医学本质,解决临床问题,要让人工智能技术“理解”成像的目的并熟练“掌握”临床语言。在医学影像这一高度专业化的复杂领域,人工智能行业从业者应当结合核心技术、健康医疗大数据及优秀业内专家的经验,从而打造对临床真正有实用价值的产品。</h3><div><br></div> <h3><br></h3><div>推想科技营销总裁席谓龄总裁讲述了从临床中来,到临床中去——医学影像人工智能探索之路。向大家汇报了推想科技三年来在医学影像人工智能的探索中,特别是在落地方向的收获和体会。</div> <h3>深睿乔昕CEO认为数据驱动智能巨大的成功会取代传统的人工智能,会有更多关注人类意识系统上的开发,人类很有可能被取代一部分任务而并非是工作。联盟成员来自于产学研用各个领域,希望在平台联盟当中发挥各自的作用,共同推行人工智能在医学领域的发展。</h3><div><br></div> <h3>AIRDOC副总裁张京雷分享了医疗人工智能的功能定位和角色探讨,从AI在医疗方面的定位认知非常清晰,而且给了很多的应用的场景。他认为人工智能最好的技术定位是把患者筛查出来,有的放矢诊治。人工智能扮演的角色,他认为是医生的助手,在未来将是熟练掌握人工智能技术的医生和对人工智能不熟悉或者没有办法去掌握的医生。</h3><div><br></div> <h3>联盟副理事长兼常务副秘书长萧毅教授做了简短的会议总结。她首先代表理事会再次感谢所有的讲者,感谢理事和理事单位的支持,感谢与会者尤其是到近下午六点还坚持听课的听众。她讲到会议准备稍显仓促,会务接待可能有很多不尽人意的地方,谢谢大家的谅解。这次高峰论坛内容精彩纷呈,大家都表现了非常大的热情和参与度,300人的会场座无虚席,一大批热心的参会者宁愿伫立在会场的四周,也要自始至终地聆听各路大咖的分享,希望这股热情能通过联盟的引导、聚集和放大,照亮医学影像AI的前进之路。她说,今年联盟年会一定能够办的更好,计划将从“资产研学用”五个方面准备特色的内容,也希望大家尽早准备、积极参与、并从多个角度多提意见和建议。祝愿大家返程顺利。</h3><div>至此,首届中国影像AI高峰论坛圆满收官!</div>