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| 本文作者： 李雨晨 | 2019-07-08 18:44 | 专题：CCF-GAIR 2019 |
7月12日-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办的全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR） 将在深圳盛大开幕。
这已经是CCF-GAIR举办的第四个年头。
值得一提的是，去年的【计算机视觉专场】专注于安防与医疗两个热门领域，收获了超高人气。CCF-GAIR 2019峰会期间，雷锋网将开设单独的AI医疗专场，延续去年的高水准，为观众提供最新的技术认知和商业方法论。
为此，我们对CCF-GAIR 2018峰会上大咖的精彩观点进行精心摘录，帮助读者进行一次回顾与温习。
田捷教授是中国科学院自动化所研究员、分子影像重点实验室主任。
田捷教授认为，未来的影像中心就像飞机驾驶舱一样，是各种各样信息的综合体；而未来的医生则相当于飞行员，要处理各种各样的信息。
医学角色的多样化，也对医生提出了更多的要求。他说到，未来的影像科医生，不仅仅要会看片子，还要从影像大数据中挖掘大量的潜在知识，学会利用人工智能技术，站在科技潮流的前端，不是惧怕新兴的人工智能技术，而是利用它，使用它，成为新时代下的影像信息学专家。
在演讲中，他提到了影像组学的特征提取。在特征选择上，计算机选择的特征和人眼识别的特征形成了互补关系。如果能用计算机提取高维特征，包括毛刺、分叶等信息，再融合年龄、性别、家族史等信息，肯定是1+N>N，就能实现人机交互、计算机和人协同工作，从而使得医学更为精准。
他表示，选择特征的时候切记要多多益善，特别是把这些高维特征提取得越多越好。还有一个非常重要的点，为什么现在影像组学、人工智能热？就是这些高维特征含有基因蛋白这些微观信息，在这些宏观的影像上的体现，只不过过去人眼提取不了，但现在计算机提取这些信息来进行系统加工，使得预测更加精准。
提取特征之后，还有一项非常重要的工作是降维。田捷教授列举了四类主要特征降维方法：稀疏选择、空间映射、神经网络、递归排除。
田捷教授说，自己经常会跑到美国临床肿瘤学会、美国肿瘤学会的会议上，要到临床医生那里，让他们“折磨”，找出他们能接受的临床效果和临床意义，这时候模型才真正起作用，“我们老在计算机视觉会议上谈我的方法和参数好，我觉得意义不大，当然能写文章，只是把纸变成钱。”
沈定刚教授是美国北卡罗来纳大学教堂山分校终生教授、杰出教授，IEEE会士、AIMBE会士以及IAPR会士。
沈定刚教授率领着一个学术能力强大的团队，实力在智能医疗领域处于国际引领水平。去年，他的团队有20篇论文被医学影像AI的顶级会议MICCAI录取，其中12篇被大会提前录用。论文的研究方向主要是：图像成像、图像配准、老年痴呆症和儿童自闭症的诊断。
从成像方面入手，沈教授研究了如何利用AI技术，实现低成本、快速和高质量的成像，以此发表了4篇MICCAI论文。“一方面是应用AI技术，将质量较差的影像变成质量更好的影像；第二个方面是在具体应用过程中，将病人采集过程中丢失的图像补回来；第三个方面就是快速成像，因为有些模态图像扫描慢、噪声很大，AI技术可以将需要几分钟扫完的图像在几十秒内完成，这将很好提升患者体验。”
在图像配准方面，沈教授的团队研究通过无监督深度学习方法来进行图像配准。在做医学图像分析时，经常要将同一患者几幅图像放在一起分析，从而得到该患者多方面综合信息，提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析，首先要解决的就是几幅图像的严格对齐问题。他坦言，图像配准实现起来难度也很大，远远超过图像的分割、诊断。
此外，围绕关于老年痴呆症诊断、儿童脑发育和自闭症诊断的成果，沈教授都已经进行了分享。
沈定刚教授认为，“大家都在讲人工智能，帮助医生诊断，这样的人工智能（Artificial Intelligence AI）其实是辅助智能（Assisted Intelligence AI）。”
他对AI的应用提出了很多中肯的建议。他说，所谓的AI或者深度学习，只是解决问题的一种方法，方法必须为解决问题服务。他也时常告诫自己的学生：这个行业里的研究者，不能光知道深度学习，很多几十年累积起来的经典方法都必须要懂。因为一个方法不可能解决所有的问题，每种方法总有它的局限性。同时，在思路上应该是通过问题找方法，而不是用方法来找问题。
2017年10月，沈教授担任了联影智能联席CEO。他表示，人工智能技术如果只应用在后面的诊断，而不跟影像设备结合起来，总体效果不一定好。创业者要做的是全链条、全栈式的影像人工智能，也就是用人工智能优化从成像到影像的筛选，再到后面的跟踪、诊断、治疗和预后这样一个完整的流程，从而达到最佳诊断效果。
张益肇是微软亚洲研究院副院长。27年前盖茨建立微软研究院，其目的之一就是希望让计算机能听、会看、能理解人类，推动计算机领域内所有分支技术的发展，包括计算机视觉、机器学习、语音识别等技术的落地，并以此为微软未来发展提供思路和方向。
作为微软亚洲研究院建立时的第一批人员，张益肇博士早些年从MIT毕业，1999年加入该研究院，从主管研究员一直到副院长。
张益肇分享了一个数据：假如未来超过一半的人寿命超过100岁，对社会医疗系统将是非常大的挑战。现在人口老龄化已经非常严重，通常来说，人的年纪越大医疗成本就越高。假如超过一半人活过100岁，而我们又没有更好的医疗方法，将给社会带来很大的成本。
而解决这个问题就一定要靠技术。如果没有新的技术，就无法给大家提供好的医疗条件，让大家健康快乐地活到100岁。
以病理切片的解读为例。张益肇表示，中国每10万人口中只有不到两位病理医生，美国每10万人中有超过50位病理医生，日本每10万人中也有超过10位病理医生。也就是说，中国的病理医生非常缺乏。我们再看病理医生要做哪些工作：假如一个人不幸患了肺肿瘤，病理医生要把他的切片切成二三十片，然后仔细观察其中哪一类是病变的，是什么样的病变，A、B、C类型病变的百分比各是多少。这个工作很耗时间，另外，训练这样的专业人才也很困难。
人工智能是缓解这类问题的一个重要手段。但是，训练人工智能模型需要标注大量的数据，能够标注医疗影像数据的专家又非常稀缺，时间成本也很高。为此微软亚洲研究院尝试用弱监督学习的方法，提高可被使用的数据量。
面对一个病理切片，通常有三个目标——分类、切割或聚类。病理图片通常很大，一张病理图片可以达到5万X5万像素，甚至更大。他分享了三种训练模型的方法：一是没有标签的训练，这对病理图片来说很难；二是弱标签训练，即利用相对简单的标签学习；三是带详细标签的训练。
张益肇表示，希望通过弱监督学习的方法提高可被使用的数据量，充分发挥机器学习的能力，构建更复杂和精确的模型。
飞利浦在AI方面的投入相当大，据飞利浦中国副总裁王熙介绍，飞利浦一年大概有250多个项目是和大数据、人工智能在医疗影像方面的研究相关。同时他也表示，科研型项目的的核心也是为了开发出技术，最终做出产品。
王熙表示，飞利浦AI方面的应用会遇到了很多难点，而飞利浦不是简单地利用相关技术处理医疗的图像，而是真正深刻地理解临床的应用场景，怎么跟临床的路径（治疗、诊断）进行深刻的结合。没有交叉学科知识的互动，很难有真正深刻的理解。
除此之外，CT、核磁，还有一些可穿戴设备产生各种多模态的数据，怎么利用这些额外增加的数据，通过多模态的方式带来更精准的治疗或者诊断，这是相当复杂的一件事。
还有一些非结构化的数据，现在对于肿瘤患者的治疗，一方面它的信息分散在不同的科室，有核磁、CT、病理分析等，如何把这些数据有效地整合到一起，并且展示给医生最核心、最相关的数据，甚至还有一个时间轴的概念。因为在不同的时间轴上，这些病变本身都是不一样的，这一系列非结构化的数据经过了收集、处理，其中包括了一些大数据的分析，也包括了一些其它应用技术的拓展，怎么能够把它真正地结合临床，是相当有难度的。
王熙解释了飞利浦在医疗的数据化转型思路：首先是通过数据的驱动，让数据更有价值。另外，通过深度的学习，消除医生的盲点，筛选与分析同步进行，提高医学影像分析与诊断的效率和准确率，让他们进一步专注在需要关注的点上。飞利浦在全球的核心研究院都会在这些领域做一些深入的探讨，比如说自然语言的处理、深度学习和大数据分析。
他还提到了四维模型。王熙认为，现在光讲3D在很多应用场景里面还是不够的，飞利浦也有一个平台，针对CT、MRI、内窥镜、IGT等多模态的图像，都有相应的三维甚至四维的处理。临床数据能带来很多好处，提升效率，适应实际的环境等等，但是都需要扎根于真正临床的环境当中。
温故而知新。以上，只是四位技术与商业大咖的观点掠影。
今年7月14日下午，雷锋网AI掘金志仍将把目光聚焦在AI医疗，汇集最具代表性的理论、技术派大牛与顶级商业化领袖，为观众提供极具价值的AI医疗前沿方法与观点。
目前，以下嘉宾已确认出席，演讲议题不日揭晓。
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