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CNCC | 医学人工智能研究前沿——新质生产力如何赋能数字诊疗？
CNCC2024
论坛简介：
医学人工智能研究前沿--新质生产力如何赋能数字诊疗？
举办时间：10月24日13:30-17:30
地点：秋苑-小吃街一楼（宏宝楼）
注：如有变动，请以官网(https://ccf.org.cn/cncc2024)最终信息为准
近年来，Gemini、LLava等多模态基础模型为数字医疗领域提供了强有力的技术支撑，使得医学影像、临床文本和患者生理数据等多种数据源的有效整合成为可能。此外，多模态模型还可以在疾病预测、个性化治疗方案制定等方面展现出巨大的潜力，对改善医疗服务质量和效率具有重要意义。
然而，尽管多模态基础模型在医学中展现了广阔的前景，利用多模态数据构建安全可靠的医学人工智能模型依然面临着诸多挑战。首先，医学数据的复杂性和多样性使得数据预处理和高质量融合变得极为困难。其次，医学数据的稀缺性和不平衡性也对模型的训练提出了挑战。最后，尽管多模态模型在处理复杂任务方面具有潜力，但如何提升模型的可解释性，仍是当前研究中的一个重要课题。
本次论坛将以"新质生产力赋能数字诊疗"为主题，介绍多模态数据分析、大模型训练、临床诊疗应用等方面的最新成果以及面临的挑战，进一步希望借此机会促进跨学科合作，为医疗行业的数字化转型提供新的思路和解决方案。
论坛日程
顺序 | 主题 | 主讲嘉宾 | 单位 |
1 | 智能诊断与医学大模型——科研实践与前沿问题 | 宋志坚 | 复旦大学 |
2 | 多模态人工智能技术在先心病母胎医学一体化管理的应用 | 何怡华 | 北京市安贞医院 |
3 | 人工智能赋能医学影像 | 梁栋 | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
4 | 医学人工智能创新探索 | 吴健 | 浙江大学 |
5 | 医学影像小样本学习——从预训练到基础模型 | 夏勇 | 西北工业大学 |
6 | 茶歇 | ||
7 | 生物序列大数据分析及其在疾病诊疗中的应用 | 刘滨 | 北京理工大学 |
8 | 思辨论坛 | ||
论坛主席及嘉宾介绍
论坛主席
宋志坚
CCF数字医学分会主任, 上海市MICCAI重点实验室主任，复旦大学数字医学研究中心主任
简介：现任复旦大学数字医学研究中心主任、上海市MICCAI（Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention）重点实验室主任、CCF数字医学分会主任等职务。长期从事医学图像处理与计算机辅助手术领域的理论研究、技术创新及高科技产品的研制工作。近年来，在国内外顶级学术期刊上发表SCI论文50余篇，顶级国际会议论文16篇，专著1部，授权国内外发明专利12项，承担国家及省部级项目12项。曾先后获得4项省部级以上科技奖励。
论坛共同主席
张彤
CCF数字医学分会秘书长，鹏城实验室助理研究员、博士生导师
简介：CCF数字医学分会秘书长，鹏城实验室助理研究员、博士生导师，南方科技大学兼职博导，深圳市海外高层次引进人才。致力于医学多模态基础模型构建及分析，主持广东省自然科学基金面上项目，以合作单位负责人获国家自然科学基金区域重点项目资助，参与多项国家重点重大项目，在包括IEEE会刊/柳叶刀子刊/AAAI/MICCAI等国内外知名期刊及会议上发表学术论文50余篇，其中ESI高被引2篇，受邀担任ACM MM领域主席，带领团队获2024年度ImageCLEF Medical国际医学图像描述竞赛冠军。
论坛讲者
宋志坚
CCF数字医学分会主任, 上海市MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)重点实验室主任，复旦大学数字医学研究中心主任
报告题目：智能诊断与医学大模型——科研实践与前沿问题
摘要：深度学习技术的进步极大推动了AI的发展及其在医学中的应用，对医学研究、疾病诊治带来了巨大的冲击。演讲将首先介绍深度学习的发展简史，随后结合典型研究成果，介绍当前智能诊断、AI4S与医学大模型的现状与趋势。分析目前该领域的前沿问题与解决这些问题的可能途径。最后将简述医学大模型的研究现状和发展趋势，以及其将对疾病诊治模式产生的影响、变革与应该争取的应对措施。
何怡华
国家“胎儿心脏病母胎医学一体化管理专家组”办公室主任，北京安贞医院胎儿心脏母胎医学中心、心脏超声医学中心主任、主任医师、教授
简介：北京学者，北京安贞医院胎儿心脏母胎医学中心、心脏超声医学中心主任、主任医师、教授，国家“胎儿心脏病母胎医学一体化管理专家组”办公室主任。第一完成人获得教育部科技进步二等奖、华夏奖科学技术二等奖、妇幼健康科技一等奖。
报告题目：多模态人工智能技术在先心病母胎医学一体化管理的应用
摘要：先天性心脏病（CHD）位列出生缺陷之首，产前早期筛诊治至关重要。目前胎儿CHD与人工智能的医工交叉研究是热点及难点，基于团队前期所搭建的医工交叉研究及转化平台，开发CHD的AI模型提升筛诊能力，建立胎儿心脏正常生长发育评价体系评估正常胎儿心脏及疾病参数变化特征，基于全生命周期结局关联数据建立大模型的专家辅助决策系统，利用背景数据库建立CHD风险预测模型提高风险预警可能性。
梁栋