冯妍 科技日报记者 王春
10月20日，复旦大学智能医学研究院与张江生命科学国际创新峰会联合主办的第一届国际智能医学会议在上海召开，主题为“医智融合，创新无界”。会议汇聚了300余名来自德国、美国、英国及中国的多位世界知名专家、学者和业界代表。会议围绕医学大模型与临床应用、智能微生物与人类健康、健康医疗大数据的价值挖掘与应用、智能医学影像和智能药学等前沿领域分享了最新研究成果与发展趋势。
德国科学院院士罗兰·埃尔斯阐述了如何利用大模型分析真实患者数据以预测疾病风险。他指出，大模型算法中的深度学习架构在几乎所有数据模态中都取得了突破性的成就。通过对多模态数据，包括基因组学、健康记录和视网膜眼底照片等的分析，生成的数据模型可帮助预测多种疾病。例如研究中发现，脑部核磁共振图像可能会携带代谢疾病、胃肠道疾病、心血管疾病等的信息。
上海科技大学生物医学工程学院院长沈定刚认为，需要从全栈全谱角度将AI方法组合起来，研究和开发医学影像AI。全栈即关注医学影像从扫描成像直到诊断、治疗的全流程，全谱即关注不同类别的医学影像如CT、核磁共振、PET（正电子发射计算机断层扫描）等之间的联系和对比。他说，当前AI已经应用在疾病诊断和治疗工作流程中，包括肺癌的筛查、分析、自动报告生成，以及手术中的导航和治疗规划。他还讨论了在PET检查中使用AI对低辐射剂量的图像进行重建的技术。PET在癌症检查中有很好的效果，但需要向患者体内注射具有放射性的药剂。而AI低辐射剂量重建技术能够使用算法，将患者使用更低的药剂量照射出的图像进行重建，以达到与高剂量药剂图像相同的效果。这样，就能减少患者受到的辐射。
AI助力下的医学领域正发生着丰富而深刻的变革。目前业界的关注点之一是如何将医学大模型落地到实际的场景中。“我们需要一个有医学逻辑的大模型，然后在其上开发各种垂类专科智能体。”复旦大学智能医学研究院常务副院长刘雷说，“目前国内外都朝着这个方向在努力。”他透露，复旦大学智能医学研究院正在开展好几个大模型项目，其中就包括了医学的基座大模型，以及肿瘤、罕见病等方面的垂类大模型。
