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2024-12-18 
專家熱議醫學人工智能在臨床的應用潛力及現實挑戰
在12月14日舉行的2024中國醫學人工智能大會上，與會嘉賓圍繞“醫學人工智能在臨床的應用潛力及現實挑戰”展開深入討論。
清華大學生物醫學工程學院執行院長王廣志表示，從論文角度來看，國內在醫學人工智能領域的論文數量非常多，但論文數量不是最關鍵的衡量標準，更重要的是論文中的思想能否被整個群體所用、成果能否轉化。
王廣志表示，需要有一批人關注真正能夠結合臨床痛點問題，推動臨床方法、管理流程、健康監測等領域實現進步的技術。此外，復合型人才的培養也很重要。既能夠講人工智能、計算機算法的專業語言，又能夠和醫生實現交互，抓住醫學痛點問題。
浙江大學教授、之江實驗室數據樞紐與安全研究中心牽頭負責人李勁松表示，近年來，大模型、基礎模型、領域模型等在不斷涌現，但這些模型能否真正解決醫學臨床痛點問題，場景是關鍵。以ChatGPT為例，李勁松表示，一項技術要有生命力，就必須找到最貼合的應用場景。在醫療領域應用模型，首先需要找到真正能夠解決醫生實際工作問題的場景，讓模型能夠真正為醫生所用。
上海聯影智能醫療科技有限公司聯合創始人、研發總裁兼首席運營官詹翊強認為，大模型的使用能夠進一步提升人工智能的臨床價值。首先，在大模型時代以前，一個模型僅能解決單一問題。在醫療應用場景例如放射科拍攝胸部CT時，解讀一種片子往往需要用到幾十個甚至上百個模型。而大模型的開發使得一個模型就能夠回答約37個病種，臨床價值大幅凸顯。其次，醫學人工智能應用場景對模型精準度有極高的要求。
詹翊強表示，類比自動駕駛，大模型技術的進一步創新有助于將醫學人工智能應用的精準度從L1、L2的輔助駕駛水平提高至L3、L4的自主行駛水平。因此，進一步研發并利用大模型能夠實現人工智能在醫療領域更大的商業價值。
博奧生物集團有限公司生物信息研究院院長張智表示，醫學人工智能產業化、商業化的思路應當從醫院的角度切入，而不是患者。人工智能要能夠提升醫院的診療效率、科研水平、以及臨床服務能力。
“我們要為醫院提供一種多功能集成化的解決方案，既要關注診斷，也要關注治療、康復、健康管理等多個維度。同時，人工智能產品與醫院信息系統以及工作流程的無縫整合也是人工智能在醫學領域順利應用的重要前提。”張智說。
中國生物醫學工程學會知識產權和醫療器械標準化技術委員會副主任委員黃嘉華表示，當前，政府對人工智能、醫療器械領域特別是標準方面的支持力度空前。醫學人工智能創新產品龍頭要積極布局，盡早布局國際標準，抓住細分領域制定相關標準，為人工智能解決落地問題減少阻礙。
（文章來源：上海證券報·中國證券網）
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