2019年9月12日下午，由深圳市人民政府主辦，OFweek維科網(wǎng)承辦的“醫(yī)療人工智能專場(chǎng)”在深圳會(huì)展中心舉辦，國(guó)家超級(jí)計(jì)算長(zhǎng)沙中心副主任、湖南大學(xué)教授彭紹亮帶來(lái)了主題為《基于超算的人工智能醫(yī)療－輔助診療、死亡終點(diǎn)預(yù)測(cè)、健康管理等》的演講，他表示，輔助診療、家庭AI醫(yī)生、骨質(zhì)疏松智能篩查機(jī)器人、紅外熱成像健康評(píng)估系統(tǒng)、自助式分導(dǎo)診機(jī)器人等已經(jīng)逐漸實(shí)現(xiàn)落地。會(huì)后，OFweek醫(yī)療科技網(wǎng)編輯采訪了彭教授，雙方就人工智能醫(yī)療等進(jìn)行了交流與探討。

國(guó)家超級(jí)計(jì)算長(zhǎng)沙中心副主任、湖南大學(xué)教授彭紹亮

超算為醫(yī)療產(chǎn)業(yè)“賦能”

人工智能機(jī)器人與人工智能醫(yī)生更多的是輔助醫(yī)生進(jìn)行診療，基于海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)、醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)、醫(yī)療書籍等，然后進(jìn)行綜合評(píng)判，輔助醫(yī)生作決策。人工智能醫(yī)療的概念很火，但實(shí)際落地的情況并不理想。對(duì)此，彭紹亮認(rèn)為，到目前為止，人工智能醫(yī)療領(lǐng)域最大的一個(gè)問(wèn)題就是高質(zhì)量數(shù)據(jù)的匱乏，這些數(shù)據(jù)可能需要很多專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)注，當(dāng)數(shù)據(jù)越多，對(duì)人工智能醫(yī)生的模型越有幫助。對(duì)于提升人工智能醫(yī)療數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性方面，彭紹亮表示，現(xiàn)在大家也在探索一些新思路，做小樣本數(shù)據(jù)就是一種。機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)太少，團(tuán)隊(duì)也在做一些遷移數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，如某種胃病的數(shù)據(jù)可以遷移到其它肺病的數(shù)據(jù)模型來(lái)用。

人工智能醫(yī)療是一個(gè)很基礎(chǔ)的技術(shù)，無(wú)論是對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，還是人工智能模型訓(xùn)練等，這些都離不開超強(qiáng)計(jì)算能力的支持。彭紹亮表示，當(dāng)前生命科學(xué)領(lǐng)域出現(xiàn)了很多大數(shù)據(jù)，這不僅是一個(gè)醫(yī)學(xué)難題，也成為了數(shù)據(jù)分析的瓶頸，他們希望把高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等最新技術(shù)結(jié)合起來(lái)，并應(yīng)用到生命科學(xué)領(lǐng)域去解決實(shí)際的問(wèn)題。

中國(guó)的超級(jí)計(jì)算機(jī)在世界上處于領(lǐng)先水平，天河二號(hào)和神威太湖之光都先后霸占世界超級(jí)計(jì)算機(jī)排名榜首多年，超算技術(shù)是中國(guó)的驕傲。當(dāng)超算與人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合，其應(yīng)用前景將更加廣闊。彭紹亮表示，高性能計(jì)算、云計(jì)算、人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的加持，臨床醫(yī)療的應(yīng)用層面變得越來(lái)越廣泛。超算與醫(yī)療、健康等數(shù)據(jù)融合，在電子病歷和人工智能醫(yī)生方面有著廣泛應(yīng)用案例，超算技術(shù)從診前、診中、診后全面支持醫(yī)生進(jìn)行全方位精準(zhǔn)、高效的診療。

據(jù)了解，目前國(guó)家超級(jí)計(jì)算長(zhǎng)沙中心與華大基因、上海藥物所、軍事醫(yī)科院及超過(guò)六百家三甲醫(yī)院進(jìn)行合作，所做的這些研究是基于電子病歷大數(shù)據(jù)，從微觀、宏觀的醫(yī)學(xué)影像再到電子病歷�！拔覀冋�在做腫瘤癌癥精準(zhǔn)醫(yī)療與下一代超級(jí)計(jì)算相結(jié)合的研究，這里面最關(guān)鍵的技術(shù)就是數(shù)據(jù)挖掘，即數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)標(biāo)注，已經(jīng)搭建了一個(gè)耗資約三千多萬(wàn)的人工智能集群�！迸斫B亮對(duì)OFweek醫(yī)療科技網(wǎng)編輯說(shuō)道。

深度學(xué)習(xí)在電子病歷上的應(yīng)用是通過(guò)電子病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)醫(yī)療任務(wù)的預(yù)測(cè)，它將臨床數(shù)據(jù)和基因數(shù)據(jù)打通實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的融合。彭紹亮教授表示，他的團(tuán)隊(duì)把患者的先天數(shù)據(jù)與后天電子病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，建一個(gè)全天候的家庭健康醫(yī)生，對(duì)每個(gè)家庭成員進(jìn)行健康評(píng)估，然后針對(duì)性地進(jìn)行干預(yù)和呵護(hù)。

智能機(jī)器人提升診前、診中、診后的效率與精度

近年來(lái)，基于超算的死亡終點(diǎn)預(yù)測(cè)成為業(yè)內(nèi)人討論的焦點(diǎn)，彭紹亮表示，人工智能輔助診療技術(shù)包括全科AI名醫(yī)助理、多維健康評(píng)估與管理系統(tǒng)、死亡重點(diǎn)預(yù)測(cè)、骨質(zhì)疏松智能篩查機(jī)器人、死亡終點(diǎn)預(yù)測(cè)、紅外熱成像健康評(píng)估系統(tǒng)、自助式分導(dǎo)診機(jī)器人等。死亡終點(diǎn)預(yù)測(cè)并不是簡(jiǎn)單的告訴病患什么時(shí)候會(huì)死亡，該研究主要應(yīng)用在ICU病房，通過(guò)人工智能技術(shù)監(jiān)測(cè)病患的各項(xiàng)生理指標(biāo)，以便實(shí)施實(shí)時(shí)搶救，降低死亡率，使得醫(yī)療資源也能得到更加合理的分配。紅外熱成像健康評(píng)估系統(tǒng)將醫(yī)用紅外熱成像設(shè)備與Dtalks技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)患者的健康狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估，有利于對(duì)疾病的早期探查，是現(xiàn)代臨床醫(yī)學(xué)準(zhǔn)確有效的補(bǔ)充檢測(cè)手段，這項(xiàng)技術(shù)主要應(yīng)用場(chǎng)景包括機(jī)場(chǎng)、高鐵站、醫(yī)院、體檢中心、養(yǎng)老機(jī)構(gòu)等人流量較大的場(chǎng)所。彭紹亮教授表示，他們的核心技術(shù)是通過(guò)智能機(jī)器人的協(xié)助來(lái)提升診前、診中、診后的效率和精度，希望建立中國(guó)人的全數(shù)字生命周期健康管理系統(tǒng)，盡可能地收集到各個(gè)維度的數(shù)據(jù)，包括先天性DNA數(shù)據(jù)、電子病歷、生活習(xí)慣等。

人工智能醫(yī)療一個(gè)有趣的地方是用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)整個(gè)模型，在機(jī)器人進(jìn)行看病的過(guò)程中，數(shù)據(jù)的搜集非常重要。彭紹亮提到，他們研發(fā)的骨質(zhì)疏松機(jī)器人與多家醫(yī)院進(jìn)行合作，展開了多次的大規(guī)模免費(fèi)義診，目前這個(gè)機(jī)器已經(jīng)收集了國(guó)內(nèi)幾十萬(wàn)人骨質(zhì)疏松的數(shù)據(jù)。另外，還有健康巡防機(jī)器人可以代替醫(yī)生在危重傳染病房進(jìn)行全天的巡防，防止醫(yī)生和危重傳染病人的接觸與二次感染，巡防機(jī)器人能學(xué)習(xí)整個(gè)地圖并與病人進(jìn)行交互和數(shù)據(jù)采集。

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