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许开元人物专访 || 如何促进人工智能与医学影像的互相结合?

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-06-25

  日行千里不言其路之遥,夜跃八百不语其道之艰。在科研中进步,在人工智能中继续谱写医学影像服务的赞歌。

  他仍在前行,他就是许开元。

  这是一篇针对许开元本人的人物专访,主要聊的就是他现在所科研的把医学影像和人工智能融合在一起的创新技术。

  医学影像的发展是当前尖端科技的一个侧面,是物理、数学、电子技术、计算机和医学等多个学科的综合。而人工智能,是当下学术界和产业界的一个热点,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,未来发展前景广阔。经过近几年的高速发展,人工智能的理论和技术已经日益成熟,在传统的图像、视频、语音识别等领域具有广泛的应用。

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  问:今天,我们想问许开元博士的是,您是怎么想到把医学影像和人工智能相结合的呢?

  许开元:中国由于各种历史因素,曾与两次工业革命失之交臂,而在1950-21世纪初的第三次计算机及信息技术革命,中国以追随者的角色在科学技术领域探索出了自己的特色与成就,并紧紧抓住了第三次科技革命的良好历史时机,经过改革开放近40余载的飞速发展,成为了全球第二大经济体。

  如今,人类正面临着以人工智能技术为主导的第四次工业革命。中国,继2015年国务院出台的《中国制造2025》里首次提到智能制造,2016年“十三五”重大工程中提及了人工智能,并于2017年将人工智能写入了政府工作报告,同年,国务院发布了首份以人工智能为核心规划的《新一代人工智能发展规划》,这份《规划》指出:到2030年,中国人工智能理论、技术与总体应用总体上要达到世界领先水平。

  所以,我们确认人工智能引领的检验医学新趋势已经到来!

  其实,在国外人工智能技术已经很早的就渗入到了图像重建、图像分割、图像配准、图像处理及分析等各个方面之中,我希望在自己的努力和带动下,把人工智能与CT成像、MRI、超声、核医学及光学成像更多的相结合在一起,这也算是人工智能为医学成像、图像分析提供的一种新方法与手段吧。

  在此之前,我参加过很多关于“医学影像与人工智能”的专题研讨会,让我更加的确定将人工智能与医学影像结合在一起,能为解决医疗领域的挑战提供新的机遇。

  问:那么在此的科研项目中,许博士是担任什么岗位呢?

  许开元:此次科研人工智能与医学影像是我们医院的重点项目,我在其中是担任主研发人,主要负责围绕基于人工智能的医学影像疾病诊断与分析进行展开,提供关键性技术支持,将主要科研的方法论,加以实践证明,以临床影像信息需求为驱动,推动并发展一系列人工智能融入的技术。因为在整个科研项目中,我深知人工智能对促进当前影像诊断快速发展的最要意义。

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  问:看来许博士对人工智能加载医学影像有很足的信心,那么就具体而言,实现人工智能与医学影像的结合,能为临床治疗带来怎样的优势呢?

  许开元:是的,我对人工智能和医学影像的结合确实抱着很大的信心,并且我们的团队也一直为此在努力着。随着科研的不断深入,人工智能加载医学影像必成必然,到时候智能化的影像扫描工作流便会逐渐成为可能。智能化扫描工作会流涵盖患者身份智能认证、智能语音交互、智能患者摆位、智能化扫描参数设定等功能,贯穿影像扫描的整个流程,可有效的降低扫描医师的重复工作,提高医院患者的流通量,并提升患者的就医体验,同时也可使不同医师采集到的影像数据具有更好的一致性。

  现在,基于医学影像大数据的人工智能技术与应用,已经成为医疗机构、科研、产业和政府共同关注的焦点,我们身为更有条件的医务科研人员,就更应该担任起开发和推进的重担。

  目前为止,我们团队已经完成了推动医学成像的设备智能化、数据采集规范化和标准化、数据分析自动化等方面。有数据显示:中国的职业医生占总人口的比例仅为2.2‰(发达国家为4‰),从而引发了就医难、看病贵等问题;且医疗资源分布严重不均,导致经济欠发达地区医师及设备严重不足。但随着数据的积累和技术的进一步成熟,人工智能与医学影像的结合将产生巨大的社会效益和经济效益,因此我们也这样:认为人工智能与医学影像的结合有极大的潜力改变现有医疗资源紧缺的现状,最终实现提高我国医疗质量、降低医疗成本、造福更多民众的目标。

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  问:最后,许博士能为我们简单总结一下你科研人工智能与医学领域的过程中,对你个人有什么样的影响吗?

  许开元:其实影响还挺大的,在人工智能融合医学影像的过程中,让我更真切的了解到了随着中国的快速发展,人民对于健康的要求日益提高,需求与实际医疗水平的矛盾也随之日益突出。人工诊断存在先天性制约:知识结构、情绪等主观因素在一定程度上,导致较高的误诊率。新时代,新需求,渴求着引领新时代的新技术,人工智能的介入,我相信定能很好的解决以上矛盾。

  在医学影像领域,被业内人士认为是人工智能医疗商业化最为理想的场景。我很荣幸在这项科技还处于起步阶段的时候,我已经深入科研并且掌握了。

  责任编辑:珍妮


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