智慧科技“加持”临床诊疗 | 2021和睦智能影像论坛速览

11月6日，北京，由中国非公立医疗机构协会和北京和睦家医院共同主办的“和睦智能影像论坛”圆满举行。

理、工、医的专家们站在行业的潮流顶端，围绕医学影像人工智能（Artificial intelligence, AI）在临床工作的应用和研发成果进行了精彩的分享和深入的探讨。

和睦智能影像论坛参会来宾

大会同步在国内知名医学学术平台——丁香园进行现场直播，来自全国众多的医生线上观看并参与互动。以下就选撷精彩内容和大家共享，欢迎识别二维码观看回放。

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观看“和睦智能影像论坛”直播回放

开幕致辞

论坛开幕式由和睦家北京区放射科主任陆菁菁主持，首先由新风医疗首席执行官、和睦家医疗创始人李碧菁女士（Ms. Roberta Lipson）致欢迎辞。

新风医疗首席执行官、和睦家医疗创始人

李碧菁女士

李碧菁女士表达了对各位参会嘉宾的衷心欢迎和感谢，认为目前快速发展的AI技术越来越多地应用在医学影像领域，希望通过这次论坛，大家共同讨论AI影像技术在临床诊治过程中的应用经验。

和睦家医疗对AI智能影像技术给予特别关注，因此非常珍惜这次与其他医院及科研机构，以及智能影像产品公司的学习交流机会，并期待与大家一同思考智能影像如何为人类健康更好地服务这一伟大课题。

中国非公立医疗机构协会放射专业委员会主任委员
郭启勇先生

随后，中国非公立医疗机构协会放射专业委员会主任委员郭启勇先生在线致辞，他肯定了和睦家医院作为非公立医疗机构的领军者在促进国内医疗事业发展的重要地位，希望通过这次论坛能够促进国内民营医疗机构乃至公立医疗机构智能影像技术应用的推进和发展。

和睦家医疗事务副总裁
马沛恩医生

和睦家医疗事务副总裁马沛恩医生在联线致辞中表达了和睦家医疗对于在临床一线应用智能影像技术的重视和投入，对本次论坛提供的交流机会及参会支持者们表示感谢。

北京和睦家医院首席医疗官
孙芾女士

北京和睦家医院首席医疗官孙芾女士在致辞中表示，欢迎并感谢授课的专家和参与的听众，愿通过这样的平台，帮助更多医生认识AI，了解AI，让智慧科技赋能精准医疗，造福更多患者。

学术讲座

专题报告一：

医学影像AI的现状与未来

开幕式后，随即由中国非公立医疗机构协会放射专业委员会主任委员郭启勇院长开启学术讲座时间，郭院长分享了“医学影像AI的现状与未来”。

他就医学影像AI的起源与前世、应用与研究、未来与思考进行了阐述，溯及AI概念的产生和发展过程，陈述并点评了医学影像方面的AI的落地应用及研究现状，并且在最后对其未来的发展远景进行了高屋建瓴的展望。

郭启勇院长会议展示图

专题报告二：

AI of Medical Imaging of

Breast Cancer and COVID-19

第二个专题报告来自芝加哥大学影像学系Maryellen L. Giger教授，报告题目是“AI of Medical Imaging of Breast Cancer and COVID-19”。

Giger教授是医学影像智能辅助检测的元老级专家，从CAD时代开始就一直引领着该领域的科研发展。报告从AI在影像诊断中的作用开始谈起，对AI和CAD的概念进行了区分，并简要介绍了她领导的研究涉及发展和加速AI转化的全部范畴。

Giger教授以乳腺癌和新冠肺炎的AI研究为例，进行了清晰的专业阐述，并向参会嘉宾介绍了她作为PI的MIDRC数据库项目，欢迎大家拜访并共同参与建设。

Maryellen L. Giger教授会议展示图

专题报告三：

人工智能在结直肠癌诊疗中的应用研究

第三个专题报告来自中华医学会放射学分会全国委员腹部学组副组长、北京大学肿瘤医院医学影像科主任孙应实教授，题目是“人工智能在结直肠癌诊疗中的应用研究”。孙教授在发言中就影像组学的背景、现状及相关临床问题做了精彩讲解。

影像组学是借助计算机软件，从医学影像图像中挖掘的定量影像特征，使用机器学习的方法，进行筛选、建模提取最有价值的影像组学特征，用于肿瘤的定性、肿瘤分期、疗效评估、预后预测等多个方面的临床实践。

孙教授除了介绍深度迁移学习预测淋巴结转移的临床价值外，还就深度学习技术的未来提出展望；自动分割与分类问题的结合，将使模型更“智能”；同时推动多中心研究提高模型在不同环境中的泛化能力，从而有望将人工智能模型的结果从研究推向应用。

中华医学会放射学分会全国委员腹部学组副组长
北京大学肿瘤医院医学影像科主任
孙应实教授

专题报告四：

AI of Medical Imaging in oncology

第四个专题报告来自Gregory Sorensen教授，题目是“AI of Medical Imaging in oncology”。Gregory Sorensen教授曾担任哈佛医学院麻省总医院马蒂诺斯生物医学成像中心的联合主任，是神经放射学专家，目前是人工智能公司DeepHealth的联合创始人及首席执行官。

Sorensen教授介绍了机器学习的发展是推动人工智能爆发的最重要因素，介绍了人工智能在肿瘤方面、尤其在筛查方面的重要突破，并指出了AI辅助技术提高临床肿瘤诊疗的未来前景。

Gregory Sorensen教授会议展示图

专题报告五：

Facing the global health challenges in population health and oncology via scalable AI tools

第五个专题报告来自阿里巴巴达摩院美国研究员吕乐，题目是“Facing the global health challenges in population health and oncology via scalable AI tools”，详细介绍了人工智能技术在人群健康和肿瘤疾病诊治中的作用。

他指出，人工智能技术的开发和应用不应该内卷，而是要作为一个赋能医生、赋能病人的工具，最终使更多人从中受益。AI研发人员要做与正在做的是提出问题，解决问题和验证问题的迭代过程。科学家应该与临床工作者肩并肩、亲密地合作，最终达到服务临床、服务病人的目的。

阿里巴巴达摩院美国研究员
吕乐会议展示图

专题报告六：

机器人辅助全髋关节置换术

在北京和睦家医院的应用

第六个专题报告来自北京和睦家医院骨科主任、澳洲医学委员会和国际医学委员会认证骨外科医生路继科教授，题目是“机器人辅助全髋关节置换术在北京和睦家医院的应用”。

路主任详细介绍了关于MAKO机器人辅助髋关节置换的原理和操作，MAKO机器人在髋关节置换中的优势及关于机器人辅助下髋关节置换的共识。

路主任总结说，术前三维CT模型重建髋关节、工程师数据建模、经验丰富的骨科医生操纵机械臂在机器人导航下精确安放组件，是精确手术的关键，是不可或缺的要素。

北京和睦家医院骨科主任
澳洲医学委员会和国际医学委员会认证骨外科医生
路继科教授

专题报告七：

成人四肢骨折人工智能检测的优化研究

第七个专题报告来自中华放射学分会神经学组委员、中日友好医院放射科的谢晟教授，题目是“成人四肢骨折人工智能检测的优化研究”。谢教授紧密围绕这一临床关注的问题，进行了大量的数据收集与分析，并分享了AI辅助在骨折自动检出与定位方面取得的成效。

通过大量的测试案例解读，详述了AI训练前后与人工阅片诊断效能的差异性，并分析了诊断过程中产生假阳性与假阴性的原因，认为可以通过针对性训练使AI辅助诊断能力得到改善。谢晟教授最后表达了医学影像与人工智能的结合将给临床实践带来巨大效应的愿景。

中华放射学分会神经学组委员
中日友好医院放射科
谢晟教授

专题报告八：

基于知识和典型特征点的

医学影像分割方法

第八个专题报告来自中国电子科技大学信息与通信工程学院博士生导师李纯明教授，题目“基于知识和典型特征点的医学影像分割方法”。

报告中不仅涵盖了医学图像分割的概念与应用、传统医学图像分割方法存在的主要困难以及目前计算机深度学习方法的局限性，还深入介绍了基于解剖学及成像知识的图像分割数学模型和基于典型特征点的图像分割方法，并和嘉宾学者分享了他目前正在进行的科研课题——基于前向后向扩散的图像去噪与分割。

这堂课不仅使临床影像工作者深入认识AI工程师的幕后科研工作，而且也为今后的医工科研工作带来了更多的合作方向。或许这些内容对于临床医学工作者略显生疏和枯燥，但从未来智能影像的发展趋势来看对于影像医生却是必须要了解、甚至要掌握的。

李纯明教授会议展示图

专题报告九：

人工智能在癫痫影像中的应用

第九个专题报告来自中国医学影像技术研究会副会长、中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院放射科的冯逢教授，演讲主题是“人工智能在癫痫影像中的应用”。

冯教授简要介绍癫痫的流行病学、临床特征和治疗方式，进一步提出了癫痫诊断的影像要求，强调了需要高场强、薄层等体素采集和多序列对比成像。

冯教授重点阐述了AI在癫痫脑影像中的多样化应用，包括机器学习自动检测和定位病灶，深度学习寻找致痫灶，癫痫类型的预测以及新的人工智能算法的应用。冯教授还提出在未来大的标准化的样本有助于更好的AI分析结果。

中国医学影像技术研究会副会长
中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院放射科
冯逢教授

专题报告十：

人工智能在神经精神疾病研究中的应用

第十个专题报告来自中国医学影像AI产学研联盟理事、中国科学院自动化研究所研究员何晖光教授，演讲主题是“人工智能在神经精神疾病研究中的应用”。

何教授首先回顾目前人工智能在智能医疗等领域得到的广泛应用，进而从科学家的角度展示了基于AI的MRI扫描技术在神经精神疾病方面的研究体系，从脑结构分析、脑功能分析、脑网络分析等方面展开了详细的方法学介绍。

何教授分享了在阿尔兹海默症、儿童抽动秽语综合征以及重度抑郁症等方面取得的科研成果，最后还对人工智能在神经精神疾病方面的研究进行了展望，运用医疗大数据将专家知识和机器智能有效结合，推动现代医疗的进步。

中国医学影像AI产学研联盟理事
中国科学院自动化研究所研究员
何晖光教授

专题报告十一：

从医学顶刊发文

看高水平医学AI研究论文内容组织

第十一个专题报告来自中国医学科学院学报编辑部李洁教授，题目是“从医学顶刊发文看高水平医学AI研究论文内容组织”。李洁教授通过研究最近10年医学AI临床试验和文献研究论文发表情况，总结并与参会嘉宾分享了医学AI领域发表的学术论文特点。

李教授指出，基于AI的医学研究成为最近5年的热点领域，文献综述、观点和评论性文章数量增长显著，而临床试验研究发表论文数量增长缓慢，说明AI临床研究较为薄弱；系统性综述和Meta分析文章数量较少，说明AI临床效用研究开展不足，研究报告的内容缺乏质量标准，亟需出台基于AI医学应用的临床实践指南或共识。

此外，李洁教授总结了近5年发表在《柳叶刀》、《新英格兰杂志》、《美国医学会杂志》及《英国医学期刊》四大世界顶级医学期刊的AI相关学术论文特点，通过范文举例的方式，详细生动地讲解了优秀论文的内容组织模式和技巧，为会场和线上听众带来了耳目一新的写作思路，同时也向国内学者提出了更高标准的写作要求。

中国医学科学院学报编辑部
李洁教授

专题报告

下午的论坛内容分为三个分主题展开，包括肿瘤影像AI、心脏影像AI及可视化及智能导航。

肿瘤影像AI

胃癌影像组学研究现状及展望

肿瘤影像AI的第一个专题报告来自北京大学肿瘤医院医学影像科副主任唐磊教授，题目是“胃癌影像组学研究现状及展望”。唐教授介绍了其在胃癌隐匿性腹膜转移的影像组学辅助诊断和胃癌淋巴结转移影像组学辅助评估方面的研究成果。临床554例CT判断腹膜阴性患者，其中122例为漏诊的隐匿性腹膜转移。

唐教授创新地提出智能方法提取胃癌原发灶采用三维半自动分割加腹膜双标的特征，构建影像加临床的组学模型，使得隐匿性腹膜转移的影像诊断准确率提高到85%。基于CT影像组学的决策支持系统DSS预测胃癌淋巴转移准确率提高13%。该研究成果被皇家马斯登医院临床研究主任誉为胃癌领域首个有前景的研究。

北京大学肿瘤医院医学影像科副主任
唐磊教授

肿瘤影像AI

CT图像中的通用病灶分析算法：

检测、跟踪和测量

肿瘤影像AI的第二个专题报告来自清华大学博士、阿里巴巴医疗AI实验室高级算法专家闫轲，题目是“CT图像中的通用病灶分析算法：检测、跟踪和测量”。

闫博士与和睦家放射科有多项科研合作。闫博士介绍了他们的目标是开发一系列针对人体内不同病灶的算法，即多病种检测。通过一系列有效任务，改善医生工作，提高效率。

闫博士同时列举了其正在进行的几项工作，包括收集挖掘数据集，开发算法寻找病灶，不同病人相似病灶的检索等，最大程度减轻医生的标注负担。所在实验室对通用病灶的检测、测量、分割、跟踪，利用大数据进行算法的开发和训练，最终解决并优化了多种临床问题，让探索创新不仅仅作为口号，而是真正应用到实践中。

清华大学博士
阿里巴巴医疗AI实验室高级算法专家闫轲

肿瘤影像AI

AI智能辅助诊断在超声诊断中的应用

肿瘤影像AI的第三个专题报告来自北京和睦家医院超声科主任田江克教授，题目是“AI智能辅助诊断在超声诊断中的应用”。田主任对现阶段主流的人工智能应用场景进行了详尽的介绍。

他指出，近年来超声科工作量成倍上升，医生负担加重。AI的帮助不仅体现在图像的矫正，疾病的分类，最重要的是解放了医生的一只手。

人工智能对于疾病的勾勒和定性以及自动测量，使工作量有效释放，缩短了检查时间，医患双方的互动也更加和谐，最终让医疗回归初心。最后，田主任还阐释了现阶段AI的优势与不足，以及未来的发展方向。

北京和睦家医院超声科主任
田江克教授

肿瘤影像AI

和睦家医院的AI应用及研究汇报

肿瘤影像AI的第四个专题报告来自北京和睦家医院放射科主任陆菁菁教授，题目是“和睦家医院的AI应用及研究汇报”。陆主任首先从医生对AI的认知角度出发，表达了对医生拥抱AI应用和研究的鼓励，强调了“AI不会取代医生，但是会利用AI的医生将会取代不会利用AI的医生”。

陆主任介绍了AI在和睦家医院的实际落地应用，包括肺小结节检测、骨龄及生长发育智能评估、基于CT血管成像的冠脉血流储备预测、三维图像在手术中的智能导航等多个方面，有效支撑临床科室的业务开展。陆主任还汇报了近年来和睦家医院放射科团队在医学影像人工智能研究中所取得的成绩。

北京和睦家医院放射科主任
陆菁菁教授

心脏影像AI

QFR-基于造影的冠状动脉无导丝系统FFR

从临床研究到临床实践

心脏影像AI的第一个专题报告来自北京安贞医院老年心血管病中心主任、首都医科大学老年医学系副主任赵迎新教授，题目是“QFR-基于造影的冠状动脉无导丝系统FFR：从临床研究到临床实践”。

赵教授首先介绍基于人工智能技术的无导丝FFR （Fractional Flow Reserve，血流储备分数）评估，是冠脉生理学诊断缺血的金标准；第二部分介绍QFR的特点和优势，通过实际病例分析，应用QFR技术指导冠脉功能血运重建及临床治疗。赵教授指出，采用QFR新技术，全方位进行冠脉评估和预后指导，可更加精准指导冠脉介入治疗，从而达到病患受益的效果。

北京安贞医院老年心血管病中心主任
首都医科大学老年医学系副主任
赵迎新教授

心脏影像AI

冠脉病变的影像技术与功能学之选择

心脏影像AI的第二个专题报告来自北京大学医学部、北京医院心内科副主任孙福成教授，题目是“冠脉病变的影像技术与功能学之选择”。孙主任在腔内影像的介入及治疗方面有着丰富的经验。

孙主任首先介绍冠脉介入决策之原则及治疗的辅助措施。然后通过介绍多种腔内影像技术，如血管内超声、光学相干断层成像技术以及冠脉血流储备分数测定，对冠脉支架内再狭窄、夹层进行全面评估。孙主任总结说，多种技术互补和融合、影像技术与功能学的融合是未来的趋势。

北京大学医学部
北京医院心内科副主任
孙福成教授

心脏影像AI

DEEPVESSEL FFR：

Coronary FFR value analysis software

based on the Artificial intelligence

心脏影像AI的第三个专题报告来自北京和睦家医院心脏中心主任王德昭教授，题目是 “DEEPVESSEL FFR — Coronary FFR value analysis software based on the Artificial intelligence”。

王主任为我们详细介绍了 CT-FFR的技术要点及临床应用价值。他指出CT-FFR的优势在于，提供了非侵入性血管狭窄检测的方法，其敏感性、特异性及准确性均高于传统的CTA及DSA。通过CT-FFR的应用，可降低不必要的造影和支架置入，也可降低病人不必要的花费。

北京和睦家医院心脏中心主任
王德昭教授

可视化及智能导航

3D影像在机器人手术中应用

可视化及智能导航第一位讲者来自北京和睦家医院医疗副总监、外科及泌尿外科主任朱刚教授，题目是“3D影像在机器人手术中应用”。

朱刚教授介绍了自己在该领域的研究成果，阐明了3D影像在泌尿外科手术中的重要价值，通过丰富的手术病例展示了3D影像在泌尿外科机器人手术中的具体应用。

3D影像有助于外科医生识别手术中重要的解剖结构，提高手术的精准度和安全性。朱刚教授还高屋建瓴地为3D影像在泌尿外科机器人手术中的研究和发展指明了方向。

朱刚教授会议展示图

可视化及智能导航

3D数字成像在肺癌手术中的

应用与展望

可视化及智能导航第二位讲者来自北医三院海淀院区胸外科黄宇清主任，题目是“3D数字成像在肺癌手术中的应用与展望”。黄教授展示了3D数字成像和人工智能技术在肺癌筛查、诊断和手术等临床工作中的具体应用。

黄教授总结，人工智能使肺癌的筛查和诊断更加科学高效；3D 数字成像可指导肺癌的手术规划，手术操作过程更加精准；尤其自动三维可视化对肺结节可以精准直观定位，辅助判断手术切缘，轻松实现手术范围和有效切缘的评估。

黄宇清主任会议展示图

可视化及智能导航

3D打印技术在临床医疗的初步探索

可视化及智能导航第三位讲者来自北京和睦家医院骨科门诊主任、香港大学创伤骨科临床Fellow任伟博士，题目是“3D打印技术在临床医疗的初步探索”。任伟博士简要介绍了3D 打印技术的发展历史、3D 打印技术分类、3D打印的成品实现过程和在国内临床医学中的运用范围，并进一步重点讲解了3D打印在骨科的应用现状及未来的前景。

通过3D打印模型来制定术前计划，制作骨折模型，获得直观骨折形态。也可以制作术中定位导板，实现精准定位。通过3D打印技术预弯钢板，术前钢板塑形，缩短手术时间。3D打印还可以定制辅助康复器具，实现个性化治疗。