2019年9月12日下午，由深圳市人民政府主办，OFweek维科网承办的“医疗人工智能专场”在深圳会展中心举办，国家超级计算长沙中心副主任、湖南大学教授彭绍亮带来了主题为《基于超算的人工智能医疗－辅助诊疗、死亡终点预测、健康管理等》的演讲，他表示，辅助诊疗、家庭AI医生、骨质疏松智能筛查机器人、红外热成像健康评估系统、自助式分导诊机器人等已经逐渐实现落地。会后，OFweek医疗科技网编辑采访了彭教授，双方就人工智能医疗等进行了交流与探讨。
国家超级计算长沙中心副主任、湖南大学教授彭绍亮
超算为医疗产业“赋能”
人工智能机器人与人工智能医生更多的是辅助医生进行诊疗，基于海量的医疗数据、医生经验、医疗书籍等，然后进行综合评判，辅助医生作决策。人工智能医疗的概念很火，但实际落地的情况并不理想。对此，彭绍亮认为，到目前为止，人工智能医疗领域最大的一个问题就是高质量数据的匮乏，这些数据可能需要很多专业人员进行数据的标注，当数据越多，对人工智能医生的模型越有帮助。对于提升人工智能医疗数据的准确性方面，彭绍亮表示，现在大家也在探索一些新思路，做小样本数据就是一种。机器学习的数据太少，团队也在做一些迁移数据学习，如某种胃病的数据可以迁移到其它肺病的数据模型来用。
人工智能医疗是一个很基础的技术，无论是对医疗大数据进行分析处理，还是人工智能模型训练等，这些都离不开超强计算能力的支持。彭绍亮表示，当前生命科学领域出现了很多大数据，这不仅是一个医学难题，也成为了数据分析的瓶颈，他们希望把高性能计算、大数据、人工智能、区块链等最新技术结合起来，并应用到生命科学领域去解决实际的问题。
中国的超级计算机在世界上处于领先水平，天河二号和神威太湖之光都先后霸占世界超级计算机排名榜首多年，超算技术是中国的骄傲。当超算与人工智能和区块链技术结合，其应用前景将更加广阔。彭绍亮表示，高性能计算、云计算、人工智能与大数据技术的加持，临床医疗的应用层面变得越来越广泛。超算与医疗、健康等数据融合，在电子病历和人工智能医生方面有着广泛应用案例，超算技术从诊前、诊中、诊后全面支持医生进行全方位精准、高效的诊疗。
据了解，目前国家超级计算长沙中心与华大基因、上海药物所、军事医科院及超过六百家三甲医院进行合作，所做的这些研究是基于电子病历大数据，从微观、宏观的医学影像再到电子病历。“我们正在做肿瘤癌症精准医疗与下一代超级计算相结合的研究，这里面最关键的技术就是数据挖掘，即数据收集和数据标注，已经搭建了一个耗资约三千多万的人工智能集群。”彭绍亮对OFweek医疗科技网编辑说道。
深度学习在电子病历上的应用是通过电子病历数据进行相关医疗任务的预测，它将临床数据和基因数据打通实现多维数据的融合。彭绍亮教授表示，他的团队把患者的先天数据与后天电子病历数据进行整合，建一个全天候的家庭健康医生，对每个家庭成员进行健康评估，然后针对性地进行干预和呵护。
智能机器人提升诊前、诊中、诊后的效率与精度
近年来，基于超算的死亡终点预测成为业内人讨论的焦点，彭绍亮表示，人工智能辅助诊疗技术包括全科AI名医助理、多维健康评估与管理系统、死亡重点预测、骨质疏松智能筛查机器人、死亡终点预测、红外热成像健康评估系统、自助式分导诊机器人等。死亡终点预测并不是简单的告诉病患什么时候会死亡，该研究主要应用在ICU病房，通过人工智能技术监测病患的各项生理指标，以便实施实时抢救，降低死亡率，使得医疗资源也能得到更加合理的分配。红外热成像健康评估系统将医用红外热成像设备与Dtalks技术进行结合，能够实现对患者的健康状态实时评估，有利于对疾病的早期探查，是现代临床医学准确有效的补充检测手段，这项技术主要应用场景包括机场、高铁站、医院、体检中心、养老机构等人流量较大的场所。彭绍亮教授表示，他们的核心技术是通过智能机器人的协助来提升诊前、诊中、诊后的效率和精度，希望建立中国人的全数字生命周期健康管理系统，尽可能地收集到各个维度的数据，包括先天性DNA数据、电子病历、生活习惯等。
人工智能医疗一个有趣的地方是用数据驱动整个模型，在机器人进行看病的过程中，数据的搜集非常重要。彭绍亮提到，他们研发的骨质疏松机器人与多家医院进行合作，展开了多次的大规模免费义诊，目前这个机器已经收集了国内几十万人骨质疏松的数据。另外，还有健康巡防机器人可以代替医生在危重传染病房进行全天的巡防，防止医生和危重传染病人的接触与二次感染，巡防机器人能学习整个地图并与病人进行交互和数据采集。
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