人类健康的道路上，医疗和医药，是亘古不变的济世良方。跟着健康我国战略和《健康我国 2030》的履行，大健康工业将引领我国新一轮经济开展浪潮。

　　怎么从前史节点中找寻机会，探寻医疗与科技的结合点，并在适宜的时点完结商业化落地？

　　在本年的医疗科技高峰论坛上，19 位医、产、研、投的职业首领，别离从医学印象 AI、AI 制药两大赛道动身，为职业的开展提出自己的真知灼见。

　　四院院士、世界顶会主席、尖端三甲医院科室主任、出资界大咖 ... 无论是嘉宾等级，仍是议题的多元程度，都是近年来的最高水平。

　　src=作为上午场的开场嘉宾，潘毅教授以《人工智能在生物医学工程中的运用》为题，进行了开场陈述。

　　他说到，生物医学现已进入大数据和 AI 年代，但有许多问题值得反思：每天发生海量数据，但处理数据的水平并不高，主要原因便是核算机科学家不明白生物，生物学家不明白编程，终究产出的作用质量也比较差。

　　潘毅教授以为： 关于生物学家而言，假定投入几百万本钱进步研讨东西，而终究的效果改善微乎其微，就会让研制东西的核算机科学家得不到认可。

　　而人工智能技能，可以运用于人类生命研讨和健康办理的多个阶段。潘教授侧重同享了第三代人工智能技能的远景与运用。他表明，第三代 AI 体系，是把榜首代的常识驱动和第二代的数据驱动结合起来，结构更强壮的 AI，其要害之处便是常识嵌入、多模态数据交融及效果解说。

　　潘毅教授同享了关于 多模态数据交融 的最新研讨，将研讨实体如基因、RNA、蛋白质、微生物、代谢物、通路以及病理和医学印象数据，用不同层次的网络来表明，然后可以运用核算办法来探究生物实体之间的潜在联系。

　　src=第二位讲演嘉宾是，英矽智能首席科学官任峰博士，他的讲演标题是《人工智能加快纤维化药物研制》。

　　十天之前，英矽智能的全新靶点和新分子结构的候选药物，成为有史以来，首个进入临床试验阶段的 AI 辅佐研制立异药。

　　任峰表明：AI 在新药研制上可以做许多作业，例如拿手找到蛋白靶点，或许针对已知靶点进行老药新用，乃至是用在许多‘快跟’项目上。咱们关于 AI 新药研制的主意应该愈加深远，今日想到的新药分子、新的靶点都还仅仅一小步，接下来还需求向端到端开展。

　　src=任博讲演之后，接下来西湖大学特聘研讨员郭天南，以《AI 赋能的蛋白质组大数据助力精准医疗》为题，宣布了讲演。

　　郭教授表明：AlphaFold2 运用 AI 技能在蛋白质结构猜测上获得突破性开展，但此研讨的更大价值将在蛋白质组学中展示。幻想一个战场，需求不同的军种和兵器，它们的功用便是蛋白质结构。要赢得一场战役，需求知道各种战士和兵器的数量、功用、运转及修正办法，以及全部兵力在整个作战体系中的互动，这个进程便是蛋白质组学。这便是蛋白质结构猜测和蛋白质组学的联系。

　　讲演终究，郭教授还要点介绍了一种新的蛋白质组大数据的展示办法的研讨——怎样将蛋白质组数据转化成为 Tensor 的多维矩阵。

　　张量可转化为视频，每个像素便是某个蛋白质的一个多肽片段，平铺后可以得到一副有规则的、就像世界的图画，呈距离散布，每个距离都是一个分子单位。

　　src=上午的第四位讲演嘉宾是百图生科首席 AI 科学家、ICML 2022 大会主席宋乐，他讲演的标题是《用人工智能赋能新药研制》。

　　宋乐博士说到，咱们在神往 AI 可以在新药发现展示巨大作用的一同，还有三个问题要提早考虑。

　　榜首，对一种疾病有满意了解，就要对身体每个器官，不同细胞的不同作用，细胞之间的通性有满意了解，这会是一个十分复杂的网络，需求获取分子在细胞膜上承受、在细胞里相互调控，细胞里的蛋白质基因表达等等许多种信息。

　　第二，需求面对包含基因测序、表观组，蛋白质表达、蛋白质代谢，安排层面、机理层面等不同维度、多规范数据的交融处理难题。

　　第三个应战，是人与人的层面，AI 模型药物分子或靶点发现进程中，数据剖析与试验往往是两波人，他们之间主意有时候比较抵触，有时候沟通比较久，缺少一个十分高效的体系，将猜测、模型输出和试验体系进行整合，加快迭代。

　　src=上午的终究一场，进入了 AI 新药出资人评论 环节，这是国内关于 AI 新药研制的投融资和下一步开展的尖端评论。由阿里健康出资部履行董事秦祯掌管，到会圆桌的四位尖端出资人别离是：

　　高榕本钱合伙人杨昆、深创投履行总经理、健康工业基金出资部总经理周伊；邦勤本钱总经理 & 开创合伙人刘明宇。

　　环绕 AI 新药研制工业的开展示状和本钱倾向，深创投履行总经理周伊先宣布了自己的观念。

　　他以为，AI 制药刚刚起步，经过 AI 制药技能来发现的分子或许靶点，还没有得光临床的验证。假如后续更多的事例可以跑通，咱们对 AI 的信赖度和依赖性会越来越高。 我不期望 AI 制药也像 AI 医学印象相同，大起必定会有大落。对创业者来说，AI 制药是一个不错的挑选，但不要太着急，做药本来就慢，仍是需求跨过许多坎。

　　邦勤本钱总经理刘明宇以为， 假如新东西是一场技能革命，就有或许推翻传统的游戏规则。AI 制药现在还需求必定突破口，去验证和传统的思想办法的差异，但 AI 制药的‘东西’特点更强。

　　对此，高榕本钱合伙人杨昆表明，关于 AI 制药的远景和危险，需求从工业闭环的视点来看问题。以 AI 确诊为例，在临床中有实践作用，但其商业化表现在中美各异。而 AI 制药的试金石会来得更快。

　　现在许多 AI 研制药物处于临床前期阶段，一旦进入临床阶段，会面对两个问题。首要，进入临床阶段意味着企业将进入新药公司估值体系；其次，AI 挑选出来的分子比照科学家研讨出来的分子作用几许有待验证，新药研制天然有必定失败率，也将对职业和企业形成必定影响。未来两年，AI 制药企业或许迎来 上天 和 落地 的分解。

　　阿里健康出资部履行董事秦祯总结道：生物核算，更多会从静态猜测往动态方向走，AlphaFold2 是一个三维结构的构象的截图，未来对它的预期会从相片变成录像，实在看到蛋白怎么运动。

　　别的，从蛋白质的猜测到 RNA 二级结构，现在还有三级结构，把它的结构和运动衔接在一同，这也是一种趋势。

　　第三，干湿试验数据结合，要不断地有闭环，有新的实在试验数据，再反哺到算法里边去，这也是咱们等待看到的 AI 制药趋势。

　　src=在医学印象 AI 分论坛的开场陈述中，上海长征医院印象科的萧毅教授宣布了题为《医学印象 AI 开展的变量与新动能》的讲演。

　　萧毅表明，跟着对疾病治疗知道的添加，医学印象人工智能产品也进一步横纵结合，往更深更广开展 , 而完好的处理方案才是实在服务于临床的好的产品。

　　萧主任以现在职业界较为抢先的几家 AI 公司为例，同享了它们在临床、科研方向上的布局。

　　可是，医疗 AI 仍然面对商业化难题， AI 头部企业现在还有着失血之痛，没办法进入医保，头部 AI 公司即使现已完结 IPO，也处于只流血、无输血、不回血的商业断链的困境。

　　不过，放眼未来，在分级治疗的大布景下，底层医疗机构的服务需求将快速增加。与此一同，三类证连续下发，头部公司充沛展示杰出的临床、经济和社会的价值后，医疗 AI 企业将迎来新的创业出题和新的增加周期。

　　src=张笑春主任是广州妇女病儿童医疗中心印象部负责人，现任我国医疗器械职业协会方舱医疗分会主任委员。

　　她表明，5G+AI+ 脑机接口等新技能的改造，现已让现在的医疗生产联系发生了巨大的改动。张笑春主任侧重同享了 方舱同享 医疗形式的建造作用。

　　她以为，后疫情年代，医疗执业人将敞开怎样的医疗形式？必定是树立具有某种功用或许组合多种相关功用的移动才智同享集成的功用载体，也便是方舱同享医疗体系，这是大势所趋。而医师、科学家、企业家、政府职能办理者，要有全部东西皆为我所用的心态，要有驾御高档智能东西的才能和决心。

　　src=作为分论坛的第三位讲者，中山眼科中心副主任袁进教授在近几年活跃带领团队完结超高分辨率 OCT、眼科多模态成像体系等眼科新式成像设备的规划与点评，以及眼科人工智能确诊云体系等智能剖析技能的开发。

　　在讲演中，袁进教授表明，AI 产品的研制有三要素：算法、算力和数据。而数据是至关重要。

　　为了便利研制人员进行产品开发，中山大学中山眼科中心将金标的眼底数据集进行了全球揭露免费发布，命名为 iChallenge。现在，全球现已有 2000 多个团队使用该数据集开发了临床 AI 运用。

　　袁教授以为，曾经职业议论更多的是眼科人工智能，现在这个概念应该扩大为 智能眼科 ：以人工智能，以及 5G、可穿戴、高清成像技能、新一代机器人等新年代的技能，交融光临床上运用，打造实在的智能眼科，而不仅仅局限于眼科人工智能这样的概念。

　　现在，袁教授团队正在与深睿医疗协作，推动一个全天候、多场景、交互式的视觉功用导航体系，打造一个对低视力和瞎子的全新智能视力辅佐体系，以改动这类人群的日子质量。

　　src=下午的第四场讲演嘉宾是科亚医疗首席科学家李育威，他讲演的标题是《从临床需求动身 -AI 产品的商业化之路》。

　　在上午的讲演中，有出资人曾说到医学印象 AI 的商业化难题，而作为我国医学印象 AI 三类证产品的首证企业，科亚医疗也是做过最多医疗 AI 产品商业化探究的先驱者之一，在讲演中，李育威博士关于医疗 AI 产品的研制、临床验证与合规性落地、物价批阅与商业化形式进行了介绍。

　　李育威博士表明，作为职业的头部企业，回忆科亚医疗曩昔几年的开展，其实特别像整个医疗 AI 的进化史，我的感触有两个：一，不容易；二，走运。

　　最早在 2016 年咱们就开发了深脉分数的中心算法，当年年末已开端进入临床试验，之后从 2018 年进入药监局立异医疗器械特别批阅通道，到 2020 年头正式获批，落地时刻周期大大超出了咱们作为科研人员的预料；

　　而走运也是相同的原因，咱们有幸成为了添补国内医疗 AI 产品监管落地空白的榜首家获批企业，从零开端和监管部门，特别和药监局一同探究出怎样才能让我国医疗 AI 产品落地，让科亚积累了深沉的医疗 AI 产品商业化经历，懂得怎么从最开端就环绕医疗 AI 产品商业化，进行有针对性的产品规划、数据及算法研讨光临床运用的落地。

　　src=下午的第五位讲演嘉宾是东软医疗首席科学家黄峰博士，他的讲演标题是《AI 助力处理医疗痛点问题的途径探究》。

　　黄峰博士表明，咱们关于传统印象设备公司的人工智能运用，最多的概念是主动摆位、快速重建、低剂量 CT 成像等等环绕设备的人工智能运用，可是怎么可以进一步满意用户的临床需求？

　　根据医疗 AI 的落地、商业化、医疗资源缺乏和散布不均匀等问题和现状，东软医疗研制了一个渠道 MDaaS，致力于衔接医疗设备和医疗印象数据，然后服务于医疗生态的各方，并对从设备到医疗机构、政府、科研机构、患者等全部利益相关方进行整合。

　　筑路是指，MDaaS 在内部搭建了几个不同场景的渠道服务，包含面向底层的医疗机构智能印象公有云渠道 NeuMiva，面向专科化疾病的智能确诊和分级治疗的脑卒中渠道 e-Stroke 和肺部疾病渠道 eLungCare。

　　通车是指，完结生态链互联互通，把设备、医疗服务提供者、患者、政府、科研机构和第三方服务提供者连在一同，完结数据互通互联，以及人工智能产品运用。

　　src=医学印象 AI 分论坛的 IEEE Fellow 圆桌对话，由雷峰网和图画核算与数字医学世界研讨会（ISICDM）联合主办。由南边医科大学生物医学工程学院的冯行进院长掌管，到会的各位嘉宾别离是：

　　彭汉川，东南大学脑科学与智能技能研讨院创院院长、IEEE Fellow；

　　关于治学层面。蒋田仔教授以为，咱们都期望做高水平科研，但什么是高水平科研是一个知道进程，每个人的规范或许不相同，同一个人在不同的时期也不必定相同。蒋田仔教授从本科到博士都是数学专业，在 2000-2010 年的十年里根本都在从事临床基础研讨，宣布了一些高水平，但无法处理临床现实问题。在请求 973 项目时确认以临床需求为切入点，做对学科和社会有意义的研讨，这样的论文才会表现其实在的水平缓价值。

　　关于这个主意，周少华教授给予了认可，他表明： 在西门子医疗作业时，是误打误撞才有幸进入了这样的研讨，做的许多问题都来自于临床，医学印象的学术研讨，从临床问题切入是一个比较好的途径，临床问题是许多重要问题的来历。

　　李纯明教授也以为： 医学印象的技能研讨不能迷信某一种技能，例如咱们对深度学习的研讨十分多，在许多范畴都运用得很好，但也不能什么问题都用深度学习处理。终究要看能不能处理实践问题，满意临床需求，并且实在协助医师进步作业效率，谋福患者。

　　彭汉川教授以为，医师有许多实践的作业痛点，都可以由工科人来处理。例如，医师需求把接触到的数据样本或许临床样本记录下来，这就需求一些随手的标示东西。因而，在十几年前，彭汉川教授就开发了一套东西，让医师可以有用对三维数据进行快速标示。

　　作为腾讯天衍试验室的负责人，郑冶枫博士也从工业视点，介绍了自己开发主动脉瓣膜微创置换手术导航体系的经历。他表明，在不扫 X 光、不打显影剂的情况下，精确找到瓣膜方位适当困难。也正是在和医师沟通后，乃至是穿上铅衣到手术室观摩之后，才有了导航体系的建造思路。

　　终究，冯行进院长也作了总结，他以为，不同的观念需求充沛表达，这是一个论坛的价值地点。医学印象剖析是一份跨界的作业，需求研讨者们从实践的临床问题动身，不断优化办法和效果。信任，五位 IEEE Fellow 的治学经历，也必定能为国内的青年学者指明一条明晰的生长途径。

　　因为篇幅有限，GAIR 2021 医疗科技高峰论坛的嘉宾讲演与圆桌对话精华，后续将会独自推出，敬请等待。

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