７月１日，清华大学“智慧医学影像论坛２０１８”在清华大学召开，在论坛上公布了清华大学“智慧医学影像基金”。
清华大学生物医学影像研究中心联合校内医学影像、人工智能领域的相关研究团队和Ａｉｒｄｏｃ等企业共同发起清华大学“智慧医学影像基金”，将会促进医学影像学科的发展和成果转化。
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人工智能医学影像识别
２０１２年ＩｍａｇｅＮｅｔ图像分类竞赛中，深度学习在图像识别上ｔｏｐ－５错误率比上一年的冠军下降了十个百分点，而且远远超过当年的第二名，之后人工智能在图像识别领域不断刷新纪录。
人工智能和现代医学影像技术现已逐步深入到生物医学研究的各个领域，这些技术的不断发展将很有可能改变甚至颠覆传统的临床疾病诊疗方式。
智能影像识别在医学图像处理中的应用十分广泛，涉及医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等多个领域。
１． 放射类：类似于军队的“情报部门”，通过射线成像了解人体内部的病变情况，形成影像。对该影像智能识别的目的在于标注病灶位置。
２． 放疗类：类似于军队的“战斗部门”，在制定放疗方案之前，医生需要通过成像设备对靶区进行定位，从而形成影像。对该影像智能识别的目的在于进行靶区自动勾画，由于放疗需要杀死细胞，病变区域勾勒的越准确越好，对智能影像识别准确率要求高。
３． 手术类：对ＣＴ等影像通过３Ｄ可视化等技术，进行三维重建，帮助医生进行手术前规划，确保手术的精确性。
４． 病理类：病理诊断是最终确诊环节，ＭＲＩ、ＣＴ、Ｂ超等影像判读的正确与否要参考病理诊断的结果。传统的病历检验是医生在显微镜下直接读取病历涂片，现在数字化病理系统使得ＡＩ读片成为可能。
０２
清华大学和智能医疗
作为中国的最高学府，清华大学医学院于２０１６年底成立了“未来医学影像实验室”， 探讨医学影像、人工智能与大数据等技术在临床医学研究中的热点问题和未来发展方向。
大会上清华大学医学院生物医学工程系研究员，生物医学影像研究中心李睿主任表示：本次成立清华大学“智慧医学影像基金”，目的是建立一个清华和外界沟通的平台，可以更好的方便和外界合作。
该基金的成立对中国医疗人工智能的发展有着巨大的助益，更有效的推进行业的发展。
０３
Ａｉｒｄｏｃ和医学影像
现代医学影像可以对人体或人体某部份，以非侵入方式取得内部组织影像，从而客观的看到病灶。
２０１５年Ａｉｒｄｏｃ成立，希望通过人工智能改善人和医疗之间的关系，医学影像便是Ａｉｒｄｏｃ研究的一个方向。
在三年前，人工智能还没有被认可，Ａｉｒｄｏｃ的工作人员和医学专家谈到人工智能的时候，很多医生都没有听过，甚至也不愿意相信，但是Ａｉｒｄｏｃ坚持了下来，并且不断在医疗领域和众多医生普及人工智能。
在Ａｉｒｄｏｃ努力下，人工智能渐渐得到了众多医生的认可，每一个医学的学术会议上都会出现人工智能的身影。
０４
人工智能大人群影像筛查
随着大健康时代到来，现有医疗机构组织模式已无法满足患者全部需求，国家推出分级诊疗政策，更多疾病诊疗和健康管理服务将由基层医生完成。
Ａｉｒｄｏｃ张大磊在会上表示，视网膜是人体中唯一能观看到裸露微小血管和神经的组织，通过血管和神经可以看出全身性的血管疾病和神经疾病，为了能够更好的服务基层医疗机构，Ａｉｒｄｏｃ基于全世界数据量最大的视网膜影像数据库研发了能够识别三十种慢性病的慢性病识别算法。
Ａｉｒｄｏｃ可以准确识别包括白内障、青光眼、老年性黄斑变性等常见眼科疾病，以及糖尿病、高血压、动脉硬化、视神经疾病等全身性慢性疾病。
搭载眼底照相机的Ａｉｒｄｏｃ慢性病识别算法在移动性和价格上都有着天然的优势，可以保证基层医疗可以很好的使用这一设备。
过去几年的工作中，Ａｉｒｄｏｃ积极响应国家部门号召，和各地政府和卫生部门合作，比如在广州和当地疾病预防控制中心（ＣＤＣ）的合作，针对慢性病展开了大范围筛查。
在社区、医院、工厂、办公室和体检中心等地，给中老年人、慢病患者、白领员工和工厂工人等各种各样的人群做慢性病筛查，覆盖了北京、上海、广东、新疆、海南、安徽等众多省市，２０１７年通过算法已经完成超过一百万人次的高效准确识别。
通过和清华合作成立“智慧医学影像基金”，将会更好的推广医疗人工智能的发展。
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责任编辑：黄永
