新冠肺炎_健康,传染病|首发丨李兰娟院士团队最新成果：人工智能辅助COVID-19影像学识别——AI技术从实验室走向临床( 二 )
经过几年的技术储备 ， 目前AI技术正逐渐走出实验室 ， 走向临床及公共卫生应用 。比如在这次COVID-19疫情中 ， 由约翰·霍普金斯大学劳伦·加德纳副教授与中国博士留学生董恩生创建COVID-19追踪系统 ， 成为全球最为权威的、引用最多的数据系统 。
去年 ， 谷歌和梅奥诊所宣布了一项为期10年的战略合作 。谷歌将帮助梅奥制定数字战略、AI工具路线图 ， 为严重和复杂的疾病创建机器学习模型 ， 成为其数字化转型的“基石” 。梅奥诊所则在慢病管理、诊后随访、虚拟护理等多个场景上利用AI技术 ， 促进疾病的诊断和治疗 。
在AI技术走向应用的过程中 ， 未来AI医疗会有哪些变化？
首先 ， 医务工作者 ， 包括临床医生、疾控人员、临床辅助科室及行政管理人员等 ， 必将成为未来AI医疗的主导力量 。因为只有他们熟悉医疗工作的各个环节 ， 会从医疗实践中挖掘专业需求 ， 利用AI技术加以改进；只有他们可以将AI技术与目前使用的临床流程及信息系统相集成 ， 融入应用中；也只有他们可以开展临床实验 ， 评价AI技术 ， 收集有效性的证据 。他们是临床数据真正的生产者和使用者 。
以我们经验为例 ， 发起这次研究的是临床一线工作人员 ， 包括感染科医生 ， 放射科医生 ， 有些在本地参加防疫工作 ， 有些参加援鄂医疗队 ， 对于疫情防治有最深刻和最直接的感受 。
其次 ， AI技术将普及 ， 计算机人员和医务工作者将进一步密切合作 。我们实验室和AI技术人员几年来在肺部感染、肝肿瘤分割等领域密切合作 ， 前期积累的经验使我们可以在短期之内完成COVID-19筛查模型 ， 准确率不低于国外同行 。
中国AI技术目前处于世界领先位置 ， 中国医疗资源丰富 ， 如何把握时机 ， 推进中国AI医疗技术发展成为世界一流水平值得我们进一步思考 。我们的建议是：调动医务工作者的积极性 ， 让他们理解AI技术 ， 乐于与AI技术人员合作 ， 主动发现问题 ， 解决问题 ， 改进医疗工作的各个环节 ， 迎接智能医疗时代的到来 。
撰稿丨徐小微、吴炜
校对丨吴佳明
注：本文内容呈现形式略有调整 ， 若需可查看原文 。
改编原文：
Xiaowei Xu , Xiangao Jiang, Chunlian Ma, Peng Du, Xukun Li ,Shuangzhi Lv , Liang Yu, Qin Ni, Yanfei Chen, Junwei Su, Guanjing Lang, Yongtao Li, Hong Zhao, Jun Liu, Kaijin Xu, Lingxiang Ruan, Jifang Sheng, Yunqing Qiu, Wei Wu, Tingbo Liang, Lanjuan Li.
A Deep Learning System to Screen Novel Coronavirus Disease 2019 Pneumonia. Engineering. 2020. https://doi.org/10.1016/j.eng.2020.04.010
作者介绍
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李兰娟 ， 感染病（传染病）学家 ， 中国工程院院士 。
从事传染病临床、科研和教学工作40余年 ， 擅长各类肝炎、感染性疾病、新发突发传染病诊治 ， 尤其是肝衰竭、病毒性肝炎、肝病微生态研究 。作为我国人工肝开拓者 ， 创建独特有效的李氏人工肝支持系统治疗重型肝炎获重大突破 。首次提出感染微生态学理论 ， 从微生态角度来审视感染的发生、发展和结局 ， 为感染防治提供了崭新的思路 ， 还从基因的角度首次揭示肠道菌群与肝硬化的秘密 。
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李兰娟院士团队最新成果：COVID-19患者临床结局改善可能性的预测列线图模型
张伯礼院士团队：新冠肺炎临床疗效评价哪些指标更重要？
前沿研究：动物疫病防控专题
中国工程院院刊
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