中国食品药品网讯  随着人工智能在辅助疾病诊疗方面的研究日益增多，如何进一步扩展其应用范围、进一步为患者普惠成为行业关注的焦点。12月13日，第四届医学人工智能大会在苏州开幕，大会以“信任·智能·未来——人工智能赋能医疗卫生健康”为主题，邀请来自全国的人工智能、医学生物工程领域专家及一线医疗工作者近700人，共同围绕上述问题展开研讨。

　　在主论坛上，中国科学院苏州生物医学工程技术研究所生医工人工智能研究室主任戴亚康指出，截至今年8月，国家药监局已批准110款基于深度学习技术的三类医疗器械独立软件，覆盖辅助分诊与评估、辅助识别与检测、辅助治疗等多个领域，基本涵盖当前国际上常见的人工智能技术应用场景。

　　然而，这一进展与临床实际需求相比，仍显不足。“人工智能医疗设备提供的诊断报告可作为临床诊断依据辅助治疗，但目前其在疾病诊断方面的应用只是冰山一角，还有大量的诊断需求亟待满足，众多空白领域尚待开拓。”戴亚康表示，世界卫生组织统计的疾病种类总量已超过5万种，但目前能够用人工智能技术辅助诊断的疾病数量与这一数字还相差甚远。

　　中国工程院院士、北京协和医院主任医师邱贵兴也指出，人工智能与疾病诊疗的融合是诊疗体系、服务模式和学科生态的变化，但目前行业内缺乏统一的技术标准，不同企业的人工智能产品兼容性较差，医疗数据跨中心共享难度较大，这些问题都限制了人工智能在疾病诊疗方面的应用。

　　如何进一步拓展人工智能在疾病诊疗方面的应用场景、打通学科壁垒？在中国工程院院士、中国医学科学院阜外医院院长胡盛寿看来，可以通过产学研协同育人，储备复合型人才，依托行业学会对资源进行整合、统一技术标准来解决。邱贵兴则建议通过建立多中心、多学科的团队，推动医学与人工智能、生物医学工程等多学科交叉融合，加快突破技术性难题，进一步提升研发效率。

　　“医学人工智能研究不能仅仅停留在算法优化或模型构建上，研究人员应结合临床应用实际，让成果与临床工作更加适配。”中国科学院院士、南京大学教授顾宁强调。

　　广东省医学科学院副院长刘再毅也表示，成果的适用边界需要在临床应用上见分晓。据他介绍，由他的团队开发的一款用于结肠癌诊断的大模型正结合临床使用数据对算法进行完善，目前参与此次研究的40余家医院临床数据显示，癌症检出效率能够达到约80%。

　　在主论坛上，主办方发布了医学人工智能领域十大科学问题与工程问题，包括可信医疗健康数据空间构建、医学人工智能的数学理论与可控进化、医疗知识融合与多模态智能推理等。

　　据悉，本次大会为期两天，由中国生物医学工程学会主办。除主论坛外，会议还开设7个分论坛，组织专家学者围绕人工智能医疗治理与公立医院高质量发展、基础大模型相关技术与应用等主题展开深入研讨。（刘雨蒙）

(责任编辑：宋莉)