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彭紹亮:超算為醫療產業“賦能”

2019年9月12日下午,由深圳市人民政府主辦,OFweek維科網承辦的“醫療人工智能專場”在深圳會展中心舉辦,國家超級計算長沙中心副主任、湖南大學教授彭紹亮帶來了主題為《基于超算的人工智能醫療-輔助診療、死亡終點預測、健康管理等》的演講,他表示,輔助診療、家庭AI醫生、骨質疏松智能篩查機器人、紅外熱成像健康評估系統、自助式分導診機器人等已經逐漸實現落地。會后,OFweek醫療科技網編輯采訪了彭教授,雙方就人工智能醫療等進行了交流與探討。

彭紹亮:超算為醫療產業“賦能”

國家超級計算長沙中心副主任、湖南大學教授彭紹亮

超算為醫療產業“賦能”

人工智能機器人與人工智能醫生更多的是輔助醫生進行診療,基于海量的醫療數據、醫生經驗、醫療書籍等,然后進行綜合評判,輔助醫生作決策。人工智能醫療的概念很火,但實際落地的情況并不理想。對此,彭紹亮認為,到目前為止,人工智能醫療領域最大的一個問題就是高質量數據的匱乏,這些數據可能需要很多專業人員進行數據的標注,當數據越多,對人工智能醫生的模型越有幫助。對于提升人工智能醫療數據的準確性方面,彭紹亮表示,現在大家也在探索一些新思路,做小樣本數據就是一種。機器學習的數據太少,團隊也在做一些遷移數據學習,如某種胃病的數據可以遷移到其它肺病的數據模型來用。

人工智能醫療是一個很基礎的技術,無論是對醫療大數據進行分析處理,還是人工智能模型訓練等,這些都離不開超強計算能力的支持。彭紹亮表示,當前生命科學領域出現了很多大數據,這不僅是一個醫學難題,也成為了數據分析的瓶頸,他們希望把高性能計算、大數據、人工智能、區塊鏈等最新技術結合起來,并應用到生命科學領域去解決實際的問題。

中國的超級計算機在世界上處于領先水平,天河二號和神威太湖之光都先后霸占世界超級計算機排名榜首多年,超算技術是中國的驕傲。當超算與人工智能和區塊鏈技術結合,其應用前景將更加廣闊。彭紹亮表示,高性能計算、云計算、人工智能與大數據技術的加持,臨床醫療的應用層面變得越來越廣泛。超算與醫療、健康等數據融合,在電子病歷和人工智能醫生方面有著廣泛應用案例,超算技術從診前、診中、診后全面支持醫生進行全方位精準、高效的診療。

據了解,目前國家超級計算長沙中心與華大基因、上海藥物所、軍事醫科院及超過六百家三甲醫院進行合作,所做的這些研究是基于電子病歷大數據,從微觀、宏觀的醫學影像再到電子病歷。“我們正在做腫瘤癌癥精準醫療與下一代超級計算相結合的研究,這里面最關鍵的技術就是數據挖掘,即數據收集和數據標注,已經搭建了一個耗資約三千多萬的人工智能集群。”彭紹亮對OFweek醫療科技網編輯說道。

深度學習在電子病歷上的應用是通過電子病歷數據進行相關醫療任務的預測,它將臨床數據和基因數據打通實現多維數據的融合。彭紹亮教授表示,他的團隊把患者的先天數據與后天電子病歷數據進行整合,建一個全天候的家庭健康醫生,對每個家庭成員進行健康評估,然后針對性地進行干預和呵護。

智能機器人提升診前、診中、診后的效率與精度

近年來,基于超算的死亡終點預測成為業內人討論的焦點,彭紹亮表示,人工智能輔助診療技術包括全科AI名醫助理、多維健康評估與管理系統、死亡重點預測、骨質疏松智能篩查機器人、死亡終點預測、紅外熱成像健康評估系統、自助式分導診機器人等。死亡終點預測并不是簡單的告訴病患什么時候會死亡,該研究主要應用在ICU病房,通過人工智能技術監測病患的各項生理指標,以便實施實時搶救,降低死亡率,使得醫療資源也能得到更加合理的分配。紅外熱成像健康評估系統將醫用紅外熱成像設備與Dtalks技術進行結合,能夠實現對患者的健康狀態實時評估,有利于對疾病的早期探查,是現代臨床醫學準確有效的補充檢測手段,這項技術主要應用場景包括機場、高鐵站、醫院、體檢中心、養老機構等人流量較大的場所。彭紹亮教授表示,他們的核心技術是通過智能機器人的協助來提升診前、診中、診后的效率和精度,希望建立中國人的全數字生命周期健康管理系統,盡可能地收集到各個維度的數據,包括先天性DNA數據、電子病歷、生活習慣等。

人工智能醫療一個有趣的地方是用數據驅動整個模型,在機器人進行看病的過程中,數據的搜集非常重要。彭紹亮提到,他們研發的骨質疏松機器人與多家醫院進行合作,展開了多次的大規模免費義診,目前這個機器已經收集了國內幾十萬人骨質疏松的數據。另外,還有健康巡防機器人可以代替醫生在危重傳染病房進行全天的巡防,防止醫生和危重傳染病人的接觸與二次感染,巡防機器人能學習整個地圖并與病人進行交互和數據采集。

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