8月30－31日，由中國高科技行業門戶OFweek維科網、高科會主辦，OFweek人工智能網、OFweek醫療科技網承辦的2018中國（上海）國際人工智能展覽會暨OFweek（第二屆）人工智能產業大會在上海跨國采購會展中心成功舉辦。在31日分論壇：AI＋醫療專場上，上海交通大學生物醫學工程學院特別研究員、博導錢曉華為現場觀眾帶來了《醫學影像信息系統：輔助檢測、診斷和探索》主題演講，從人工智能技術在醫學領域的發展現狀、人工智能以及醫學影像信息系統結合應用等多個角度進行了具體探討。

上海交通大學生物醫學工程學院特別研究員、博導錢曉華

人工智能技術助推醫療產業發展

演講中，錢曉華帶來了“基于非增強型缺血性腦中風的早期檢測系統”、“ 計算機輔助手術系統”以及“關于理解腦膠質瘤手術后真假進展問題”三個科研案例，為我們展示了人工智能技術為醫療過程提供的巨大幫助。

錢曉華表示，人工智能技術輔助診斷，不僅提高了醫生診斷準確率，還極大提高了工作效率。以腦膠質瘤手術后真假進展問題為例。錢曉華表示，腦膠質瘤是一個惡性腫瘤，存活期只有18個月，該病癥可采用先手術后放化療進行治療。但是關鍵在于容易復發。目前臨床上通過隨訪的方式進行后續診斷，通常需要花費六個月以上的時間。然而腦膠質瘤總共才活18個月，花六個月以上時間去診斷會嚴重影響到病人生活。因此他們提出把圖像技術和基因技術結合起來，構建兩年生存風險預測模型。根據該預測模型產生的兩年生存值，把病人區分為高低風險病患，這樣就可以知道臨床上的進一步的治療診斷走向。有了人工智能技術輔助治療，可以避免傳統醫療模式下的低效診治情況，而且人工智能診斷系統準確率高達80％，已超過一般診療醫師水平。

將深度學習中的抽象特征解析成人們能夠理解的知識和特征

錢曉華還提到，過去的醫生認為人工智能技術發展尚未成熟，且對于人們來說人工智能就是個黑匣子，其難以理解的知識和特征阻礙了人們醫療科技的進展。

“在過去，沒有人進行基于半球投影這項工作，如何將這個看似沒有的東西經過投影并在一個封閉區域進行分割和提取是最大的難點。而我們的解決方案在當時獲得了美國衛生部250萬美元的科研基金支持。”錢曉華自豪的提到，“我們將深度學習中的抽象特征解析成醫生能夠理解的知識和特征，醫生通過解釋過的知識和特征來判斷評估人工智能的診斷結果，不僅有效提高了病癥診療準確率，而且提高了醫生工作效率。長期以來，人工智能技術在醫療領域也得到了長足發展。”

醫療人工智能雖然先進，但無法取代醫生

此外，錢曉華表達了“醫療人工智能雖然先進，但無法取代醫生”的觀點。他以計算機輔助手術系統為例，人工智能系統在對幼兒顱腦早閉癥這種病癥進行處理時，整個系統的難點以及關鍵點在于對腦殼腦縫的分割和提取及特征描述。人眼可以輕松能看到腦縫，但是計算機它不懂，因為腦縫本質上不存在。現在的深度學習依然無法解決這個問題。因此錢曉華認為，人工智能技術雖然為醫療科技提供了許多幫助，但仍與人類大腦存在一定差距。尤其在深度學習理解能力上，人工智能遠不及人類大腦。

在錢曉華看來，醫療人工智能在本質上不可能取代醫生，只能應用于醫療輔助領域。但是人工智能技術的發展，毫無疑問為醫療科技進步提供了巨大的幫助。