AI＋醫療融合發展 亟待跨學科團隊建設

原標題：AI＋醫療融合發展 亟待跨學科團隊建設

　　11月2日，2020粵港澳院士峯會暨第六屆廣東院士聯合會年會專題活動“AI+醫療健康領袖峯會”在東莞舉行。與會專家認為，人工智能醫療是醫療衞生技術和通用信息技術深度融合發展的產物，是醫療衞生領域未來發展和轉型的方向。

　　“醫療智能化現在已經逐漸形成一種新的醫療模式。”中國工程院院士、國家新一代人工智能戰略諮詢委員會組長潘雲鶴指出，“這個醫療模式首先是從智能設備開始的。智能設備如果和服務連在一起就變成一個雲平台，雲平台可能把大醫院、中小醫院、病人和居家使用者聯繫在一起，實現智能設備共享。將數據存在該雲平台裏，同時為中小醫院和大醫院進行服務。”

　　潘雲鶴進一步闡述：“知識雲平台可以和科研教學的知識結合起來，比如皮膚病的研究、教學等。雲平台實際上是不斷髮展的教科書，最後還可以把藥店、急救車連在一起，形成一個新的以知識為中心的醫療系統。”

　　在中國科學院院士、清華大學人工智能研究院院長張鈸看來，醫療健康的智能化勢在必行，但人工智能在醫療健康上的應用還存在不安全、不可信、不可靠和不可擴展等風險。“第三代人工智能是今後的發展方向，即建立可解釋和魯棒的人工智能理論，發展安全、可信、可靠和可擴展的人工智能技術，推動人工智能在醫療健康中的應用。”

　　人工智能在醫療器械領域有哪些應用？“從醫療器械的角度來説，幾乎每一個領域、每一個類別都和人工智能有關係，比如有源類的醫療器械，檢驗的、手術的、可穿戴的這些裝備，還有一大類是無源類的各種植入體，像人工關節、人工器官、心血管支架等，由於人工智能技術的發展，這些植入體的功能、性能都發生了非常大的變化，可以説是跨越式變化。”中國工程院院士、華南理工大學原校長王迎軍認為，人工智能正在推動醫療器械行業的革命性轉變，AI與醫療器械兩個多學科交叉領域的深度融合發展，需要跨學科團隊整體建設，包括人才培養以及深度融合的課題研究等。

　　“雖然我們關注於人工智能應用於臨牀診斷、治療，即AI如何提高醫生診斷效率，但不容忽視的還有用於訓練AI的數據。這些數據應該更加完整、準確並定期更新，對於病人而言，信息的點、面以及長期追蹤很重要。”廣東省人民醫院院長餘學清從臨牀角度指出，“我們需要在科學家協助下，獲得完整、正確、快速的數據，但同時保證數據安全。”

　　對此，王迎軍指出，AI+醫療健康本身是一件醫工交融的事情，需要醫工緊密結合的團隊來做。她強調：“無論是現代醫學還是人工智能、醫療器械的發展，都需要一個更緊密的多學科團隊、更早的融合，而不是你來做，我來用。”