本文摘自雷锋网，原文链接：https://www.leiphone.com/category/healthai/Cu3Vimcwn0PCkwqo.html，侵删。
人工智能在医疗领域的应用日趋成熟，特别是在医学影像领域，多款人工智能产品已通过国家认证，并在国内上百家医院顺利投入使用，AI加持下的医学影像学，在预防、诊断、治疗及预后评估的质量和效率上都有了质的提升。
近日，北京和睦家医院在北京召开“和睦智能影像论坛”，本次大会由中国非公立医疗机构协会、和睦家医疗主办，雷锋网作为首席战略合作媒体进行报道。二十多位国内顶级的临床专家、教授以及国际知名的医学AI应用研发团队，共同聚焦、探讨人工智能影像的临床应用及科研进展，分享工作经验与研究心得。
新风医疗首席执行官、和睦家医疗创始人Roberta Lipson用一段中文进行了致辞。她表示，AI技术发展很快，也有越来越多的人在使用和受益于AI技术。希望通过这次论坛，可以让各位学者汇聚一堂，一起讨论AI在临床治疗全过程的应用经验，以及如何为人类健康更好地服务。
中国非公立医疗机构协会放射专业委员会主任委员郭启勇表示，从Basic语言到c++、Java的变化，从单机、云计算到元宇宙，计算机促进了人类和社会的发展。在信息化领域，计算机也深刻影响了影像学的发展，CT、磁共振等数字影像集聚着数字的魅力，从CAD到AI，无一不在影响和推动医学影像的进步。我相信，通过这次论坛，可以促进民营乃至公立医疗机构的智能影像技术的发展。
和睦家医疗事务副总裁马沛恩表示，我对AI在医疗领域的应用特别感兴趣，无论是支持用于管理的临床诊断，还是其他前沿的应用案例。作为一种工具，AI只会继续以我们从未见过的方式支持医疗服务。我非常期待听到来自所有专家的应用分享。我希望，今天的大会对所有参与者都是富有成效的，成为我们所有人学习、结识新老朋友的平台。
和睦家首席医疗官孙芾在致辞中说到，非常高兴大家能够参加北京和睦家医院与中国非公立医疗机构协会共同举办的论坛。在今天的论坛中，共有二十多位专家，包含了影像基础研究、临床诊断、内外科系统等多个领域进行学术交流，干货满满。感谢各位专家的大力支持，预祝大会圆满成功。
中国非公立医疗机构协会放射专委会主任委员 郭启勇
作为本次大会的开场报告嘉宾，郭启勇教授是中华医学会放射学分会第十二届主任委员、中国医师协会放射医师分会前任会长、原中国医科大学副校长、盛京医院院长。他的演讲题目是《医学影像AI的现状与未来》。
郭启勇教授在演讲中表示，AI在医学影像领域已有76款产品获得FDA批准，中国AI企业也在国际崭露头角。而AI的研究在逐步从单一应用走向疾病的全流程的管理。“从CAD走到AI，本质上是图像的特征提取、学习，没有关注临床的需求。所以真正的AI，未来一定是从单一的应用走向疾病的全流程管理。”
因此，未来医学影像AI要关注几个方面，首先，要注重技术与产品诊断的准确性，要进行端到端的研究，打破从科研到临床应用的壁垒；其次，要覆盖放射科工作全流程，从覆盖疾病诊疗全流程的角度来形成AI产品，最大限度减少或者消除非高技术类的劳动。
而医学影像AI也面临诸多挑战，例如：
动摇人道德主体地位风险及是否符合人类道德标准的问题（研发和使用标准化）；
大众公平受益问题（AI助益远程医疗）；
医疗安全风险问题（数据管理和使用标准化）；
医疗安全责任划分及认定问题（责任认定标准化）；
监管和政策法规问题（加强准入与监管，物价及医保）
郭启勇教授表示，解决这些问题，最根本的是依靠监管和政策法规的不断完善，进而实现完整的准入和使用制定，这样医学影像AI的明天才会越来越美好。
美国芝加哥大学放射学系（基础科学研究）副主席 Maryellen L.Giger
作为特邀报告的第二位嘉宾，Maryellen L.Giger教授是美国芝加哥大学放射学系（基础科学研究）副主席。同时，她也是医疗AI公司Quantitative Insights公司联合创始人，公司QuantX产品为美国FDA批准的首个机器学习驱动的癌症诊断辅助系统（CADx），2019年被《时代》杂志评为年度发明之一。
Maryellen L.Giger教授以AI在临床三维乳腺MRI及新冠肺炎方面的应用为例，进行了分享。
她表示，为了有更强大的人工智能，要跨过所有阻碍道德和值得信赖的AI人工智能的陷阱，特别是在数据和人工智能算法的训练/测试方面。“我们需要大量多样的数据，需要避免‘弗兰肯斯坦’式的数据库，避免拿到过于乐观的结果。”
因此，Maryellen L.Giger教授团队正在开展一个数据集项目——MIDRC，包括放射科医生，医疗企业，成像科学家都参与其中。该项目于2020年8月开始并建立的，为期2年。Maryellen L.Giger表示，所有的人工智能研究人员都可以访问，有了这样的数据集，我们将通过对算法性能进行真实世界验证，加快向公众的推广。
北京肿瘤医院医学影像科主任 孙应实
第三位讲者是北京肿瘤医院医学影像科主任孙应实，他的演讲题目是《人工智能在结直肠癌诊疗中的应用》。
他以广东省人民医院刘再毅教授发表在《Journal of Clinical Oncology》杂志上的研究成果、北京肿瘤医院与中科院自动化所田捷教授团队关于结直肠癌疗效评价的研究等多个案例进行分享。
孙应实教授在对直肠癌影像组学的文章进行总结时表示，未来有两个方向值得探索，一个是自动分割与分类，包括术后病理的预测、长期预后的预期以及基因型的预测；第二个方面，进行多中心研究，增加训练数据的规模，提高模型在不同环境中的泛化能力，从而有望将人工智能从研究真正推到应用。
他表示，Al有巨大的前景，局限性正在得到解决，而医学成像的发展特别适合机器学习的进步。”30多年前在研究生院的时候，我就将研究计算机视觉作为一个副业，到了今天，计算机视觉的发展远超想象。但与此同时，AI也和人一样存在偏见，同时还有不可解释性。”
他以机器学习在乳房X光检查中的应用为例，分析了AI在一些实际医学问题中的价值与缺陷。
Gregory Sorensen表示，“我们开始理解这些偏见，并且正在克服。这反过来使我们能够建立一个真正有用的人工智能。如果我们能将深度学习应用于癌症成像、病理切片、结肠镜检查图像，当所有的专业知识都被浓缩到软件中，就可以把世界上最好的医生带到每一个病人身边。”
阿里巴巴医疗人工智能实验室负责人吕乐
吕乐博士是阿里巴巴医疗人工智能实验室负责人、阿里巴巴达摩院美国研究员，IEEE Fellow、MICCAI委员会成员，曾任西门子、NIH、英伟达、PAII资深科学家、资深研究经理和执行院长。
吕乐博士表示，医疗AI要思考的最重要问题是对临床的作用，要学会做“有意义”的事情。
他以南加州大学发表在《Nature Communication》的一篇论文为例，研究人员可以基于最普通的病理染色图片，利用AI的方法可以判断胰腺癌病人的受体是阴性还是阳性，从而帮助医院优化了成本（免疫染色的方法更贵，也便利了病人）。“人工智能做到了人能猜，但是做不好的事情，临床意义很大。”
接下来，吕乐教授分享了与台湾长庚医院合作利用X光图像计算骨质疏松的风险度、与肝脏内科医生合作的脂肪肝定量分析、以及在肿瘤领域（胰腺癌、肝癌）早期诊断的多个案例，其中包括了与北京和睦家医院放射科合作的胸部病灶筛查模型的验证研究。
吕乐博士表示，医疗AI的技术要遵循中庸之道，既要有追求创新的精神，也要思考技术的临床价值。科学家和临床医生一定要肩并肩工作，像一个真正的团队一样紧密合作。
北京和睦家医院骨科主任路继科
北京和睦家医院骨科主任路继科主任发表了主题为《智能影像指导骨科机器人手术》的演讲。
他表示，传统的髋关节置换有不少缺点：术中骨折、术后脱位、肢体长短、边缘负荷增加导致骨溶解，而髋关节置换后容易双腿长短不一，还容易引发诉讼。因此，正确的假体大小和精确的位置安放是关键，而机器人就可以解决这个问题。
他以和睦家医院引入的MAKO机器人为例，分享了MAKO机器人辅助髋关节置换的原理和操作，其目的是减少关节组建放置的边缘失误，增加关节置换的精确性和准确性，显著减少并发症的发生。
但是，MAKO关节置换机器人也存在一些局限性，例如价格和效率比，需要技术支持，在手术时间和失血方面没有改进。当然，随着机器的更新换代，MAKO4.0版本对于复杂髋臼发育不良和腰骨盆矢状位不平衡的髋关节置换有明显优势。
中日友好医院放射科主任 谢晟
中日友好医院放射科主任谢晟发表了主题为《成人四肢骨折人工智能检测的优化研究》的演讲。
谢晟主任基于CT金标准的成人四肢骨折AI优化评价研究，试验内容是基于CT金标准对现有的深睿四肢骨折AI进行优化，评价优化前后的AI对于成人四肢骨折的诊断效能，与原始医师评价记录进行诊断效能的比较。
谢晟主任表示，这项研究的算法创新之处在于旋转数据增强，包裹框再生成消除特征图歧义，纯阴性图训练降低假阳性、多层特征输出，加强小目标识别。而在训练集和测试集的规模上，总样本量为666例，其中训练集395例，验证集99例，去除图像质量不合格之后的测试集为191例。而经过优化之后的AI，对于撕脱骨折、非撕脱骨折及其他部位骨折检出率都实现了大幅度的提升。
谢晟主任也补充到，部分关节的诊断还需要进一步提高，假阴性、假阳性有望通过针对性训练更加改善。
电子科科大学信息与通信工程学院教授 李纯明
李纯明教授是电子科技大学信息与通信工程学院教授 ，IEEE Fellow，中国体视学学会智能成像分会副主任委员。他发表了《基于知识和典型特征点的医学影像分割方法》的主题演讲。
李纯明教授表示，医学图像的噪音、对比度低、磁共振图像的明暗度不均匀、CT图像的金属伪影等，都给分割算法带来很大的挑战。而深度学习本身的不可解释性、依靠大样本训练、泛化性差等缺点，也进一步促进研究人员寻求更多的创新点。
他以近年来在左/右心室图像分割工作为例，试图将解剖学知识融入图像分割算法里。李纯明教授表示，很多解剖学结构是凸出的形状，而这个“凸性”可以用数学上曲线的曲率来描述，研究人员就可以用算法自动算出曲线曲率，进而引导曲线的运动、实现图像分割的效果。这样的方法，也可以用在三维图像中。
此外，他还分享了基于前向和后向扩散的图像去噪和图像分割的工作方法和成果。
李纯明教授表示，基于典型特征点的图像分割方法，可以简化传统的交互式分割的人工操作（从前景背景划线到取典型特征点），简化机器学习的方法的手工标注，降低了手工勾画边界的难度。
北京协和医院放射科 冯逢
冯逢教授是北京协和医院放射科副主任，主任医师，她以《人工智能在癫痫影像中的应用》为题，做了报告。
冯逢表示，癫痫属于反复发作为特征的神经元异常放电的突发性疾病，导致中枢神经系统出现短暂障碍的慢性疾病，影响所有年龄层次。它存在两个发病高峰，一个是儿童青少年群体，一个是中老年群体。目前，图像诊断和脑电图诊断结的联合诊断是确诊和识别癫痫的重要手段，但目前至少还有50%的癫痫疾病无法确定病灶。
冯逢谈到，由于个体大脑先天或后天发育的不同，以及大脑皮层本身的不规则型结构，目前二维成像和脑电波在诊断时耗时、费力，精准度低。
她表示，以往的人工智能方法是通过机器学习图像和脑电图数据来做预测和诊断，但近年来大家关注到癫痫是一个长期慢性的、综合性的疾病，通过增加小脑数据、年龄数据、心情数据等多元数据，选取不同特征学习成为临床新手段。但难点在于这些病例都没有很大的样本，难以做标准化的大样本分析。
最后，冯逢提到，目前人工智能的研究方法在癫痫临床应用中有很大优势，并有以下几个特征：一是目标癫痫的综合征不同；二是影像设备、序列不同；三是提取的特征不同；四是机器学习的策略不同。因此不同的机器学习方法对应不同的临床问题，很难比较得出哪种机器学习的模型更好。
中国科学院自动化研究所研究员 何晖光
何晖光教授是中国科学院自动化研究所研究员，中国科学院大学人工智能学院脑认知与智能医学教研室主任、岗位教授。他以《人工智能在神经精神疾病研究中的应用》为题，进行了主题分享。
他表示，在神经精神疾病领域，人工智能的研究框架包含病理学研究和计算机辅助两部分。其中前者涉及大脑结构可塑性、大脑功能的改变、与临床表现关系、潜在生物标记；后者涉及智能辅助诊断、发病风险预测、个体诊疗方案、脑机交互与协同。
因此必须要采集多中心、多病种、多手段（如磁共振、脑电，眼动）的数据，从脑结构、脑功能、脑网络、脑动态特性、脑可控特性等对比正常人和病人的大脑变化。得到这些数据后再对临床和行为数据做相关性判断，从而推进精神疾病的病理发病机制。
何晖光谈到，这部分的工作属于前端数据标记，接下来要训练一个学习模型，并逐步构建一个全脑通计算模型，更进一步，还要研究脑机交互和协同机制，形成一个智能诊疗的系统平台。
最后，何晖光在展望人工智能在神经精神疾病研究时谈到，希望这样的研究能够结合医生的专业知识，对特定脑区建模，将数据和理论相结合，增加模型的可解释性，从而对神经疾病精准调控。
会议还邀请到了中国医学科学院报编辑部副编审李洁，她以《从医学顶刊发文看高水平医学AI研究论文内容组织》为题，介绍了自己在组织医学人工智能专题的过程中，观察到的医学AI论文趋势。
李洁总结到，近年来，医学AI领域发表的学术论文有五个特点：基于AI的医学研究整体发文量在近5年数量增长达5倍，成为热点邻域；文献综述、观点、评论性文章数量增长显著，而临床试验研究发表的论文数量增长缓慢，说明AI临床研究较为薄弱；系统综述和Meta-分析文章数量较少，说明AI临床效用研究开展不足，研究报告的内容缺乏质量标准；目前尚未有基于Al医学应用的临床实践指南或共识出现，多中心临床研究论文逐年增长是一特点。
其中，顶刊评论文章中AI在医疗卫生领域的重要关注有几点：在现有疾病诊治临床路径中价值；患者获益vs潜在风险；人工智能vs医生诊疗；临床有效性需要谨慎评价；强调应用研究的可重复性；研究方法的透明性；伦理、法律、规范；AI医学研究报告指南。
李洁表示，临床试验研究发表的论文数量增长缓慢，说明临床专家普遍对人工智能技术临床应用的有效性持谨慎态度，同时，也说明研究论文的设计不完整。目前，已经出台了近 300 个临床试验报告指南，目前发表在新英格兰医学杂志上的一篇题为《人工智能检测视网膜眼底照相的视乳头水肿》论著，是一篇不错学习范文。
最后，李洁希望未来医学和工学以及出版方的能够更好地合作，提供更好的人工智能临床评价的有效的证据，让人工智能真正为患者的预后，患者疾病的诊疗结局服务。
北京肿瘤医院放射科副主任 唐磊
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