院士峰會｜聽聽院士怎麼看「AI+醫療健康」前景

人工智慧和醫療健康，兩個看似遙遠的領域，在11月2日的東莞松山湖2020粵港澳院士峰會暨第六屆廣東院士聯合會年會中緊密結合在一起。在疫情防控常態化的背景下，「AI+醫療健康」的探討既應景又前沿。

現場，院士專家和政府相關部門齊聚一堂，探討「AI+醫療健康」的前景、應用，為加強人工智慧應用於不同醫療場景出謀劃策。

會上，七名來自中國科學院和中國工程院的院士圍繞著「AI+醫療健康」的主題做報告，涵蓋了醫學智能裝備智能化、AI在中醫藥技術進步中的應用、大數據在新冠防控中的應用、智能健康系統建設等內容。院士支招，智慧碰撞，這場學術前沿的交流將會擦出怎樣的思想火花？

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院士主題報告精彩內容匯總

中國工程院院士、國家新一代人工智慧戰略諮詢委員會組長潘雲鶴：

我國醫學裝備智能化的第一個發展趨勢是大數據智能用於讀片（醫學影像識別），根據浙大邵逸夫醫院和AI所合作的角膜炎圖像智能識別與輔助診斷系統數據顯示，AI目前達到的診斷準確率接近80%，超越96%的測試醫生（421人）。

第二個趨勢是大數據智能+醫療裝備正在中國出現，比如智能超聲診斷儀等。

第三個趨勢是人機融合增強智能的醫學裝備出現，在一些特殊的醫療場景下，人機融合增強智能的醫學裝備能減少輻射等有害物質對醫患雙方的傷害。

另外，跨媒體智能的醫療產品出現、群體醫療健康體系的形成也是「AI+醫療健康」的發展趨勢。

中國科學院院士、清華大學人工智慧研究院院長、教授張鈸：

人工智慧技術改變了醫療和健康，醫療健康的信息化和網絡化是大勢所趨。在這種趨勢下，醫療人員和病人之間的關係也將發生重要改變。「望聞問切」是傳統的診斷方式，這是一種基於知識驅動的決策系統，一方面，專家知識與經驗非常匱乏與昂貴，不能覆蓋全民；另一方面，基於知識和經驗的決策，錯誤率較高。未來，AI將輔助傳統診斷方式，開出更準確的藥方，減少醫療人員的判斷失誤，增加病人得到合適治療的概率，從而幫助營造良好的醫患關係。

中國工程院院士、生物晶片北京國家工程研究中心主任、教授程京：

人工智慧對中醫藥技術進步同樣有幫助。比如在糖尿病的診斷中，中醫有種特殊的診斷方式稱為「看眼象」，醫生通過觀察病人的眼黑和眼白，得出一些醫療判斷。在AI引進「看眼象」領域後，這一診斷變得更加準確。基於AI的眼象糖尿病輔助診斷系統數據顯示，在測試的857例診斷中，AI「看眼象」的準確率高達94.81%，敏感度和特異度都在90%以上。有了AI的加持，中醫對公共衛生的貢獻將顯著提升。

中國工程院院士、中國電子信息產業集團有限公司首席科學家方濱興：

在過去幾個月中，大數據被證明是疫情防控中的關鍵技術。大數據為什麼能應對重大公共衛生事件？因為它具備數據獲取與採集、數據抽取和集成、數據存儲與管理、數據建模和分析、圖像識別與自然語言處理、分析結果的解釋和可視化六大功能，經過這六項處理，我國的疫情防控的效果和效率都大大提升。

中國科學院院士、中科院腦科學與智能技術創新中心主任、教授蒲慕明：

人的大腦非常複雜，人工智慧向類腦人工智慧發展是人工智慧發展的方向。目前，腦機智能技術需要創新腦機接口和腦機融合的新方法，以電、磁、光、超聲等方式來調控腦活動，並且配備新一代機器學習模型和類腦計算系統。未來，類腦人工智慧將成為人工智慧研究的方向。

全媒體記者 見習記者 唐卓 記者 曹麗娟/文

全媒體記者 鄭志波/圖

全媒體記者 蘇祖洪、楊溪、黃智謙、陳奕希 黃鈞波/視頻

全媒體編輯 鍾彥亮