當前消息！應道AI入“尋?！保盒l(wèi)寧健康2022醫(yī)療人工智能年度報告

2023年是衛(wèi)寧健康（300253）堅持發(fā)布醫(yī)療人工智能年度報告的第五年，在2021年的報告中，我們主要關注了醫(yī)療人工智能技術從萌芽到勃發(fā)的歷程，介紹了知識驅(qū)動的系統(tǒng)架構在數(shù)字化醫(yī)療系統(tǒng)中應該如何扮演重要角色，以及我們是如何應對這一系統(tǒng)性挑戰(zhàn)的。

基于我們的觀察，在此次年度報告中，我們使用了三個關鍵詞來概括2022年AI的發(fā)展趨勢：Connecting：更多的醫(yī)療行業(yè)工作者正在接觸到人工智能技術；Interacting: 醫(yī)生、工程師正在通過交互的方式和人工智能技術共同完成一些工作; Remixing: 人與信息系統(tǒng)的融合，AI在技術的洪流之下走進大眾之間，彷佛“飛入尋常百姓家”，故此應道AI入“尋常”。

【資料圖】

回顧2022年，衛(wèi)寧健康人工智能實驗室取得了很多成果，在自然語言處理方面，我們的模型在多項任務上都取得了優(yōu)越的成績，其中包括：信息抽取、問答系統(tǒng)和閱讀理解；在計算機視覺方面，我們的算法在圖像分類、目標檢測和語義分割等任務上取得了顯著的進步；我們還加強了對可重復性、可解釋性和前瞻性研究的關注，并為深度學習模型應用于臨床研究探索建立了一系列原則和指導方針。

我們相信，通過負責任地開發(fā)和應用人工智能算法，可以為社會帶來巨大的價值，這也是我們堅持探索的動力。

在報告中，我們還探討了人工智能所面臨的挑戰(zhàn)和解決措施，以確保我們技術的臨床適用與可信。此外，報告還向大家分享了目前我們正在著手解決的一些關鍵問題，以及對未來人工智能發(fā)展的展望。應道AI入“尋?！保Ｍ芡ㄟ^一年一度的分享，為大家提供有價值的信息，并通過我們的工作為醫(yī)療人工智能的發(fā)展做出實際的貢獻。

2023年，醫(yī)療信息化領域的發(fā)展即將加速，衛(wèi)寧健康將繼續(xù)努力推進醫(yī)療人工智能研究，為建立可信的醫(yī)療人工智能系統(tǒng)提供更多的支持。

報告速讀

擴散模型的能力

2022年擴散模型在技術上取得了突出成就，在商業(yè)化方面也有了突破。它可以完成繪畫、文字、音頻、視頻等內(nèi)容創(chuàng)作，與此同時，在醫(yī)學圖像與蛋白質(zhì)合成領域也有著可挖掘的潛力。此模型話題有熱度、親民性高、宣傳到位等原因讓其在2022年十分火爆。

ChatGPT ChatGPT是一款在發(fā)布后瞬間火遍全球的由AI驅(qū)動的聊天機器人。它有著與人類自然地進行長篇對話、根據(jù)上下文推理判斷、學習和改進自己的行為等能力，因此，在商業(yè)方面的潛力也是非常樂觀的，包括客服、市場營銷、產(chǎn)品推廣等領域，甚至在醫(yī)療領域，它也會成為協(xié)助醫(yī)生和護士的得力助手。

隱私匿名化

醫(yī)療信息隱私保護具有特殊的社會價值和經(jīng)濟價值。使用人工智能領域的自然語言處理技術，可智能根據(jù)信息敏感程度對識別出來的隱私信息進行分級化處理，提供不同的保密形式。在不侵犯患者隱私權的情況下，讓醫(yī)療過程中形成的大量、豐富的信息數(shù)據(jù)，經(jīng)過信息整合和深度分析，形成對醫(yī)學研究、政府統(tǒng)計等均具有重要意義的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，繼而再反饋到醫(yī)療過程中，實現(xiàn)一個正向循環(huán)。

醫(yī)學影像報告質(zhì)控

醫(yī)學影像數(shù)據(jù)占據(jù)了90%的醫(yī)療信息，是疾病篩查和診治最主要的信息來源，也是輔助臨床疾病診療的重要手段。然而，影像報告往往有著主觀性強、語言自由度高及術語不夠規(guī)范、依賴主觀判斷和經(jīng)驗等問題，醫(yī)學報告缺乏量化的標準會導致高誤診率、高醫(yī)患糾紛賠償。使用AI進行報告內(nèi)涵質(zhì)控替代人工質(zhì)控，則在減少人力成本的情況下，還可為目前報告質(zhì)控遇到的問題提供高效、準確的解決方案。

口腔AI

口腔CBCT在頜面重建、牙型矯正、牙齒種植等應用中有著不可替代的地位。衛(wèi)寧健康人工智能實驗室的口腔AI項目，通過深度學習技術，根據(jù)臨床需求開發(fā)的AI模型，可對CBCT進行高效、自動化化的處理，解決醫(yī)生在讀片時遇到的實際問題，在較為困難或者耗時的分割任務中，節(jié)約醫(yī)生的時間。

信息抽取

以信息抽取為核心技術，用于對海量的醫(yī)療文本實現(xiàn)關鍵信息的查詢提取、統(tǒng)計分析和臨床科研等。利用自然語言處理技術可對藥物的潛在適應癥進行自動挖掘，為健康醫(yī)學信息的自動化處理提供解決方案；可從醫(yī)療文本大規(guī)模挖掘醫(yī)學因果關系的知識；還可以從臨床診療指南和醫(yī)學教科書中，自動大規(guī)模地提取診療決策樹，實現(xiàn)疾病的診斷和分類，助力計算機輔助診療等智能醫(yī)療系統(tǒng)。

AI醫(yī)學圖像

2022年，我們在衛(wèi)寧健康人工智能實驗室開發(fā)的臨床科研智能分析平臺的基礎上，增添了AI醫(yī)學影像臨床科研能力，這使得醫(yī)療工作者可在我們的科研平臺上調(diào)用多個醫(yī)學影像癌癥篩查模型，進行回顧性或前瞻性的臨床驗證，從而提高研究效率，為發(fā)表研究成果提供幫助，同時驗證模型能力，為接下來的運用、推廣奠定基礎。