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“人工智能赋能健康医疗”中关村前沿技术系列沙龙——文字摘要

2019/01/18 来源:中关村人工智能科技园
  一、致欢迎辞
  杨璞中关村门头沟园管委会工委书记、管委会副主任
 
  中关村门头沟科技园党工委书记杨璞首先对各位嘉宾的到来表示欢迎,并为各位嘉宾介绍了园区产业结构和未来发展方向,他表示人工智能与医养大健康产业的结合正是契合门头沟园产业规划与区域资源要素匹配的中心产业方向,欢迎更多人工智能和医养健康领域优秀企业、协会机构入驻园区,共同构建人工智能科技园,成为京西的新经济增长点。
 
  详稿:中关村门头沟园的前身是石龙经济技术开发区,2012被纳入成为中关村国家自主创新示范区,15年管委会开始推动园区转型升级,目前把人工智能和医药健康作为产业发展方向,未来将结合门头沟资源禀赋进一步细分。
  今年我们提出了优化营商环境,聚焦特色产业,精准支持企业发展的一系列政策,像人才公寓、创业大巴等都在逐步完善,欢迎企业入驻园区。
  二、致辞
  刘维林中国老年学和老年医学学会会长
 
  中国老年学和老年医学学会会长刘维林也在致辞中表示,人工智能技术的发展与我们积极应对目前全球范围内的人口老龄化问题也有密切关系,中国老年学和老年医学学会也专门成立了智慧医养委员会、精准医疗委员会,希望通过本次活动与更多相关领域机构、专家、企业代表多多交流合作,共同为产业融合发展和推动经济进步作出贡献。
 
  详稿:人工智能趋势正在改变人们生活和经济格局,积极应对人口老龄化。中国2000年第五次人口普查结果显示中国已进入了老龄化社会,截止到2017年底,中国60岁以上老年人口达到了2.41亿,占到了总人口的17.3%。据这个发展趋势来看,到2025年,中国60岁以上老年人口要达到三个亿,2035年达到四个亿,2050年达到4.87亿,占到总人口的34.9%。并且我国的老龄化趋势是未富先老,如何应对人口老龄化,推进养老产业的发展?云计算互联网人工智能等现代科学技术对人口老龄化有很大的支撑。中国老年服务领域,医疗机器人、远程医疗、大数据等技术都很欠缺,国家对养老产业很重视,老年健康市场也有很大市场。
  中国老年学和老年医学学会经过30多年的发展,现在已经有50多个分支机构,每个学科每个领域都集聚了一大批知名专家。其中老龄大数据分会主任委员是由清华大学的清华同衡规划研究院的院长担任,学会还和北京大数据研究院合作成立了医养结合老龄大数据实验室,精准医疗分会的主委是2015年国家引进的一百个科学家之一,还有中医药大学的党委书做主任委员的老龄健康大数据中心。学会会促进医疗领域的资源到门头沟落地。
  三、新一代人工智能产业技术创新战略联盟介绍
  牛朝晖联盟运营总监
 
  新一代人工智能产业技术创新战略联盟运营总监牛朝晖在会上就“中国人工智能产业发展情况与联盟在人工智能技术和产业发展方面的工作”做了简要介绍。
 
  详稿:产业技术创新战略联盟是科技部试点联盟,新一代人工智能是国务院7月20号发布的国家规划,我们联盟是7月23号正式成立的,联盟的前身叫abs产业技术创新战略联盟,是科技部的这个国家级试点园之一。联盟从02年开始制定一些国家标准,不但积累了多年的自主创新的经验,还整合了人工智能行业内的龙头企业资源(像BAT、讯飞、商汤等)、高校院所、科研院所。
  联盟理事长高文院士是中央第九次集体学习的讲师;联盟的名誉理事长和专家委员会主任是潘云鹤院士;联盟秘书长黄琦君是北京大学计算机系主任。
  联盟理事会目前有12位副理事长,有“一体两翼”的工作方针,“一体”指开放平台,“两翼”指工作组,其中“左翼”工作组是横向的,包括标准工作组,知识产权工作组,投融资工作组;“右翼”工作组是纵向的,包括智能交通、智能物流、智能医疗、智能家居、智能税务,还有很多在筹备当中。
  开放平台是国家科技部大力支持的,是《新一代人工智能发展规划》里面的一项基础任务,人员开源开放平台,既包括硬件,也包括软件。现在不管是google Tensorflow、Facebook或者是亚马逊的,他们都有这种科研平台,但是我们不能完全基于外国的平台来做。所以站在国家利益这个角度上,我们要建立自己的开源开放平台,组建开源社区,这是在今年会会发布的一件大事。
  联盟专家委员会目前有84位,其中有14位院士。理事单位名单和会员名单我就不再细细介绍了。联盟章程主要的任务是是为了支撑国家新的融合发展规划。
  联盟希望在以下几个方面和各企业进行合作,其一是推进人工智能领域的关键的共性技术研发,建立健全人工智能标准体系;其二是促进人工智能技术产品和服务在重点行业领域的推广应用;其三是促进设立人工智能产业投资基金;其四是建立人工智能产业技术创新基地;其五是组织人工智能方面的人才智库;其六是组织举办人工智能领域各类重大活动,论坛、博览会等形式。大型活动需要大型场馆,如果门头沟能提供,联盟也会积极部署。
  四、嘉宾主题分享
  (一)《深度学习与医学影像分析》
  赵地中国科学院计算所副研究员
 
  详稿:医学人工智能的一个主流研究领域是影像分析,任何一个三甲医院,90%以上的数据容量是影像数据。像X光、CT核磁、病例切片、眼底筛查以及内窥镜等检查,在操作的过程中会产生大量的视频信息分析。进而推动了计算机视觉的发展。
  中美在医学投资上的对比数据显示,中方在医学研究上的投资是美方的10-20倍。2017年整个投资界花了160亿去解决放射医学科的肺结节研究。
  中国科学院计算所近年在做的课题很多,很大一半力量在做北京市科委的一个老年痴呆的研究项目,还有心电检测分析的项目。理论上心电检测能检测到1万种疾病,实际上我们现在才做了才十来种疾病,任重而道远。
  今天我具体介绍一下成像领域的“心电核磁分析”,如何结合成像技术加快心脏核磁的分析速度。计算所的优势在硬件。我们直接得到的“间接成像”不是光学像素的信息,而为了让医生、患者看到一张图片,需要一个“重建过程”,计算像素点之间的关系,把物理信号变成影像。不管是超声、ct还是核磁,它都有专门的软件去做这样的工作。一台ct机(进口的上千万,国产的也不便宜)需要配一台专门的服务器来做这个事情。所以它不仅是快速成像的算法,更重要的是软硬件的结合。
  (二)《人工智能在眼健康领域的应用》
  刘鹏Airdoc副总裁
 
  今天来分享一下我们对人工智能在大健康领域里面的一些商业上设计的思路,以及产品设计的整体的思路。公司的命名Airdoc就是希望把医疗健康服务就像空气一样提供到需要它的人面前。公司没有选择一个宏大的赛道,而是聚焦在眼健康这个领域。
  人工智能在医疗健康领域的应用分成两个方向,第一个让专业化,第二个便捷化。Airdoc重点在便捷化上落脚。为什么我们的眼部健康比你想象的更重要?第一眼睛是心灵的窗户,第二是眼见为实。我们很少有机会看到自己的眼睛的内部到底是什么样子,“视网膜”对大多数人是陌生的,我知道有的存在,但是它对我意味着什么不知道。我们熟知的白内障、青光眼、干眼症或者是近视这些常见的眼部疾病,但是大量的疾病都会在我们的眼底呈现出来。
  我们最大的敌人不是技术,不是设备,不是医疗资源的缺乏,而是人的本性。因为我们人性的本质是懒的,注意运动,注意饮食的大道理我们都懂,但是做不到,这是我们健康管理不得不面对的一个现实。所有的重要的慢性病,当它发展到一定程度的时候,首先就要在眼底出现。比如糖尿病,本身没什么可怕的,可怕的是并发症。中国的致盲人群里面绝大多数跟慢性病有关的,跟糖尿病有关,高血压有关,还有脑卒中有关。而种种这些疾病,其实到现在这只是列出了几个分类,绝大多数的疾病到我们现在非常有确定的临床证据的至少30多种,而与之相关的这些疾病呢还在不断的增加,每天都会有新的发现。
  作为一个糖尿病的患者,我要每隔三个月到医院去做一下糖化血红蛋白,抽血。说起来挺容易的,毕竟是不是什么手术,但是老百姓不愿意很麻烦,而且每次不管是做什么都是觉得不舒服。眼底不是这样的,它是完全无创的,看一下我们就从眼底的影像就能看到。这张视网膜图片,一般看三个方面,第一个看血管,我们镇上的动脉静脉这些血管到底是怎么样的?它们之间比有没有互相的压迫?有没有一些不该出现的血管在这里发生增生?第二个看黄斑。黄斑就意味着我们的视力的好坏。这是我们整个的眼睛里面视力最集中的就那一点点区域。所以说我们说一个人的视力怎么样,看黄斑黄这个区域,一旦出现问题,基本上不可逆转,后果非常非常严重。第三个,这是图中这最亮的区域,青光眼。青光眼就意味着一些几何形状发生了变化。所以,我们的眼睛蕴藏着非常丰富的知识,如果能够充分的认识到它就是一个很好的健康指示器的话,你就会对自己的视网膜状况非常感兴趣。
  目前人工智能处在医学领域大规模的应用的阶段,但是首先要解决2个问题,第一数据从哪里来?我们的这个产品到底经过多少临床的数据的验证?第二,专业判定依据哪里来。这是产品质量保障的前提。因为我们知道在医疗健康领域,人工智能不可能超越医生。公司只是希望把专家的经验复制出去,扩散出去,让更多的人能够非常便捷地使用我们的产品。
  Airdoc产品的判读知识库最早来源于国内的300位专家,现在我们在全球维持了一个600位专家在线的标注网络,任何一张我们从设备上采集上来的影像,这600多位国内外专家会第一时间的帮我做出更准确的分析和判读。
  这个产品服务的流程是这样的,就是通过眼底照相机把影像上传到云端,通过AI算法进行评估,把最终的结果通过移动网络送到客户手机终端。需要额外补充的是说眼部的设备分成很多种,有的针对眼前的部分,包括瞳孔、角膜、虹膜防水,各部位都有相应的检测设备。
  我们还有一个青少年视力发展预测的平台,我们建了国内最大的青少年视力发展的预测的知识库,当我们把自己的趋光数据输入进去之后,我们会作出青少年在18岁之前的视力发展趋势预测,这会和青少年视力防治的工作紧密结合,相信今年我们就会在不同的地区不同的学校去落地,能让我们的孩子管理好自己的视力发展。
  (三)《人工智能推动医疗技术变革》
  杨磊联峰投资副总裁
 
  目前中国处在经济增长换挡时期,实业经济惨不忍睹,正在寻找下一个增长极,加上美国贸易战。只有ai看起来还有点希望,未来十年预计能够对全球的GDP提升15万亿美元。中国的增长速度是最快的,AI市场现在是百亿级的市场,并很快会增长到千亿,年复合增长率是50%,
  目前布局AI可能是最坏的时候,同时也是最好的时候。国家的顶层设计对ai提出了一个很高的期望,还有资本的支持,17年全球ai方面的投融资约400亿美元的总额,1200起融资事件,中国拿走约270亿美元,发生400起融资事件,基本上说中国的企业在17年以31%的融资数量拿走了全球70%的AI投资额,如果累计来看的话这个数量更巨大,中国的AI企业拿走了全球差不多累计了50%的一个融资额,可以说那个整个社会对AI的期望值非常高。
  同时对于AI企业来说也有很多需要提升的地方,基础技术、人才,各方面都还有很多事情要做。医疗行业的痛点很多,比如说医疗资源的短缺,我们基本上是1.5%的三甲医院,承担了社会整个60%的一个诊断数量,核心的病理医生和放射科设备都是供不应求。同时医疗需求快速增长,现在我国是每年7%,每年77亿的问诊量,还在以6%的数量增长,同时门诊的误诊率50%,住院的误诊率有25%以上。医疗费用支出这块的年复合增长率15%,社保的压力,医保的压力各方面都很大。怎么解决这些事情,AI是非常好的一个技术手段,我们相信在未来,家庭医生、远程医疗还有医疗监管方面都大有可为。
  联峰投资的团队具有15年以上的这个pe投资经验,主要投资消费服务、医疗和科技板块,我们在欧美和国内都投了很多人工智能的项目。在“赋能投资”的理念下,联峰投资希望以开放的心态,纳入更多的合作伙伴。既有跟国家队的合作,如中投、国投、国开金融,也有跟行业包括一些地方政府去做产业基金、帮助企业成长。
  (四)《精准医疗背景下的大数据分析与人才培养》
  景汇泉首都医科大学卫生管理与教育学院博士生导师、教授
 
  人工智能在健康管理领域中的应用。怎么做到智能健康管理?目前我们用的最多的就是大数据技术可穿戴技术数和移动互联网技术,并通过采集数据处理数据来做慢性病的疾病预警,所以我们希望通过健康的智能管理来解决慢性病需要长期跟踪的问题。并在自己父亲身上身体力行健康管理的概念,经过20年的血压监测,在父亲70岁高龄时没有发生心脏的病变。
  人工智能、大数据、精准医疗正在逐步走入我们的视野,也不过是最近几年的光景,所以人才的培养是极度匮乏的。最早开人工智能专业的是天津大学,后来天津医大又开了。医学专业的本科生面临被机器人医生替代的风险,所以我们要对学生做创新教育的培养。
  (五)《走出北大实验室的AI技术》
  李向明燕南国创科技(北京)有限公司CEO
 
  介绍了一款医疗影像设备,通过采集手指里的静脉血管的图像来识别身份以及判断身体健康情况。并介绍了孵化高科技项目的一些心得。
  燕南国创科技(北京)有限公司是基于北京大学人工智能实验室技术及团队组建的高科技公司,公司是国内实地应用规模达千万人次、技术经科技部成果鉴定世界先进的商业化指静脉生物识别核心产品及解决方案提供商,未来的生物识别支付平台技术提供商,也是指静脉识别技术国家标准的制定者和产业应用的推动者之一。
  创业初始在北大实验室,这是一个人工智能图像识别的方向,觉得项目好就开始创业,并在14年拿到一个创业黑马大赛亚军,后来投资六七千万投产,目前有几千万用户,并制定了行业标准。把一个专利和实验室创意变成产品,这个过程经历了很多磨难。这个医疗影像的东西,就是通过红外光照射手指,把手指里头静脉血管形成了手指里的纹路,它就像一个指纹一样,但这指纹又是活的,看不见又没法仿冒它,所以它是一个非常好的生物特征。
  团队牵头人为系主任李晓明老师,也是高文院士的同学,还有副院长李玉清老师,拉了两个做硬件的北大博士和几个学生开始做。产品迭代过程经历了从算法、到模块、到整机最后到平台的过程。这个过程是一个投入的过程。所以后来有做孵化器的想法,就是因为学校里的论文和商业化太远,需要创业精神。
  创业的市场有to G(面向政府)的,也有to C(面向企业)的,刚开始用银行这个客户群打开市场,后来又涉足养老、社保等政府部门。
  并详细介绍了一次智能门锁项目的投标、供货历程。当时出现50%的次品率达不到验收合格的标准,但是货物共计4000多台第二天就要送到十几个城市,决策时间只有一个晚上,后来集体决策熬夜抢修,能修多少是多少。返修的过程中还遇到没有场地,没有电力来源等一系列棘手得而问题,后来都逐一化解了危机。
  李总还分享了创业企业如何过冬,如何管理扩张的经验。
  (六)《人工智能医疗器械产品注册流程解析》
  杨雷北京弘颐润和管理咨询有限公司总经理
 
  杨总分享了医疗器械的定义。医疗器械是指直接会间接应用于人体的这些设备或者材料,包括非常常见的I类的这个大多数一个是一个软件产品,他他们能用来做这个疾病的诊断,预防监护治疗或者缓解,也能对对损伤进行诊断,监护治疗,缓解。
  医疗器械产品的上市流程,首先是分类,一共分为三类,第一类风险成最低,第三类风险最高,不同分类实行的是不同的管理;其次是生产厂家要按照GMP的要求形成一个质量管理体系;最后产品还需要做一个临床的验证。这三部都做完以后才能向药监局申请注册,审评耗时60个工作日(二类器械)或90个工作日(三类器械),并在一年内完成二次审评。通常来说一个产品从检测到拿到药监局的上市的许可,可能需要一年甚至两年。不但要通过省一级的药监局审批,还需要通过国家药监局审批。
  北京鸿运润和管理咨询有限公司,是专门从事医疗器械的注册咨询与服务的公司,我们可以帮助生产厂家做产品转化,省去医疗企业注册发繁琐流程,使厂家能够专注在产品研发和生产上。
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