人工智能技術(shù)在物流、醫(yī)療、金融、產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等很多領(lǐng)域都有現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。對(duì)于關(guān)乎每個(gè)人健康的醫(yī)療領(lǐng)域而言，不管醫(yī)生是不是接受，人工智能(已強(qiáng)勢(shì)闖入醫(yī)療界。

最近有兩條消息再次把人工智能推向了高潮：

1.2017兩會(huì)中人工智能第一次出現(xiàn)在政府工作報(bào)告中，關(guān)注人工智能的科技界因此熱血沸騰。

2.世界癌癥日2月4日當(dāng)天，IBMWatson醫(yī)生第一次在中國(guó)"出診"，僅用10秒就開出了癌癥處方。

在這個(gè)時(shí)代，學(xué)習(xí)和思考已經(jīng)不是人類的特權(quán)，人工智能能夠擁有人類已有的能力已經(jīng)成為可能，比如，IBMWatson。

IBMWatson可以在17秒內(nèi)閱讀3469本醫(yī)學(xué)專著、24.8萬(wàn)篇論文，69種治療方案、61540次試驗(yàn)數(shù)據(jù)、10.6萬(wàn)份臨床報(bào)告。通過(guò)海量汲取醫(yī)學(xué)知識(shí)，包括300多份醫(yī)學(xué)期刊、200多種教科書及近1000萬(wàn)頁(yè)文字，IBMWatson在短時(shí)間內(nèi)可以迅速成為腫瘤專家，擁有更強(qiáng)大腦的癌癥專家。在印度，Watson醫(yī)生為一名已經(jīng)無(wú)藥可救的癌癥晚期患者找到了診斷方案；在日本，Watson醫(yī)生只花了10分鐘就確診了一例罕見白血病，

在世界癌癥日2月4日當(dāng)天，IBMWatson醫(yī)生第一次在中國(guó)"出診"，僅用10秒就開出了癌癥處方。再次引發(fā)輿論熱潮，把人工智能+醫(yī)療推向了高潮。

不管醫(yī)生是不是接受，人工智能(AI)已經(jīng)強(qiáng)勢(shì)闖入醫(yī)療界，讓我們一起回顧一下，人工智能戰(zhàn)勝人類的那些事件。

1.Science報(bào)道自學(xué)習(xí)式人工智能可協(xié)助預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作

Science雜志報(bào)道了英國(guó)諾丁漢大學(xué)流行病學(xué)家StephenWeng博士團(tuán)隊(duì)發(fā)表在PLOSONE上的重要研究成果，Weng博士團(tuán)隊(duì)將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于電子病歷的常規(guī)數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)與當(dāng)前的心臟病預(yù)測(cè)方法相比，深度學(xué)習(xí)算法不僅可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)心臟病發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)，還可以降低假陽(yáng)性患者數(shù)量。

在這項(xiàng)新研究中，Weng和其同事對(duì)比了ACC/AHA指導(dǎo)方針和4個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法：隨機(jī)森林（randomforest）、logistic回歸（logisticregression）、梯度提升（gradientboosting）以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neuralnetworks）。為了在沒(méi)有人類指示的情況下得出預(yù)測(cè)工具，所有這4項(xiàng)技術(shù)分析了大量數(shù)據(jù)，被分析的數(shù)據(jù)來(lái)自英國(guó)378256名患者的電子醫(yī)療記錄，目標(biāo)是在與心血管疾病有關(guān)的記錄之中找出發(fā)病模式。

2.人工智能診斷皮膚癌準(zhǔn)確率達(dá)91%

斯坦福大學(xué)一個(gè)聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出了一個(gè)皮膚癌診斷準(zhǔn)確率媲美人類醫(yī)生的人工智能，相關(guān)成果刊發(fā)為了1月底《自然》雜志的封面論文，題為《達(dá)到皮膚科醫(yī)生水平的皮膚癌篩查深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》（Dermatologist­levelclassificationofskincancerwithdeepneuralnetworks）。他們通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法，用近13萬(wàn)張痣、皮疹和其他皮膚病變的圖像訓(xùn)練機(jī)器識(shí)別其中的皮膚癌癥狀，在與21位皮膚科醫(yī)生的診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比后，他們發(fā)現(xiàn)這個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷準(zhǔn)確率與人類醫(yī)生不相上下，在91%以上。

在測(cè)試中，人工智能被要求完成三項(xiàng)診斷任務(wù)：鑒別角化細(xì)胞癌、鑒別黑色素瘤，以及使用皮膚鏡圖像對(duì)黑色素瘤進(jìn)行分類。研究者通過(guò)建構(gòu)敏感性（sensitivity）­特異性(specificity)曲線對(duì)算法的表現(xiàn)進(jìn)行衡量。敏感性體現(xiàn)了算法正確識(shí)別惡性病變的能力，特異性體現(xiàn)了算法正確識(shí)別良性病變，即不誤診為癌癥的能力。在所有三項(xiàng)任務(wù)中，該人工智能表現(xiàn)與人類皮膚科醫(yī)生不相上下，敏感性達(dá)到91%。

3.人工智能走進(jìn)ICU：可預(yù)測(cè)病人死亡準(zhǔn)確率達(dá)93%

在洛杉磯兒童醫(yī)院，數(shù)據(jù)科學(xué)家MelissaAczon和DavidLedbetter提出了一種人工智能系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)可以讓醫(yī)生們更好地了解哪些孩子的病情可能會(huì)惡化。

他們使用了PICU里超過(guò)12000名患者的健康記錄，機(jī)器學(xué)習(xí)程序在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了相關(guān)規(guī)律，成功識(shí)別出了即將死亡的患者。該程序預(yù)測(cè)死亡的準(zhǔn)確率達(dá)到了93％，明顯比目前在醫(yī)院PICU中使用的簡(jiǎn)單評(píng)級(jí)系統(tǒng)表現(xiàn)更好。Aczon和Ledbetter在Arxiv上發(fā)表了相關(guān)論文，公布了他們的研究成果。

他們實(shí)驗(yàn)的創(chuàng)新點(diǎn)是使用了一種叫做循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這種方法擅長(zhǎng)處理持續(xù)的數(shù)據(jù)序列，而不是從某一個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)點(diǎn)直接得出結(jié)論。"RNN網(wǎng)絡(luò)是處理臨床數(shù)據(jù)序列的一種有效方法。"Aczon說(shuō)，"它能夠整合新產(chǎn)生的信息序列，得到準(zhǔn)確的輸出。"所以在程序中，RNN網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)得更好，因?yàn)樗軌螂S著時(shí)間的推移，根據(jù)病人最近12小時(shí)的臨床數(shù)據(jù)，做出最準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

4.第三軍醫(yī)大利用人工智能30秒內(nèi)鑒定血型，超99.9%準(zhǔn)確率

3月15日，權(quán)威雜志science刊登的一篇關(guān)于中國(guó)第三軍醫(yī)大學(xué)羅陽(yáng)團(tuán)隊(duì)的最新研究成果，這對(duì)于急需輸血搶救的病人意義重大，可以為患者節(jié)省3­15分鐘的時(shí)間，增加他們的生還幾率，同時(shí)也可用于搶險(xiǎn)救災(zāi)、戰(zhàn)場(chǎng)急救等急需驗(yàn)血的情況。

第三軍軍醫(yī)大學(xué)羅陽(yáng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的技術(shù)，可以在30秒內(nèi)檢測(cè)出ABO血型和Rh血型，僅用一滴血在2分鐘內(nèi)完成包括罕見血型在內(nèi)的正向和反向同時(shí)定型（醫(yī)生在輸血前，為了減少錯(cuò)誤，一般要做正反定型和交叉驗(yàn)血試驗(yàn)）。同時(shí)團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)出一套智能算法，能夠根據(jù)試紙的顏色變化讀出血型，定型準(zhǔn)確率超過(guò)99.9%。

研發(fā)團(tuán)隊(duì)為了減少人為識(shí)別帶來(lái)的誤差，開發(fā)了一套機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別顏色的變化，同時(shí)為了驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性，研究人員先用經(jīng)典凝膠卡片法鑒定3550例血液樣本，再通過(guò)優(yōu)化參數(shù)操作，算法模型準(zhǔn)確的測(cè)出這3550例血液的血型。

5.谷歌研發(fā)人工智能眼科醫(yī)生：用深度學(xué)習(xí)診斷預(yù)防失明

表于JAMA的論文《用于檢測(cè)視網(wǎng)膜眼底照片中糖尿病性視網(wǎng)膜病變的深度學(xué)習(xí)算法的開發(fā)和驗(yàn)證（DevelopmentandValidationofaDeepLearningAlgorithmforDetectionofDiabeticRetinopathyinRetinalFundusPhotographs）》中，我們提出了一種可以解讀視網(wǎng)膜照片中DR發(fā)病跡象的深度學(xué)習(xí)算法，這有望能幫助資源有限地區(qū)的醫(yī)生正確地篩選出更多的病人。

研究人員創(chuàng)建了一個(gè)包含128000張圖像的開發(fā)數(shù)據(jù)集，其中每一張圖像都得到了54位眼科醫(yī)生中3到7位醫(yī)生的評(píng)估。這個(gè)數(shù)據(jù)集被用來(lái)訓(xùn)練了一個(gè)可以檢測(cè)可誘發(fā)糖尿病性視網(wǎng)膜病變的病癥的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然后兩個(gè)互相獨(dú)立的包含大約12000張圖像的臨床驗(yàn)證集上測(cè)試了該算法的表現(xiàn)，該測(cè)試所參考的標(biāo)準(zhǔn)是一個(gè)7或8人的美國(guó)認(rèn)證眼科醫(yī)生中大多數(shù)人的意見。為驗(yàn)證集所選擇的眼科醫(yī)生的意見與訓(xùn)練集原來(lái)的54位醫(yī)生的意見表現(xiàn)出了高度的一致性。

在這項(xiàng)成人的糖尿病性視網(wǎng)膜眼底照片的評(píng)估中，基于深機(jī)器學(xué)習(xí)的算法對(duì)可疑糖尿病性視網(wǎng)膜病變檢測(cè)時(shí)具有高靈敏度和特異性。進(jìn)一步的研究是必要的，這將確認(rèn)此算法應(yīng)用在臨床中的可行性，并確定與目前的眼科評(píng)估相比是否使用該算法可以改善治療和診斷結(jié)果。

總體來(lái)說(shuō)，"人工智能＋醫(yī)療"，不是噱頭，而是未來(lái)。一個(gè)讓人期待的人工智能時(shí)代，正在快速到來(lái)！

由生物谷主辦的"2017未來(lái)醫(yī)療科技大會(huì)暨人工智能前沿高峰論壇"將于6月15日召開（http://meeting.bioon.com/2017IM），本次將圍繞人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域中的發(fā)展，人工智能技術(shù)與醫(yī)學(xué)影像診斷：圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)，人工智能慢病管理等話題展開深層次的探討，本屆大邀請(qǐng)到了中國(guó)工程院院士李德毅，北京大學(xué)醫(yī)學(xué)院信息中心，中國(guó)衛(wèi)生信息學(xué)會(huì)衛(wèi)生信息學(xué)教育專業(yè)委員會(huì)雷建波副主委，碳云智能李英睿總裁，Airdoc創(chuàng)始人兼CEO張大磊等業(yè)界大咖共享盛會(huì)。

由生物谷舉辦的2017未來(lái)醫(yī)療科技大會(huì)暨人工智能前沿高峰論壇將于2017年6月15~16日在上海舉辦；

會(huì)議時(shí)間：2017年6月15­16

會(huì)議地點(diǎn)：上海

會(huì)議形式：主題演講、圓桌深度討論；

人工智能語(yǔ)言和圖像識(shí)別與處理版塊創(chuàng)業(yè)大賽，現(xiàn)金大金等你來(lái)拿，免費(fèi)報(bào)名參賽，歡迎咨詢。

已確認(rèn)嘉賓

孫洪業(yè) CTO 明碼（上海）生物

演講題目：NovelFeatureSelectionStrategiesforEnhancedPredictiveModelingandDeepLearningintheBiosciences.

演講摘要：ArtificialIntelligence(AI)isthesinglemosttransformativetechnologyinhumanhistory.Advancementsinpersonalizedmedicinedependuponsignificantlyfurtheringourcurrentunderstandingofhowgeneticvariationandsomaticmutationregulateaberrantgeneactivityandsubsequentdiseasebiology,includingthemyriadofdysregulatedmolecularmechanismsofcancer……

張大磊 創(chuàng)始人 Airdoc

演講題目：人工智能在醫(yī)學(xué)輔助診斷和影像識(shí)別中的應(yīng)用。

演講摘要：

一、臨床診斷輔助系統(tǒng)，應(yīng)用于早期篩查、診斷、康復(fù)、手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估場(chǎng)景。

二、機(jī)構(gòu)信息化，通過(guò)數(shù)據(jù)分析，幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)提升運(yùn)營(yíng)效率。

三、醫(yī)學(xué)影像識(shí)別，幫助醫(yī)生更快更準(zhǔn)地讀取病人的影像所見。

四、醫(yī)療大數(shù)據(jù)，助力醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)可視化及數(shù)據(jù)價(jià)值提升。

五、藥物研發(fā)，解決藥品研發(fā)周期長(zhǎng)成本高的問(wèn)題。

六、健康管理，通過(guò)包括可穿戴設(shè)備在內(nèi)的手段監(jiān)測(cè)用戶個(gè)人健康數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和管控疾病風(fēng)險(xiǎn)。

劉云 創(chuàng)始合伙人 華醫(yī)資本

演講題目：從人工智能看醫(yī)療行業(yè)熱點(diǎn)的投資邏輯。

孔德興 教授 浙江大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所

個(gè)人簡(jiǎn)介：孔德興，浙江大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所教授，研究方向：偏微分方程、幾何分析、數(shù)學(xué)物理。

周向軍 首席科學(xué)家 恒瑞源正（深圳）生物

演講題目：人工智能精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)在腫瘤免疫治療上的應(yīng)用。

個(gè)人簡(jiǎn)介：周向軍，博士,分子藥理學(xué)教授,博士生導(dǎo)師?，F(xiàn)任恒瑞源正（深圳）生物科技有限公司首席科學(xué)家，常務(wù)副總經(jīng)理；深圳源正細(xì)胞醫(yī)療技術(shù)有限公司首席科學(xué)家，總經(jīng)理；深圳市源興生物醫(yī)藥科技有限公司首席科學(xué)家,回國(guó)后的研究成果發(fā)表于SCIENCE等著名學(xué)術(shù)雜志。

李亞?wèn)| 總經(jīng)理 英特爾醫(yī)療與生命科學(xué)集團(tuán)

演講題目：加速人工智能和健康醫(yī)療的融合創(chuàng)新。

個(gè)人簡(jiǎn)介：李亞?wèn)|現(xiàn)任英特爾公司醫(yī)療和生命科學(xué)集團(tuán)亞太區(qū)總經(jīng)理，全面負(fù)責(zé)該集團(tuán)在亞太區(qū)的戰(zhàn)略規(guī)劃、商務(wù)拓展和技術(shù)方案。

張偉 創(chuàng)始人 深博醫(yī)療

個(gè)人簡(jiǎn)介：張偉，深博醫(yī)療研發(fā)負(fù)責(zé)人，由于其一款乳腺癌篩查人工智能產(chǎn)品近期在注冊(cè)審批上獲得了綠色通道，即將成為首家獲得人工智能產(chǎn)品注冊(cè)審批的醫(yī)療企業(yè)。

張建偉 德國(guó)漢堡科學(xué)院院士/多模態(tài)技術(shù)研究所所長(zhǎng)

演講題目：人工智能、機(jī)器人與醫(yī)療科技的融合。

個(gè)人簡(jiǎn)介：張建偉，德國(guó)漢堡大學(xué)信息學(xué)科學(xué)系教授，多模態(tài)技術(shù)研究所所長(zhǎng)，德國(guó)漢堡科學(xué)院院士,千人計(jì)劃專家。1986年清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系學(xué)士?jī)?yōu)異畢業(yè)，1989年清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系碩士畢業(yè)(人工智能)，1994年德國(guó)卡爾斯魯厄大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士畢業(yè)(機(jī)器人)。近二十年在德國(guó)從事及領(lǐng)導(dǎo)智能自動(dòng)化生產(chǎn)系統(tǒng)的感知學(xué)習(xí)和規(guī)劃、多傳感信息處理與融合、智能機(jī)器人技術(shù)、人機(jī)交互的研究與開發(fā)等研發(fā)方向。發(fā)表三百余篇論文及專著，并多次獲得國(guó)際會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)；擁有四十余項(xiàng)發(fā)明專利。指導(dǎo)德國(guó)碩士工程師百余名，德國(guó)博士三十余名，洪堡學(xué)者多人，聯(lián)合培養(yǎng)中國(guó)博士十余名。主持德國(guó)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目、聯(lián)邦教研部與工業(yè)合作項(xiàng)目、歐盟ICT、中德跨學(xué)科重大研究中心等多項(xiàng)重大研究項(xiàng)目。領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)出經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)算法、自主移動(dòng)護(hù)理機(jī)器人、脊椎手術(shù)機(jī)器人、配藥機(jī)器人、多模式人機(jī)交互平臺(tái)、開放機(jī)器人軟件、大數(shù)據(jù)智能軟件等多項(xiàng)技術(shù)與系統(tǒng)，其中配藥機(jī)器人、多功能輪椅等已經(jīng)進(jìn)入產(chǎn)品化階段。

更多詳情請(qǐng)見大會(huì)官網(wǎng)：http://meeting.bioon.com/2017IM

【備注】：
1. 注冊(cè)費(fèi)優(yōu)惠期限以到款時(shí)間為準(zhǔn)

2.如果您需要我們代為安排住宿，請(qǐng)一并告知，住宿統(tǒng)一安排，費(fèi)用自理

網(wǎng)上報(bào)名截止日期：2017年03月29日

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