（2019-11-22）

 2019年11月22日上午，CCF YOCSEF沈阳在辽宁省肿瘤医院展开了一场以“医学影像AI创新发展”为主题的技术论坛，论坛围绕“十年内，医学AI图像可解决什么问题？”等精彩议题展开了引导和思辨。论坛执行主席由CCF YOCSEF沈阳AC委员东北大学齐守良副教授和CCF YOCSEF沈阳荣誉委员邵华博士担任。会议邀请了大连大学附属中山医院副院长伍建林教授、东软医疗系统有限公司人工智能团队负责人韩冬博士、北京大学王选计算机研究所严睿研究员、辽宁省肿瘤医院副院长于韬教授为业内人士带来一场学术思辨的盛宴。CCF YOCSEF沈阳主席东软睿道总裁助理谢尚飞、CCF沈阳办事处负责人陈国威、CCF YOCSEF沈阳荣誉委员邵华、CCF YOCSEF沈阳副主席辽宁大学潘宏、CCF YOCSEF沈阳副主席沈阳工业大学于霞、CCF YOCSEF沈阳学术秘书沈阳航空航天大学赵亮、CCF YOCSEF沈阳AC委员东北大学齐守良及多名委员40余人现场参加论坛。

论坛专家学者合影（部分）

 大会首先由辽宁省肿瘤医院党委书记朴浩哲教授致辞，紧接着论坛第一阶段是引导发言部分，先由大连大学附属中山医院副院长伍建林教授做引导发言。伍建林教授围绕着“AI在心胸影像诊断中的现状和挑战”展开论述。他指出人工智能新时代已经到来，这是一种形式。他举出Walson医生的例子证明在现代医学领域中，AI已经初步崭露头角。随后他针对“肺结节为何增多，以及引起的效应”做出解释。他指出AI已经逐步改变和开辟肺结节的新时代，并通过实践案例总结出：AI助力专家发现微小结节，不漏诊！鉴别血管旁结节，是高手！同时他以辩证思维分析AI，指出其尚未年轻，经验不足。让大家以辩证的思维看问题，转变了大家思考问题的方式，现场掌声此起彼伏。最后他强调了AI在心血管领域需要关注的热点以及AI可能突破的方向，希望各界人士共同努力，推动发展！

大连大学附属中山医院副院长伍建林教授引导发言

 第二位做引导发言的是来自东软医疗系统有限公司人工智能团队负责人韩冬博士，发言题目“东软医疗AI技术研发、应用、思考”。韩东博士则以产品的方式将AI与医疗的结合呈现出来，他详细的介绍了人工智能的发展进程，随后提出人工智能应该应用于整个影像链，包括成像、处理、辅助诊断、存储和传输，并详细介绍了每一部分的工作原理。随后介绍了东软医疗的AI医疗系统，无损的加速MRI、BrainQuant一站式精准定量三维头部解决方案，实现了诊断的“更快速！更精准！更安全！更流畅！更可靠”，让大家从产品的形式更贴切的接触AI技术。

 东软医疗人工智能团队负责人韩冬博士发言

 第三个做引导发言的是来自北京大学王选计算机研究所的严睿研究员，引言题目“人工智能科学与技术：从NLP谈起”。严睿让我们从文字认识AI。他介绍了自然语言处理的背景、内容、以及拟解决的问题。电子病历的自动诊断是现在AI结合医疗的热点，通过智能问诊可以大大减少医生的工作量，降低漏诊率，快速处理病历，进行初步筛查。但是他指出现在的问题是数据的稀缺性和标注的困难性。他认为数据才是AI技术的核心，良好的数据标注才是模型优化的前提！所以需要更多的数据集的汇总，才能实现准确率的提高。

 北京大学王选计算机研究所严睿研究员发言

 第四个做引导发言的是辽宁省肿瘤医院副院长于韬教授，于韬教授针对“影像组学在不同类型乳腺癌诊疗上的应用”做出报告。于韬教授指出诊断乳腺癌分子的分型是现在的重中之重，他分别介绍了乳腺癌x射线影像组的未来四中应用、超声的定量鉴别乳腺良恶性病变、以及磁共振结合DWI、纹理特诊，背景特征来诊断病变方法。以多种角度来描述了AI与医疗在乳腺癌治疗上的应用前景，各界人士表示受益匪浅。

辽宁省肿瘤医院副院长于韬教授发言

 引导发言结束后，论坛进入第二阶段讨论“思辨”环节，邵华博士（CCF YOCSEF 荣誉委员）主持了这一阶段。青年专家和学者们围绕三个论题展开讨论：1、十年内，医学影像AI可解决什么问题？2、AI会代替人类吗？3、AI 的又一次平台期临近了吗？

 首先，就论题“十年内，医学影像AI可解决什么问题？” 东北大学齐守良副教授指出：医学影像和AI在未来更需要关注于健康人群的检测中，这是未来的发展方向。严睿博士提出：未来十年，文本也很重要，需要更标准化的文本陈述。这就应用在自然语言处理与AI的结合上了，其中文本数据起着至关重要的作用。谢尚飞则以一个普通市民的身份表示：现阶段是弱AI 的阶段，首先希望能提高就诊的准确率，使人信服。于韬教授以一位医生的角度表示：人工智能在医疗上的应用现在更多要着重于组织上，免疫组块与基因也是待解决的问题。

 随后，齐守良副教授就此论题提出了一个新的问题，人工智能的因与果到底是什么？于韬教授表示：这是一个推断的过程，但是离开数据是无法谈因果的。韩冬博士则回应：这是一个突破各种挑战的过程，是一种模型，但是目前这种模型可解释性低。

论题1研讨

 其次，就论题“未来AI会代替医生吗？”各位与会专家发表了看法。齐守良副教授指出：AI现在发展速度超乎想象，但是AI替代医生，他持乐观态度，这是一个漫长的过程。韩冬博士则提出质疑：他认为AI是不可能取代医生的，它只能起一个辅助作用，一个公式可以表示“AI+医生>医生”，应该发散思维，实现从临床-临床的过程。严睿研究员提出了补充：在这个过程中，数据的作用是不可估量的，未来的AI可以替代部分医生，但是经验是无法替代的。于韬教授表示：但是AI是无法替代医生的，只能起辅助作用。

 来自东北大学李宏用一句话来描述：下棋有固定规则，但是人类的疾病没有固定的规则，这句话获得了所有人的掌声，同时大家也对于伦理问题，黑盒子问题，如何让机器学习人类的学习能力问题做出了相关讨论。

 论题2研讨

 最后，就论题“AI 的又一次平台期临近了吗？”大家进行了思辨。韩冬博士认为：现在的时代不是平台期，而是一个理性期，需要我们克服这个困难，才能前进。严睿提出了补充：还没有到平台期，技术一直在迭代，应用应百花齐放！齐守良副教授指出：在现在的研究过程中创新性的算法要比之前稍少，平台期也是挑战的过程。谢尚飞表示：强AI的奇点会到来需要有三点突破：算法、物质基础和伦理基础，现在还属于弱AI的时代，期待三方面的突破性的进展。

论题3研讨

 经过两个小时的深入研讨，基本观点总结如下：

（1）人工智能与医疗相结合在现代医学中初步崭露头角，由弱人工智能到强人工智能还需时日，需要更多的数据，更完善的标签，以及强有力的算法和算力。

（2）未来十年内，医学影像AI方面的人工智能技术的发展要着眼于各个专业方向的具体问题，如肿瘤影像识别判断和筛查模型优化等，不断提高算法的效率和辅助判断准确率，使其跟医生深度有效协同合作，改善医疗环境和病患的就诊满意度。

（3）基于AI技术的医疗诊断的辅助决策，以及医生和AI的协同工作是未来很长一段时间内的必然趋势，但是AI医疗影像技术完全替代医生的诊断现在谈及还为时尚早。人类的医疗要比汽车自动驾驶复杂太多，现在的医疗图像AI技术更多是起到辅助决策的作用，完全替代近期不可能，还需要算法、算力和数据积累及模型方向的突破。

（4）关于AI的平台期，我们不认为目前已经进入了AI的又一次平台期，因为AI技术的发展基于算法、算例和数据这三个方面的突破，虽然不能说AI已经产生了划时代的变革，但是在各个方面也有了长足的进步，特别是各个细分领域中AI与产业的结合，推动AI整体的螺旋式上升。

总之，AI的发展之路还很长，需要我们所有业内人士、专业医生、技术工程师、科研工作者们共同的努力！