作為聯影集團在人工智能領域的重要戰略布局，今年，聯影智能聚焦臨床手術、醫學科研、影像診斷三大領域，攜醫療"元宇宙"、科研"大模型"等創新技術，及40余款影像診斷AI解決方案亮相RSNA，描摹未來醫療圖景。值得一提的是，聯影智能此次參會距離2019年首度亮相已睽違三年。今年攜一系列創新成果再度回歸RSNA線下展，正在用實踐詮釋"引領"與"改變"。
數字孿生手術平臺uAI-MERITS全球首發
醫療元宇宙的基石，來自于"一切皆可孿生"。聚焦臨床手術場景，聯影智能于此次盛會首發數字孿生手術平臺uAI-MERITS（Metaverse Ecosystem for Robotic Intervention, Therapy, and Surgery）。該平臺旨在利用尖端的人工智能和計算機視覺技術，創建在手術場景下的患者、醫務人員和操作環境的數字孿生，進而賦能術前準備、術中導航、術后隨訪的全方位健康管理。
具體來看，術前，uAI-MERITS可整合包括患者影像、病史、實驗室結果在內的多模態數據，為術前規劃提供詳盡參考。術中，uAI-MERITS可通過全息仿生實景渲染將患者術前影像投射至患者身體，并在手術過程中持續將渲染圖像與患者實體實時配準，輔助醫生精準定位手術區域，并于術中全流程聯結調控醫療設備，實現手術機器人、移動機械臂等設備自動定位、移動路徑自動規劃，避免碰撞。未來，uAI-MERITS也將實現基于術中重要數據自動生成手術報告，為后續治療計劃提供參考。長遠來看，從疾病孿生到設備孿生的全程覆蓋，uAI-MERITS 或將有望助力實現遠程手術，助力醫療資源的優化配置，提高優質醫療可及性。
展出現場，由uAI-MERITS投射的下肢血管全息仿生實景渲染
值得一提的是，uAI-MERITS技術底座源自聯影智能2019年參與RSNA時首次亮相的uAI Vision智能之眼技術，該技術可基于2D或3D攝像頭，實現360度人體3D建模。短短三年內，目前uAI Vision智能之眼技術已搭載聯影全模態影像設備，落地國內各大醫療機構，實現大范圍應用轉化，而這無疑也為uAI-MERITS的未來應用及落地提供了更大的想象空間和信心。
科研平臺搭載大模型功能，加速賦能醫學影像科研
在醫學領域，醫學影像占據著90%醫療信息來源。以機器學習、深度學習為代表的人工智能技術，得益于其在圖像學習、信息深度挖掘等方面的強悍實力，在醫學影像科研領域已顯獨特優勢。置身于大模型時代，此次聯影智能展出的一站式科研平臺已搭載大模型功能，可深度賦能多個科研細分場景。
其中，針對醫療影像標注，為解決醫療影像標注耗時較長且一致性不高的痛點，聯影智能基于自有夯實技術積累，此次展示了一款搭載大型醫學圖像模型功能的創新人工智能用戶標注工具uAI-SAT。該工具可實現圖像交互式智能分割，將標注時間從幾小時大幅縮短至幾分鐘。
具體來看，用戶僅需在一張二維圖像上選定目標器官或病灶，AI將基于單張2D圖像交互分割結果自動上下逐層分割，完成高精準度智能傳播，生成完整3D序列智能勾畫分割結果。基于該工具，不論目標形狀的規則性或圖像結構的復雜性，uAI-SAT都可輔助用戶實現高精度與高效率的影像標注。同時，uAI-SAT還可從用戶交互中完成學習迭代，并將學到的知識應用于標注新目標，顯著減少由重復標注帶來的巨大工作量。
此外，為讓醫生能夠輕松開發自己的專屬醫療大模型，聯影智能專為醫療場景打造了"uAI+智醫大模型開發者平臺"，可搭載于一站式科研平臺。除影像模型以外，依托該平臺，醫生可在零編程基礎的背景之下，輕松完成臨床文本數據導入與管理、文本模型訓練與微調，并實現個性化醫療文本模型的在線推理與應用。針對醫、教、研等多個醫療場景，醫生可利用該平臺訓練相應大模型產品來提升診療服務、臨床研究、管理效率等，讓每一個"醫療靈感"都能成為可能。該平臺同步支持院內私有化部署，進一步確保數據全流程可控、可監管，確保大模型的安全性、隱私性和可靠性。
全棧全譜應用快速發展，超40款影像診斷AI應用悉數亮相
回望2019年首度參會，聯影智能強調，醫療影像AI應用需"畫零為整、自由無阻、融會貫通、一應俱全"。當年公司首發uAI ONE Solution一體化方案，帶來了業界首款可賦能多病種、全模態設備、臨床科研定制化并助力成果轉化的AI整體解決方案，以及超20款影像診斷AI應用。
近年來，聯影智能持續聚焦影像診斷領域，在產品布局上持續延展、在產品深度上持續突破，以多病種、全流程、多模態、一體化為牽引，已推出10+AI平臺，100+AI應用，其中40余款影像輔助診斷AI應用及神經、心臟、胸部、腫瘤四大一站式解決方案悉數亮相本屆RSNA。以神經影像方案為例，針對基層重大危急重癥腦卒中，聯影智能AI可實現對危急患者的AI預警及分診，同步基于顱內出血、腦缺血、腦灌注、頭頸血管實現一站式AI影像智能分析，讓多科室團隊的溝通配合更高效，提高腦卒中救治效率。同時，亦可支持MRI模態的腦部AI影像診斷，助力腦疾病健康管理及腦科學前瞻研究。
現階段，醫療健康領域蓬勃發展，以人工智能技術為驅動的解決方案已成為醫療場景下的必需品。置身于AI技術風起云涌的時代，行業變革機遇更為可期。今年，聯影智能以"引領改變"致意此次放射學領域頂級盛會，未來愿持續作為醫療人工智能領域的變革力量，共同引領醫療人工智能技術的躍進。
7月7日，聯影智能聯席CEO周翔出席世界人工智能大會（WAIC）健康高峰論壇，并對人工智能大模型如何改變醫療健康的未來發表了主題演講。他指出，醫療領域不同于其他垂直領域，目前通用的語言大模型可能還不能完全滿足醫療場景的精準需求。聯影智能正與復旦大學附屬中山醫院共同攜手開發多模態、多病種的“全病程智醫診療大模型”，打造智能診療新范式。
聯影智能聯席CEO周翔出席世界人工智能大會（WAIC）健康高峰論壇
多模態、多病種、全病程的醫療領域大模型
周翔介紹，通用的語言大模型不能完全滿足醫療場景需求原因有三：
首先，醫療行業的專業性與嚴肅性毋庸置疑，醫療場景對問題的容錯率低，這自然對語言大模型提出了更高的要求，即AI需要基于醫療專業語料給出更專業、更精準的醫療建議；其次，目前醫療數據中有超過90%的數據來自于醫學影像，這也意味著一個切實有效的、能作復雜決策的醫療人工智能大模型，需要融合醫學影像、文本，甚至語音或是視頻等多模態信息以賦能各種醫療場景。最后，考慮到現階段醫院實際的部署環境和數據安全性要求，“大模型”不能無限“大”，院內應用的可及性是必須考慮的一環。
基于這一思路，聯影智能提出了“uAI+ 醫用通才大模型”規劃，其中包括醫療影像大模型、醫療文本大模型與醫療混合模態大模型三大核心模型，以聚焦診療全鏈路智能驅動。
目前，聯影智能已與復旦大學附屬中山醫院共同攜手開發“多模態、多病種、全病程智醫診療大模型”。該款AI大模型匯聚中山醫院優質診療經驗，是覆蓋患者入院到出院的全生命周期的智能化輔助系統。在患者入院階段，該模型可基于醫生與患者的溝通對話、體格檢查及病史等信息，輔助生成醫療級結構化入院記錄，智能推薦術前檢查，并作出鑒別診斷建議及手術計劃初稿；在術中通過多模態信息整合完成手術記錄稿；在患者出院階段，可以起草出院記錄及術后隨訪計劃。
“這是一個大模型的時代。‘uAI+ 醫用通才大模型’將致力于減輕醫生工作負擔，提升患者就醫體驗，助力醫院高效管理，提升基層診療能力。聯影智能愿攜手中山醫院，共建匯聚中山醫院診療經驗的AI大模型，賦能多學科診療，提升基層診療能力，助力患者全生命周期健康管理，共創面向未來醫療的智能化診療新范式。”周翔在會上同步表示。
uAI全病程智醫診療大模型自動生成鑒別診斷及診斷意見
五年厚積，與人工智能躍遷式涌現共進
作為醫學影像AI領先企業，自成立之初，聯影智能便以全棧全譜角度通盤思考AI在醫學影像應用端的可能性，并付諸全維AI實踐。此次聯影智能所提出的大模型布局背后，是其在醫學影像五年厚積的技術沉淀。
基于全棧全譜產品創新策略，聯影智能已研發覆蓋多模態、多病種的40余款AI應用，推出針對不同醫療場景的多個融合解決方案，在心、胸、腦等各個領域均完成全棧全譜產品布局，夯實影像診斷基礎已融入uAI+ 醫用通才大模型，可為醫生鑒別診斷與制定后續治療方案中提供可靠助力。
值得一提的是，聯影智能在視頻模態的AI應用也具備深厚基礎，其自研的3D智能攝像頭uAI Vision智能之眼可助力實現手術室全景信息的實時采集與分析，3D建模還原手術室全況，監測并預警手術室異常事件，亦能記錄手術全過程并生成結構化報告，為手術規范與安全保駕護航。
作為聯影集團旗下在人工智能方向上的重要戰略布局，聯影智能受益于聯影集團全智能醫療健康生態，在資源整合、軟硬件全鏈條解決方案、創新能力和適應快速變革的能力上更是具備獨特優勢。夯實的技術積累、多維的布局生態正在為聯影智能的大模型布局提供值得期待的想象空間。
這一概念在聯影智能此次CMEF的新品發布會中，也被作為一大關鍵詞進行深入探討。聯影智能首席運營官詹翊強表示，“現階段AI發生涌現的根因，也許在于單個任務能力的補齊。那么當我們把自身現有的AI應用、平臺、技術融合起來，是否會誕生一些新的、意想不到的能力？”
聯影智能COO詹翊強CMEF首日發布現場
5月14日CMEF開展首日，作為聯影集團在人工智能領域中的重要戰略布局，聯影智能以應用、平臺、技術三大融合為方向，重磅發布九大解決方案。自2017年成立以來，聯影智能以獨有“全棧全譜”發展脈絡快速生長。立足當下技術變革的交叉口，此次聯影智能以“融合之道”探尋AI涌現之根因、對話醫療AI之未來。
“應用”融合：場景化覆蓋，讓精準診療觸手可及
放眼AI應用在醫療領域的落地圖景，多以單點、單線的AI應用模式鋪展開來。從單體醫院的臨床診療，到上下級醫院雙向轉診，再進一步擴展至產學研醫多方協同的學科前沿探索，多元的場景需求尚且缺乏全鏈互通的智能解決方案予以實現全維覆蓋。
基于此，聯影智能以自身全棧全譜應用為基礎，基于“將AI場景化覆蓋”的思維，讓自有AI應用的邊界進一步消弭，重磅推出基于多場景、多疾病、全流程、一體化的六大融合解決方案，覆蓋胸痛、卒中、骨科、泛血管、縣域協同及體檢六大領域。
以聯影智能此次推出的胸痛中心精準診療融合方案為例，該方案囊括聯影智能數款心臟領域高端AI成果，助力AI從臨床走向科研。其中，針對胸痛場景，AI可自動識別危急重癥胸痛患者，并提供急性心肌梗死、肺栓塞、主動脈夾層胸痛三聯AI輔助診斷，高效排摸胸痛原因，加速救治流程。同時，該方案圍繞冠心病診療，向多模態、全鏈路進一步延展，支持從患病風險早篩到形態學、功能學等多維影像輔助診斷。此外，該方案更包含了業內首款CTP心肌灌注智能分析系統及首款MR心臟智能分析系統，為前沿的心臟疑難雜癥分析提供AI工具，助力心臟學科高質量科研探索。
針對腦卒中這一重大基層危急重癥，聯影智能推出的卒中中心精準診療融合方案亦實現了從單應用到全閉環、從單模態到多模態的突破，開創腦卒中救治新模式。臨床救治層面，該方案可全棧覆蓋從高危人群篩查到分診預警、影像診斷、療效評估、隨訪的AI應用。進一步擴展到區域救治場景，該方案同步支持以數據聯通上下級救治單位，助力建設基層防治中心、重癥急救中心和質控科研中心，構建區域協同診療生態。目前，由聯影智能參與建設的全國首個數智化基層協同救治體系已成功落地湖北，在短短數月內已化解超30個家庭危機。未來該方案推廣至全國，或能為數以萬計的家庭免于卒中帶來的生命危機。
“平臺”融合：一體化聯動，診療研助力攻堅醫學重疾
除了對自身應用的融合外，聯影智能此次亦將重點放在其自有臨床應用、診斷、科研、管理平臺的無極融合。此次，針對腫瘤、心臟、腦科學這三大重點領域，聯影智能重磅推出三大前沿創新融合解決方案，致力于支持該三大領域的科學研究與臨床應用級成果互相轉化、多模態數據一體化管理、多角色融合共創，與產、學、研、醫多方共建成果創新轉化平臺，加速攻堅高難醫學重疾。
聯影智能首席運營官詹翊強表示：“以我們在科研平臺與臨床平臺的融合為例，我們在科研平臺上有大量的科研工具，在臨床平臺上擁有對各個病種的AI智能分析。這兩大平臺以乘數效應融合后，一旦推出新的臨床應用，用戶便可自動獲得相應的科研級工具以供科學研究，反之，用戶亦可基于自身在該平臺的學術科研成果，實現相應臨床成果的快速落地轉化。”
以聯影智能此次重磅推出腫瘤診療前沿創新融合方案為例，該方案將診斷、治療、科研無縫銜接，為攻破癌癥難題實現全棧AI賦能。診療聯動層面，該方案可輔助醫生為患者秒級檢出腦、骨、乳腺、前列腺等多類腫瘤，同步支持多模態影像診斷，進行腫瘤良惡性AI智能評估。如患者需進一步手術治療，AI可同步為醫生生成個性化病情詳解，并輔助醫生進行精準手術規劃。如患者需進行放療，AI可實現自動靶區勾畫，助力實現一站式放療，將放療過程從幾天縮短到幾分鐘。
該融合方案進一步將科研場景融合進臨床診療場景中。聯影智能自研研究工具能夠大幅降低用戶對編程與算法的學習成本，為用戶從課題管理、智能標注、圖表輸出到臨床驗證全流程提供平臺支持，AI可同步支持基于腫瘤臨床工作流的智能病例收集，將臨床研究無縫轉化為應用級成果，支持腫瘤多模態數據一體化管理，并且支持讓產學研醫等多個科研工作者在線協同共創，構建從臨床到科研的緊密閉環生態，加速完成原創性技術成果轉化。
聯影智能展臺現場
“技術”融合：探索醫學影像結合自然語言的新路徑
立足AI技術變革浪潮，醫療行業長期顛覆性變革抑或可期。此次CMEF，聯影智能擬融合自有AI技術，基于文本、圖像、視頻等多模態信息，以基于醫學數據、自研人工智能模型、自有算力平臺、自研算法引擎，探索醫學影像結合自然語言的新可能，助力實現醫療AI遷躍式演進。目前，聯影智能已與上海科技大學、上海交通大學聯合提出了融合LLM和MIA模型的AI輔助診療系統框架，相關學術成果已成功發表。
作為醫學影像AI領先企業，自成立之初聯影智能便以全棧全譜角度通盤思考AI在醫學影像應用端的可能性，并付諸全維AI實踐。這一全棧全譜體系正在為聯影智能的這一技術構想提供值得期待的確定性。
聯影智能首席運營官詹翊強表示，“現階段，我們正處在一個AI涌現的時代，也是一個AI大探索的時代。作為聯影集團在人工智能領域中的重要戰略布局，聯影智能將繼續以全棧全譜體系為根基，讓醫療AI實現多源融合，以構建精準診療新場景、打造聯動創研新生態、驅動醫療AI新范式，為健康大同獻科技福祉。”
上海2023年5月9日 /美通社/ -- 時代飛速更迭，人類精神危機正逐步走向臺前。《世界衛生精神報告》顯示，全球范圍內，每八個人里就有一人可能罹患精神障礙，而在每年約80,000起自殺事件里，精神障礙患者占據了其中絕大部分的數量。它們不僅給個體帶來了沉重的痛苦和折磨，也給全球帶來了嚴重的疾病負擔。
近日，由四川大學華西醫院發起，聯合四川大學生物治療國家重點實驗室、聯影智能、綿陽市第三人民醫院、自貢市第五人民醫院和美國辛辛那提大學，在《柳葉刀》子刊《eBioMedicine》（影響因子：11.205）發表了題為"Detecting individuals with severe mental illness using artificial intelligence applied to magnetic resonance imaging"的最新研究成果。該研究所開發的人工智能模型可早期篩查精神障礙高危人群患病風險。論文第一作者為呂粟教授團隊張文靜博士后。
華西-聯影智能研究成果登柳葉刀子刊
由患者常規檢查影像數據訓練而成，數據集規模為世界最大
現階段，精神障礙主要包括抑郁癥、焦慮癥、精神分裂癥、雙相情感障礙等。而真正從精神健康到發病的過程十分緩慢，且大部分精神障礙患者從首次發病到接受治療之間往往也存在一定時間延遲，準確識別精神障礙人群并進行早期干預是一大臨床痛點。
然而，此前針對該方向所開發的人工智能模型所采用的影像數據往往對影像掃描設備性能要求較高，且掃描耗時長、成本高昂，在臨床應用上有所限制。另外，前期研究的樣本量較小，大多數研究納入的受試者均未過千，尚未出現一種樣本足夠多、能夠適用于臨床輔助診斷的人工智能模型，去有效識別這些藏匿于大腦深處的精神障礙風險。
聚焦臨床、深入臨床。華西專家團隊以臨床腦部磁共振成像為切入點，開展了一項人工智能模型研究，利用大規模臨床影像數據，構建了針對嚴重精神疾病（包括抑郁癥、精神分裂癥、焦慮癥等）的機器學習模型，可有效識別嚴重精神障礙高危人群，助力精神健康早期篩查。
論文研究框架
該研究建立了基于華西醫院精神衛生中心精神科的14915名嚴重精神疾病患者和4538名健康參與者影像數據構成的訓練數據集，并基于綿陽市第三人民醫院的290名患者和310名健康參與者的臨床影像數據中完成了驗證分析。值得一提的是，該研究的訓練數據集是迄今為止最大規模的精神障礙樣本。
驗證結果顯示，該模型在成功鑒別嚴重精神疾病患者和健康對照組個體方面和其他模型表現相當，同時該模型的泛化能力要顯著強于其他類似的人工智能模型。這意味著該模型針對不同掃描條件、不同掃描設備下的臨床影像數據的識別更為穩定、優異，將在不同醫院及不同磁共振影像掃描設備上具備廣闊應用空間。
有效排除主觀因素干擾，AI評估準確性高于量表自測62%
現階段，針對精神障礙的診斷和治療評估主要依賴臨床癥狀，一定程度上受醫患雙方主觀因素的影響。因此，針對精神障礙的臨床診療迫切需求一種客觀的生物學表征以進行準確高效的指導。
那么基于客觀影像數據通過AI的方式早期識別精神障礙，與臨床傳統的量表評估、結構式訪談等方式相比，有何優勢？
為進一步驗證該模型在現實環境中檢測精神疾病風險的實際效用，研究同時招募了148名醫學生作為被試。（臨床研究表明，由于醫學教育的高壓力環境影響，醫學生人群的焦慮和抑郁的發病率相對較高。）驗證結果顯示，該人工智能模型更好地模擬了臨床醫生的診斷結果，其敏感性要顯著高于醫學生群體自我評估的患病風險（84% vs 22%）。
這也證明了該模型能夠較為早期的預測被試者潛在的患病風險，并有效排除被試者在自我評估患病風險時的主觀因素干擾，進一步佐證該項技術成果在臨床轉化中的高可能性，后續或將有效幫助早期識別和干預嚴重精神疾病的高危人群。
張文靜博士指出，"該研究成果具有較大臨床應用前景，未來有望對包括精神疾病患者家屬、留守老年人群、高壓學生群體等患病潛在高危人群開展基于頭部磁共振檢查的精神健康早期篩查，以便醫生盡早給予早期干預治療，避免后續進一步發展成為確定疾病。"
"精神影像學"臨床轉化應用之一，助力精神疾患診療
值得一提的是，本研究是在新興交叉學科"精神影像學"領域一大重要臨床轉化應用成果。"精神影像學"是四川大學華西醫院龔啟勇教授和呂粟教授基于團隊近二十年的研究成果所提出的影像學的新分支，是一個醫學、心理與腦認知科學、神經科學、理工、化學及計算機等多學科交叉的新型學科領域，其主要目的是以影像學手段來客觀、定量地分析人腦活動機制。
精神影像學的出現，填補了影像學領域對腦活動和精神障礙研究的空白，為心理學的發展開辟了一條新的途徑，相關理論基礎也發表于影像學頂刊《 Radiology 》。四川大學華西精神影像團隊正持續致力于精神影像的臨床轉化，以揭示患者和高危人群的特異性腦影像靶點，用于疾病的發病預測，個體化治療，臨床預后評估等。
呂粟教授強調，近年來，做好新時代心理健康和精神衛生工作已上升至國家戰略，精神疾病為我國帶來的社會負擔不容忽視。"此次開發的基于磁共振影像的嚴重精神疾病篩查模型實用、高效，適用于臨床場景，將有效助力醫生提升診斷效率與精準度，以實現嚴重精神疾病的早期識別，未來也將有望為患者實施更有針對性的干預手段。"
今年2月，由四川大學華西醫院、山東第一醫科大學腦科學與類腦研究院倡導發起，聯合國內128家醫療機構及聯影共同成立了中國精神影像聯盟（Chinese Association of Psychoradiology，CAP）。聯盟旨在以精神影像研究為紐帶，通過資源共享、專家互動、成員互助，共同推進中國精神影像的高質量均衡發展，提升精神影像的總體水平和國際影響力。
"本次研究是產、學、研、醫協同創新的成功實踐。作為中國精神影像聯盟中的產業力量，聯影智能將繼續以人工智能技術助力精神影像學科前沿創新，共同攻克生命健康難題。"聯影智能研究院院長石峰博士指出。
呂粟教授同步強調，"本研究是華西醫院在精神影像學科成果轉化之路的重要起點。作為一種新興交叉學科，精神影像學科目前還是星星之火，華西醫院作為中國精神影像聯盟的發起單位，希望能為精神影像學科原創性技術轉化建立優質平臺，共同推進一批富有學術影響力的成果。"
澳門科學技術發展基金行政委員會委員鄭冠偉，上海聯影智能醫療科技有限公司聯席CEO沈定剛，復旦大學附屬華山醫院教授任樹華，鏡湖慈善會理事長劉永誠、鏡湖醫院副院長謝學斌與李鵬斌等項目參與單位代表及專家出席會議。
圖為項目啟動儀式
會上，澳門科學技術發展基金行政委員會委員鄭冠偉表示，過去一段時間，無論在政府、學界和企業層面，澳門都一直積極與內地各個城市交流和合作，深信滬澳會進一步加強合作，發揮各自的優勢，一同為國家的科技創新發展努力。期待通過此次澳門鏡湖醫院與上海聯影智能、復旦大學華山醫院共同申請的澳門科學技術發展基金與國家科技部合作項目的實施和落地，促進產學研結合，將醫療人工智能做得更寬更廣，將優質的醫療技術和資源，服務更廣大的患者，為澳門及國家醫療衛生事業做出貢獻。
圖為澳門科學技術發展基金行政委員會委員鄭冠偉
阿爾茲海默病，俗稱老年癡呆癥，是一種中樞神經系統退行性疾病，在老年群體中高發，其進展時間長，且無法逆轉，是社會各方期盼攻克的重大健康難題。目前，我國的阿爾茲海默病患者約1000萬人，居全球之首，預計2040年將突破4000萬人。
針對阿爾茲海默病發病率的逐步攀升的形勢，澳門鏡湖慈善會理事長劉永誠指出，澳門老齡化日趨嚴重，以阿爾茲海默病為代表的老年腦功能退化性疾病日益增多，相當一部分的澳門老年人存在不同程度的認知障礙，導致嚴重的社會家庭負擔。為了積極應對當前挑戰，鏡湖醫院將持續整合院內科研力量，聯合聯影智能和華山醫院，組成跨區域的醫工聯合團隊，利用最新的人工智能技術，研制阿爾茲海默病智能輔助早篩和早診系統，為澳門及內地患者服務。
目前針對阿爾茲海默病的診斷，主要依賴于神經心理測量量表，但是量表診斷具有滯后性，難以在起病的第一階段（大腦病變）就給予精準診斷。而影像學診斷方式，雖然能夠彌補量表的不足性，卻因閱片難度大等原因難以大范圍推廣應用。因此，針對阿爾茲海默病的早診早治亟需引入更加科學性、智能化的創新工具。
為解決阿爾茲海默病早篩難題，聯影智能聯合澳門鏡湖醫院和和上海復旦大學附屬華山醫院兩家知名醫院，通過人工智能腦影像精準量化與隨訪評估、結構與功能影像的融合，及多組學分析等技術，研制模型魯棒性高、泛化能力強的阿爾茲海默病智能診斷系統，以突破阿爾茲海默病早篩瓶頸，并進行臨床應用與驗證。
澳門鏡湖醫院副院長謝學斌表示，早期診斷阿爾茲海默病，能夠為患者獲得有效干預時間窗，阻止和延緩疾病進展，具有重要的科學價值，對改善患者生活質量和預后意義重大。近年來，"多模態腦影像+人工智能"在包括阿爾茲海默病在內的退行性腦疾病智能診斷領域取得了重要進展，展現了巨大臨床應用潛力。
項目成果落地后，將輔助醫生智能閱片、精準診斷阿爾茲海默病，實現對阿爾茲海默病的早期精準診斷，還能完成對阿爾茲海默病患者的隨訪、動態監測患者疾病發展情況，這將有望克服量表診斷的固有缺陷，推動阿爾茲海默病影像學早篩的廣泛開展，惠及健康民生。與此同時，在人口老齡化加速到來的當下，項目成果也將為應對老年神經性疾病高發的重大社會難題貢獻力量，促進"健康老齡化"的發展。
上海聯影智能醫療科技有限公司聯席CEO 沈定剛表示，當前課題的目標主要是用于老年神經退行性疾病的早期診斷，在未來，希望利用人工智能技術，圍繞老年神經退行性疾病的診斷、治療、隨訪開展全流程的AI探索性研究。
圖為上海聯影智能醫療科技有限公司聯席CEO沈定剛
鏡湖醫院是澳門地區歷史最悠久的綜合性醫院，也是澳門地區診治人數最多的醫院。復旦大學附屬中山醫院特色學科之一是神經內科，學科實力位居全國前列。聯影智能亦是國內領先的醫療AI創新企業，長期深耕醫學影像AI領域，尤其在腦影像研究方面已經沉淀諸多先鋒經驗，不僅先后參與中國人腦圖譜項目建設、基于多模態影像特征融合的阿爾茲海默病智能輔助診斷研究和科技部兒童青少年腦智發育研究等前瞻性科研項目，還在全國范圍內落地了一站式腦卒中智能解決方案、腦轉移瘤智能輔助檢測系統、腦結構智能分析系統等一系列創新AI輔助診療系統，在科研場景和實際臨床場景下賦能醫生的科研探索和精準診療。
此次三方強強聯手，將有效推進內地與澳門在醫療人工智能領域的科技合作，促進內地與澳門科技創新資源、醫療資源的互聯互通。有利于內地和澳門地區組織團隊協同攻關、解決共同關注的醫療、科技和大健康問題，提升新一代人工智能技術的創新能力協同發展，實現澳門地區與內地共享醫療創新技術發展的成果。
從長遠角度來看，腦科學研究已成為世界各國競相角逐的"必爭之地"，我國也在十四五規劃中提出了以"一體兩翼"為結構的中國腦科學計劃，其中"一翼"旨在聚焦重大腦疾病研究的診斷和治療方法。順應政策導向，布局技術洼地，此次滬澳聯動共研的腦影像評估技術和阿爾茲海默病早期篩查和智能診斷輔助系統，將有望在腦疾病研究領域起到重大的引領帶動作用，提升我國在腦疾病研究領域的綜合競爭力，助力搶占腦科學競爭的制高點。
近期，中國科學院院士、中國腦科學研究領軍人物蒲慕明院士與聯影智能聯席 CEO 、醫療人工智能領域前沿探路人沈定剛教授共同開啟了一場巔峰對話，在回首過去與展望未來之間，暢議人工智能與腦科學研究的融合演進之路。
以“實用”為導向的中國腦科學
腦科學被譽為"人類科學最后的前沿"，認識腦的奧秘是對人類的“終極挑戰”。近年來，各國相繼意識到了腦科學研究的重要性，在既有的腦科學研究支持外陸續啟動了各自有所側重的腦科學計劃，我國也將"腦科學與類腦研究"上升為國家戰略。
作為世界上最早開展醫學影像人工智能研究的科學家之一，沈定剛教授在談及國外與中國在腦科學研究上的主要差異時指出，國外針對腦科學有組織、有規模的研究起步相對較早，且在數據收集等研究策略上體現出了一定前瞻性、長期性。"舉一個典型的例子，國外在針對腦科學的研究中，即使遇到某些當下無法處理或是不知其是否有用的研究數據，研究人員都會選擇提前做采集、保留，說不定隨未來研究經驗的積累，這些數據能夠很好地得到利用。"
各國競相投入腦科學研究意義深遠，而我國目前也已形成一條明確的戰略藍圖。2019 年 9 月，科技部正式發布科技創新 2030 "腦科學與類腦研究"重大項目 2021 年度項目申報指南的通知，涉及 59 個研究領域和方向。自此，"中國腦計劃"正式啟航。
根據中國腦計劃"一體兩翼"結構特征，中國腦計劃主要目的在于推動對大腦基本規律的理解，同時利用神經科學的基礎研究成果來滿足一些緊迫的社會需求，比如人民腦健康的改善與新一代人工智能技術的發展，實用導向明顯。
蒲慕明院士指出，"我國腦科學的基礎研究意義和西方國家有所不同，我國對腦科學的基礎研究和自由探索，都要以實用導向為目標，用務實的心態做基礎探索，因此中國腦科學研究必須要在人民健康方面為疾病早期診斷、早期干預治療作出貢獻。"
其中，作為腦科學基礎研究中的重要領域，我國在腦疾病動物模型領域已取得突破性進展。蒲慕明院士介紹，"在獼猴模型制作領域，我國已在世界范圍內領先產生了自閉癥模型、帕金森病模型、節律紊亂模型等獼猴疾病模型，這些研究成果對于未來我國在醫療領域上的攻關具備相當大的貢獻。"
人工智能助力中國腦科學“跨越式”發展
過去十年，以深度學習為代表的人工智能技術深刻影響著人類社會，人工智能正在深刻改變著腦科學的研究方法。在"觀測腦"手段不斷變革的基礎上，人工智能技術為腦科學提供了越來越強大的分析、展示和科學發現手段。
在此次對話中，沈定剛教授分享了自身在中國腦計劃中針對 0~6 歲嬰幼兒、 6~18 歲學齡兒童腦研究方向參與的兩項重大項目，即“基于新一代人工智能技術的嬰幼兒動態腦圖譜繪制及語言和社會情緒的發育機制研究”與“中國學齡兒童腦智發育隊列研究”。這兩大項目均以人工智能技術為主要抓手，以實現對腦科學"無人區"的持續探索。
中國0-6歲正常發育嬰幼兒隊列研究內容
6-18歲兒童青少年腦智發育隊列研究內容
上述兩大項目均對標國際最高水平，并基于聯影高端科研型磁共振設備進行涵蓋嬰幼兒和兒童青少年這兩個重要年齡段的腦智發育研究。沈定剛教授表示，"基于同一機器，我們可以把 0~6 歲、6~18 歲的孩子緊密銜接起來，形成覆蓋0-18歲、貫穿腦智發育的研究，這在中國乃至全世界都是獨一無二的，意義非常之大。
提及人工智能在現階段腦科學研究中的助力，沈定剛教授指出，腦科學研究側重一老一小，人工智能技術在這兩方面均提供了很大助力。在嬰幼兒腦智發育方面，聯影智能已通過 AI 識別運動補償、 AI 壓縮感知技術、生成 AI 等多項人工智能技術實現全流程覆蓋，提升影像數據采集、分析的質效，在人工智能技術的助力下，大腦影像掃描也將更早介入我國兒童腦疾病診療流程，兒童腦疾病早期發現時間有望從 1 歲提前到 6 個月。
而在老年群體方面，針對老年人記憶問題，聯影智能人工智能分割技術能夠將腦結構在秒級時間內實現分割，并通過對比觀察海馬體狀況實現老年健康管理；針對腦卒中，聯影智能 AI 軟件能夠快速判斷病人是腦出血還是腦缺血，為醫生快速做出治療決策提供參考。"目前此類產品已陸續下沉基層醫療機構，能夠有效增強基層診療能力，推進分級診療建設。"沈定剛教授表示。
競逐科技高地，中國腦科學、人工智能加速創新
中國腦科學與人工智能技術的發展息息相關，二者深度融合、加速創新，才能讓中國腦科學在競逐科技高地的路上一往直前。
蒲慕明院士分享了自身在全腦介觀神經聯接圖譜研究中對人工智能技術的體會。所謂介觀圖譜，就是要把所有神經細胞各種類型之間的連接繪制出來，由此可以了解每一個神經元如何跟其他不同種類的神經元聯接。而介觀圖譜繪制需要的數據非常之多，數據量級高達 TB 級。假如人工繪制，單單追蹤一個神經元的連接可能都需要繪制幾個小時，極費心力。
"我們現在開始采取半自動繪制，希望將來還能夠通過人工智能技術全自動追蹤神經細胞，進而幫助全腦介觀神經聯接圖譜的建立，這對于中國腦計劃具備非常重要的意義。而在這其中，我們對人工智能技術有著不可或缺的需求。"
沈定剛教授亦從醫療人工智能企業加速創新的角度予以解讀。他介紹，人有幾萬種疾病。如何實現模塊化是目前醫療人工智能工具打造的一大難點。而聯影智能的策略集中在兩方面，一是共性的技術開發，二是產學研醫緊密協同。
目前，聯影智能已開發檢測、分割、配準、分類、映射等技術模塊，并將這些技術模塊像魔方一樣排列組合，進行高效靈活的產品開發。同時，產學研醫協同創新非常重要。目前學術界致力于做"從零到一"的原始創新，而企業需要完成的是"從一到 N "的工作，這需要醫療人工智能企業和醫院緊密合作，把這些原始創新成果產業化，用到各個醫療機構中去，讓醫療 AI 的學術研究真正落地臨床場景。
當談及未來腦科學及人工智能后續發展時，兩位專家都抱以樂觀的態度。
蒲慕明院士指出，"未來十年內，依托于中國廣大的病人人群、強大的科研隊伍，我們很可能在腦疾病的醫療領域會走在國際的前沿，甚至是國際領先。同時，我相信人工智能疾病診斷領域未來也會有很大的發展。中國腦計劃提供了一個高質量的統一標準和框架，未來人工智能技術可以充分發揮我們的病例量級優勢，這對腦疾病診斷、治療、早期干預等領域的發展都有很大的推動作用。"
沈定剛教授也對未來十年的腦科學發展抱有期許。沈定剛教授指出，一項新興技術可以推動一系列的成果應用和發展。以大型人工智能語言模型為例，面對未來越來越多的產業數據，如果這種新型工具能夠在醫療垂直領域得到更進一步的落地應用，無論是通過綜合大模型來訓練垂直小模型，實現醫療AI的自我進化，還是通過醫療知識模型為臨床決策提供強大的參考，都將為臨床診療與研究帶來質的飛越。如果更進一步地暢想，元宇宙等虛擬技術未來對腦疾病的診斷、管理，以及腦科學的研究、成果轉化上都有非常大的想象空間及應用空間。
天津2022年12月17日 /美通社/ -- 近期，天津醫院放射科與醫療 AI 領先企業聯影智能合作，基于放射科精選的 2000 例病例圖像數據集，共同“訓練”完成的 DR 下肢力線智能分析系統。
近年來，髖膝關節置換術及髖膝關節截骨手術量逐年增高。作為可用于診斷關節異常關節或部位的關鍵診療手段，下肢力線測量及重建需求也正同步攀升。但目前，下肢力線測量方式主要以手動測量為主，所耗時長普遍較久，且存在數據結構化程度低、一致性較差等諸多痛點。
在全國著名的骨科基地天津醫院中，天津醫院放射科作為天津市單體最大的放射科，僅普通 X 光檢查就達到日均 2000 人次左右。在如此巨大的工作量下，放射科只能利用下班時間進行住院患者的下肢力線測量，其余門診患者只能由臨床科室在必要時自己進行手動畫線測量，這也就導致測量的數據五花八門，無法滿足臨床診療數量與質量的要求。
然而，一位“AI神算子”的出現，為天津醫院放射科下肢力線測量業務帶來新動能。髖膝關節疾病患者無需多花一分錢，便可獲得由這位“神算子”帶來的精準診斷數據，且等待報告的時長大大縮短。
在患者拍完 X 光片后，這位AI“神算子”在 5 秒內便可根據下肢全長影像，智能完成下肢力線數據測量，提供多種髖、膝、踝關節角度及長度數據，且數據計算精確度媲美專業、熟練的醫師，效率提升近 180 倍。
探究這位AI“神算子”背后來歷，正是天津醫院放射科與醫療 AI 領先企業聯影智能合作，基于放射科精選的 2000 例病例圖像數據集，共同“訓練”完成的 DR 下肢力線智能分析系統。在應用它進行影像測量的三個月來，幾乎沒有出現過需要手動修改畫線或測量數據的情況。原先只有一名技師能夠完全勝任下肢力線的畫線測量工作，現在放射科人人都能做到快速、精準、同質化地測量。
“神算子”到來以后，放射科面向臨床全面開放了下肢力線測量業務，除住院患者外，放射科還接手了曾經由臨床科室自行測量的所有門診患者，患者再也無須長時間等待，拍完片后即可帶著詳細、準確的影像結果回到臨床醫生處，獲得更精準的診療服務。此前被“壓抑”的下肢力線測量需求因此激增了 2-3 倍，而即使在業務增量如此巨大的情況下，通過 AI 系統，科室也能應對自如。
天津醫院放射科主任王植對此表示，“現在有了人工智能的手段后，骨疾病的影像診斷如虎添翼。該系統操作便捷、簡單易上手，只要做一個簡單的培訓就可以實現標準化的測量。其實不僅僅是放射科，將它裝在骨科，骨科也能夠便捷地應用，對疾病的精準診療和后期的精準手術都起到了十分重要的作用，應用前景毋庸置疑。希望天津醫院能夠作為樣板，將這樣極具臨床價值的人工智能技術和產品推廣至全國各個醫院，尤其是在骨科特色的醫院中廣泛應用，造福患者。”
上海2022年10月10日 /美通社/ -- 10月8日-9日，以"精準醫學前沿技術與產業創新"為主題，第八屆成都精準醫學國際學術論壇在錦江賓館舉行。本屆論壇由四川大學主辦，四川大學華西醫院、四川西部醫藥技術轉移中心聯合承辦，國家精準醫學產業創新中心協辦。論壇上，四川大學華西醫院（以下簡稱"華西醫院"）和聯影集團聯合推出智慧健康管理移動車，該移動車特別搭載了由華西醫院和聯影智能共同打造的以首個中國版Lung-RADS&肺結節良惡性預測評估為核心的肺結節篩查和報告系統，助力將華西醫院的優質資源與專家經驗下沉基層，賦能健康中國。
第八屆成都精準醫學國際學術論壇
根據2022年全國癌癥報告，2020年中國肺癌新發人數82萬，死亡人數71萬，新發數和死亡數均居中國十大癌癥之首。在我國，肺癌5年總體生存率為19.7%，早期肺癌的5年生存率為70%～90%，晚期肺癌的5年生存率在10%以下，我國大部分肺癌患者確診時已處于中晚期，由此可見肺癌防治已是迫在眉睫。然而肺癌篩查與診斷是一個復雜的系統問題，如何對肺結節分級并精準判定良惡性、如何對微小肺結節診治和全流程隨訪管理、如何讓肺癌篩查覆蓋更廣泛的人群都是推進肺癌防治工作的重大難題。
中國首套肺結節分級標準、良惡性預測、智能報告三大AI系統發布
應對中國人肺結節精準診療和管理難題
肺結節分級作為輔助醫生評估肺結節良、惡性的參考指南，對醫生給出治療、隨訪和預后意見均具有指導作用。肺部影像報告和數據系統 (lung imaging reporting and data system，Lung-RADS) 是2014年由美國放射學會公布的用以標準化肺癌篩查管理的范疇體系，以結節種類、大小、生長狀況作為標準進行等級劃分來區別由高危到低危的結節。
但在本土臨床實踐中發現，國際版Lung-RADS分級閾值設定不適用于中國人的數據分布，與醫生的臨床評估有偏差，難以給出精準診斷，影響后續治療方案，且國際版Lung-RADS未與人工智能算法融合，實際應用中還須醫生手動分級，所以在本土臨床難以落地，效用有限。
為探索出一套適用于中國人的肺結節診斷分級標準，華西醫院與聯影智能合作，基于數十萬級影像數據、臨床參數和病理結果，打造出中國版Lung-RADS肺結節AI評估系統，對肺結節進行低、中、高危、極高危的精準分級，這是首套中國版Lung-RADS肺結節分級標準，專為中國人肺部"獨家定制"參考指南，有效輔助醫生精準診斷肺結節。
在談到中國版Lung-RADS的探索與制定，華西醫院院長李為民表示："中國版Lung-RADS采用了多中心標準化大數據為基礎，旨在精確指導臨床診斷，更具先進性和科學性，不僅具備推廣價值，還富有學術價值。"
四川大學華西醫院院長李為民發言
對肺結節進行分級的主要目的，是輔助判別良惡性，但通常病理結果才是臨床上對良惡性結節判定的金標準。為提高AI判別良惡性的精準性，華西-聯影智能創新性采用病理數據作為金標準，聯合研發肺結節良惡性AI預測評估系統，判定準確率可達88.3%，應對在胸部CT圖像中難以區分結節良惡性的難題，并將相應研究成果發表在國際知名期刊。
此外，肺結節的生長速度與病變的性質以及其他因素有關，不同結節的生長速度是完全不同的，因此在肺癌早篩中如何根據結節進度變化而合理把握患者隨訪時間則尤為重要。為更好地掌握結節"生長規律"，華西-聯影智能基于惡性結節生長的體積倍增時間（VDT）和質量倍增時間（MDT），首次對倍增時間進行分組，建立多層級惡性進展快慢模型，輔助醫生跟進患者病情變化，對肺小結節正確評估及全流程隨訪管理，同時也為患者提供隨訪時間參考，避免患者因為焦慮結節進展而出現不必要的過度隨訪。
為了讓醫生和患者更全面、清晰地掌握情況，聯影智能與華西醫院還推出具有科普意義的肺結節報告系統。在囊括上述所有內容以外，還提供患者的肺部三維重建圖像和如密度、大小、CT值等結節全維信息，此外還增設了正確認識肺結節和肺癌的科普教育內容，對肺癌高風險人群特征和高危因素逐一列舉，提升患者對疾病早診早治的意識。患者做完檢查后就能立刻獲取檢查報告，圖文結合、信息全面的報告內容具備極強的可讀性，幫助患者理解病情，降低醫患溝通成本。
AI搭載聯影"智慧健康管理移動車"
助力基層地區早癌篩查
由于醫療資源匱乏、出行交通不便、經濟發展落后等問題，基層民眾的體檢率較低，癌癥預防與篩查意識也相對薄弱。而傳統的早癌篩查方式主要還是依賴于影像醫生的判讀和組織樣本的病理學檢測，基層地區缺乏充足的檢驗設備和專業化的醫生，大范圍開展早癌篩查工作難免力不從心，因此AI智能化產品賦能早癌篩查必不可少。
此次論壇，已投入廣安市使用的聯影醫療智慧健康管理移動車正式亮相。該移動車基于便攜性、一站式、智能化等特性，搭載適用于各類復雜地形的車載多病種診斷設備，穩定可靠地將優質醫療資源下沉至基層，解決基層地區患者疾病篩查的問題。車內所安裝的智能天眼CT、便攜式超聲、十二導聯心電圖機、生化分析儀、血細胞分析儀、肺功能儀等多病種診斷設備，能夠為基層民眾一站式提供多模態專病移動篩查，較大程度惠及患者。另外，智慧健康管理移動車結合云平臺和專網傳輸，將基層地區醫療機構與華西醫院遠程互聯，實時獲取診斷報告與初步診療意見。
智慧健康管理移動車內部圖
為更好地解決基層地區早癌篩查的種種難點，聯影智能率先將肺結節篩查和報告系統和中國Lung-RADS&肺結節良惡性預測評估系統搭載進智慧健康管理移動車，借助其移動化的優勢，將優質的醫療資源送入千家萬戶，讓基層民眾不用來回奔波就能獲得華西AI醫生的"上門服務"，幫助基層地區癌癥篩查水平躍上新的臺階。
此次聯影智能和華西醫院的成功攜手充分發揮了產醫協作的優勢，以早癌篩查為導向，以華西經驗為基礎，以AI技術為牽引，以智慧健康管理移動車為依托，真正落實優質醫療資源下沉，輔助早癌篩查的精準和高效，推動基層地區早篩的可及性。未來，聯影智能和華西醫院將持續加大融合創新，合作探索出更具原創性、引領性的技術成果，賦能健康中國。
上海2022年9月7日 /美通社/ -- 醫療領域已成為人工智能應用最有價值和意義的落地場景之一。
9 月伊始，一年一度的世界人工智能大會圓滿落下帷幕，政產學研醫各界先行者同臺論道，暢聊醫療 AI 發展與落地。
科技創新
賦能醫院高質量發展
9月2日， "人工智能賦能醫院高質量發展"論壇在上海張江科學會堂召開。聯影智能聯席 CEO 周翔與復旦大學附屬中山醫院副院長顧建英、上海市肺科醫院黨委書記陳昶、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院副院長胡偉國等重磅大咖共同作為論壇嘉賓，探討人工智能深化醫產研融合轉型，科技創新賦能醫院高質量發展。
會上，聯影智能與復旦大學附屬中山醫院、上海市肺科醫院、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院共同獲得人工智能優秀技術創新獎。
人工智能優秀技術創新獎獲獎單位及頒獎者：復旦大學附屬中山醫院副院長顧建英、上海市肺科醫院黨委書記陳昶、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院副院長胡偉國、上海聯影智能醫療科技有限公司聯席CEO周翔、上海申康醫院發展中心副主任趙蓉（從左至右）
如何利用人工智能技術更好地服務醫院高質量發展？數據互聯互通、全流程一體化的精準診療、臨床科研創新轉化是促進醫院高質量發展的重要因素。
尤其是對大三甲醫院來說，如何緊密整合醫聯體，實現數據互通共享、業務場景深度協作及醫療服務水平同質化尤為重要。聯影智能與中山醫院合作打造的“融合5G的醫聯體影像協同創新平臺”，入選本屆世界人工智能大會SAIL獎 TOP 30。該平臺可實現醫聯體內影像數據快速共享、動態交互、海量存儲，實時計算；支持遠程醫療、移動醫療、互聯網醫院、醫聯體業務整合等多場景影像數據創新利用；通過全棧式影像人工智能的開發和臨床應用，形成技術改進、數據累積、知識沉淀的創新循環。目前，已經幫助中山醫院已實現包括中山醫院廈門醫院在內的8家醫聯體單位的資源整合。
而隨著 AI 產品覆蓋的范圍越來越廣，與醫生實際工作結合得越來越緊密，我們發現，僅僅局限于單個部位或者單個場景的 AI 應用還遠遠不能滿足醫院實際的需求。只有做到多場景、多疾病、全流程、一體化的 AI 智能診療，才能開創一個新的診療時代，助力醫院高質量發展。AI 可以構建全流程一體化的智能診療與健康管理。貫穿院前評估、篩查、診斷、治療與預后、隨訪以及日常健康管理。患者通過這樣一體化的診療流程，能更好更及時更成體系地治愈疾病，醫院也能通過全流程的疾病診療方案，更多地留住患者、治愈患者，形成全生命周期的診療閉環。
此外，醫院不僅需要承擔日常的臨床疾病診療工作，還要進行科研任務，面臨著臨床科研創新轉化的攻堅難題，而創新轉化也是醫院高質量發展的強勁引擎。在這一方面，人工智能可以助力構建醫療創新生態。企業可以與醫院一起從臨床需求出發，共同開發醫生真正需要的醫療人工智能產品，基于創新的人工智能產品共同進行多中心臨床驗證，通過 AI 科研平臺進行科研問題研究，幫助更快更好地產出科研成果，讓更多有價值的臨床科研創新順利實現轉化。
“有良知的AI”
源于風險意識
如今，人工智能已無孔不入地滲透人類生活的方方面面，我們已經無可避免地進入了與機器共存的時代。人工智能領域充滿了無限可能，也充滿了無限挑戰，尤其是在醫療這個關乎生命的領域，人們不禁思考：如果出現問題，誰負責？
9月3日上午，由上海市歐美同學會和徐匯區委統戰部聯合舉辦的2022世界人工智能大會分論壇"有良知的人工智能技術"暨上海市歐美同學會人工智能分會成立儀式在徐匯西岸舉行。該場分論壇圍繞"有良知的人工智能"進行討論，聚焦人工智能技術帶來的機遇與風險，探尋如何發展符合人類法律、道德的人工智能技術。與會的各位專家探討了關于人工智能帶來的隱私、法律、公平、透明等問題。
有良知的人工智能技術論壇
聯影智能聯席 CEO 周翔博士表示，今天的人工智能還沒有“自知之明”。它不知道自己所學習的東西的上下文和局限性，不知道自己“學習范圍”以外的事情，不知道自己“可能搞錯了”，因此在高風險場景中不能夠獨立做決策。
“有良知的AI” 來源于“有風險意識的AI科學家”和“有良知的公司文化”。在醫療領域， AI 公司需要深入理解這些風險，在軟件和預期的工作流中設計好相應的規避舉措，真正做到有效性和安全性并重，在充分幫助和賦能醫生的同時，保證做到 “Do no harm”，這也是“有良知的醫療 AI ” 的一個底線。
由于醫療 AI 是事關大眾健康和安全的醫療產品，因此各國政府都有較嚴格的監管和慎重的審批流程，全面關注產品的預期用途、安全性和有效性，并要求提供有統計意義的臨床數據來支撐 AI 產品所宣稱的使用價值。一直以來，聯影智能與政府監管機構和醫院的臨床專家都有密切的溝通與合作，致力于共同推進 AI 產品安全有效的落地。
AI 在醫療領域的每一個落地場景都需要縝密的分析和慎重的審批，這是這個行業的額外成本，也是這個行業的重要特點。隨著越來越多的醫療 AI 產品的安全、有效的落地，以及 AI 公司和用戶們對潛在風險的深入認知和把控，我們相信醫療 AI 時代的序幕才剛剛拉開，更多精彩還在后頭！聯影智能既具有深耕醫療行業的基因和布局，又有敏捷開放的創新能力，必將持續引領醫療AI行業的成長和壯大。
前沿科學探索
AI 構建神經元宇宙
9月2日，在上海市經濟和信息化委員會的指導下，由中國信通院上海工創中心聯合復旦大學智能醫學研究院(籌)組織召開的"2022 WAIC AI健康產業高質量發展研討會"在中國信通院上海工創中心舉行。大會重點圍繞人工智能醫療器械、醫療元宇宙、數字療法和未來醫院等話題，深入探討了 AI 健康領域應用實踐及行業發展的現狀與挑戰。聯影智能研發副總裁石峰博士在會上介紹了聯影智能在神經影像前沿研究方面的進展。
AI 健康產業高質量發展研討會
聯影智能參與了由上海科技大學牽頭的0-6歲人腦發育研究項目，通過研發人工智能創新技術，從快速成像、圖像去噪、高精度嬰幼兒腦影像分析到智能多模態融合，最終構建腦影像智能分析平臺，實現高精度和自動化的嬰幼兒多模態腦影像分析，支持嬰幼兒腦發育圖譜建立和早期社會情緒與交流能力發展評估。該項目近期獲批科技部2030-"腦科學與類腦研究"重大項目，是中國腦計劃的重要組成部分之一，可為早期識別診斷甚至治療自閉癥、多動癥、發育障礙等嬰幼兒相關疾病提供關鍵依據，對嬰幼兒健康發展乃至國計民生有重大意義。
而大腦就像宇宙一樣有無窮無盡的奧秘在等我們去探索，未來，腦科學可能不僅僅是存在于科研論文里或是電腦屏幕里，它還可能突破次元，實現神經元宇宙。
事實上目前我們已經具備實現神經元宇宙的一些技術基礎。比如在腦疾病診斷方面，AI 已經可以實現病灶的自動檢測分割，定性定量分析，為醫生提供疾病診斷的參考依據；在腦疾病治療方面，術前，AI 可以提供三維可視化術前規劃，一鍵完成診斷級的病灶和病變所在器官的三維重建，提供豐富的3D編輯工具以協助醫生完成手術規劃、模擬手術方案，并給出規劃所需的量化數值參考，幫助醫生驗證治療策略和預測預后；術中，結合 AR、VR 等技術，可以實現術中影像 3D 實時分析，虛擬遠程手術指導，遠程操作手術機器人等；治療后，通過 AI 結構量化與網絡評估、AI 代謝組學、AI 影像組學等分析，再結合 AR、VR 等技術，可實現全身動態評估，幫助醫生全面掌握治療情況，患者更能沉浸式地了解自己的健康狀況，幫助醫患更好地溝通交流。
隨著醫療水平和現代科技的不斷發展，醫療 AI 充滿無限的想象空間，希望未來能夠有更深遠的產學研醫協作，共同推動前沿生命科技發展。
國際對話
推動中國 AI 走向世界
9 月 3 日，世界人工智能大會新加坡分會場"中新 AI 生態一體化"論壇: AI 向善與 AI 獨角獸對話在線開啟。新加坡擁有許多起源于東盟的科技和人工智能獨角獸企業，吸引了世界各地的頂尖人工智能和科技公司在新加坡設立總部。上海正在加快建設有全球影響力的科技創新中心和更具國際影響力的人工智能"上海高地"。此次論壇匯聚來自中國和新加坡兩地的專家及企業家，以倡導AI向善為愿景，進行交流和對話，促進兩國在科技領域更深入的合作和交流。
聯影智能聯席 CEO 周翔博士在論壇上分享了以聯影智能為代表的 AI 企業在醫療健康領域的進展與前景展望并與東盟 AI 獨角獸展開對話。周翔博士表示，亞太地區是醫學影像 AI 全球市場規模增長最高區域，在中國，無論從產業端、科研端還是政府審批端，人工智能的進展都越來越快、越來越豐富，甚至開始引領世界。聯影智能致力于推動全球共享科技發展成果，在醫療 AI 領域，將更多來自中國的 AI 產品與技術推向全球國際市場，讓全球優質的生命科技普惠更廣泛的人群，真正實現健康大同。