中新網上海11月13日電 (記者 陳靜) AI的興起為醫療行業帶來前所未有的變革，AI技術已逐漸成為醫護人員的得力助手，提升患者的治療體驗。清華大學醫學院黃天萌教授14日在滬對記者表示，智能教育工具的合理設計可以幫助醫學生、醫生更好地面對復雜的醫療場景，解決專業人才缺口問題。他認為AI在提高醫學生的學習效率、豐富教育內容和模擬臨床體驗方面具有潛力。

AIMS2023年會——"醫學AI新征程：醫工交叉，智能引領"舉行。(嘉會醫學研究和教育集團供圖)

和AI結合的診斷和治療工具有怎樣的發展？在眾多醫療場景，AI如何展現其靈活的適應性？……在AIMS2023年會——"醫學AI新征程：醫工交叉，智能引領"上，海內外專家展開分享。上海科技大學生物醫學工程學院院長沈定剛介紹，AI輔助低劑量PET掃描圖像處理技術可提高圖像質量和準確性；首都醫科大學附屬北京天壇醫院神經病學中心李子孝教授介紹其團隊研究成果：可根據患者的生物標志物信息，利用人工智能技術，分成數個不同的表型或子群。這種方法有助于更好地理解患者之間的差異，有助于實現個性化醫療或更有效的疾病管理。

清華大學北京信息科學與技術國家研究中心郭雨晨研究員直言，在醫療實踐中開發和應用人工智能具有一定難度，并指出了數據集不足、跨機構數據共享、專家標注不足等問題。為解決這些問題，清華大學的研究團隊構思出名為“多中心小樣本數據”的概念，即為每個醫院保留一個本地模型，并設計一個算法將它們合并成一個全局模型。

據悉，AIMS2023年會由NEJM集團(《新英格蘭醫學雜志》出版方)、嘉會醫學研究和教育集團(J-Med)和上海市漕河涇新興技術開發區發展總公司共同主辦。逾20位海內外知名專家、AI科學家、企業高管等共同“聚焦AI驅動的診斷和治療”“醫工結合的多功能AI”以及“機器人與AI在醫學教育中的應用”等議題。

NEJM主編Eric Rubin和即將創刊的NEJM AI主編Isaac Kohane均表示，在過去十年，我們見證了醫學中人工智能的興起，從用于計算機視覺的深度學習系統，到基于大型語言模型的最新對話應用，AI在醫學中的應用發展日新月異。目前，FDA批準的利用人工智能讀取各種成像模式的設備，已可以提供診斷幫助和治療建議。不過，兩人亦不約而同表示，盡管許多這樣的設備已經符合監管標準，但在醫療界的應用卻未能達到預期水平。

海外專家視頻發言。(嘉會醫學研究和教育集團供圖)

專家們認為，為推動人工智能的臨床應用，醫學界應需要考慮，對人工智能進行與其他臨床干預措施一樣的臨床考察。這意味著，人工智能在臨床中的應用，也需要有隨機對照試驗、標準化數據集、基準對照等，證明其能在安全有效情況下運行。在年會上，美國FDA藥品審評和研究中心醫學政策辦公室政策分析副主任Tala Fakhouri指出，FDA認識到AI/ML(人工智能/機器學習)在整個藥物開發周期和各種治療領域中的使用大大增加。FDA致力于確保藥物安全有效，同時促進其發展中的創新。與任何創新一樣，AI/ML創造了新機會但也帶來了獨特挑戰。為了應對這些挑戰，FDA加快了創建靈活監管生態系統的努力，以促進創新同時保障公共健康。(完)