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2019年11月22日，由《中国数字医学》杂志社主办的 “2019中国数字医学高峰论坛——人工智能与未来医学”活动拓导课在国家卫生健康委医院管理研究所举行。大会拓导课呈现了两场“独具匠心”的医疗人工智能拓导课，座无虚席，学术氛围浓郁。数位来自国内外顶级医学院校、医疗机构和企业的大咖专家汇聚一堂，以丰富的实践经验和开阔的国际视角，为与会者带来了一场医疗与人工智能交融碰撞、精彩纷呈的饕餮盛宴。 拓导课现场  会议开始，嘉和美康股份有限公司副总裁兼北京嘉和海森健康科技有限公司CEO陈联忠先生首先为大家分享了题为《临床研究常用的人工智能技术》的主旨报告，从传统科研存在的问题壁垒、人工智能技术在科研的应用，以及嘉和海森一体化&智能化科研平台的落地等方面，向与会嘉宾详细阐述了AI加持下，我国临床科研领域所展现出的巨大变革和非凡潜力，引起强烈反响和广泛共鸣。之后杭州医惠科技有限公司企业研究院人工智能部经理王旭英，以自身丰富的经验知识详细的介绍了人工智能驱动的科研设计和数据库构建与应用研究，并解析了临床研究的基础概念与设计要点等。 嘉和美康股份有限公司副总裁兼北京嘉和海森健康科技有限公司CEO陈联忠 杭州医惠科技有限公司企业研究院人工智能部经理王旭英 来自解放军总医院医学工程中心李沛尧，以目前RCT研究所面临的困境以及医疗大数据产业现状为切入点，对人工智能时代新的诊疗及科研模式发展做了全面剖析。他指出，随着医疗人工智能的进展，必须构建学习型医疗系统，这也意味着要以患者为中心，持续不断的收集和分析临床数据，并将结果反馈至医疗实践中去，以带来诊疗决策的优化和改进。并从医疗大数据的整合与管理、分析方法和工具以及跨学科团队的建设等不同侧面，细致入微地介绍了如何利用医疗大数据这一最强科技生产力来实现新型临床研究目标的做法和经验。 解放军总医院医学工程中心李沛尧 荷兰阿姆斯特丹自由大学教授黄智生 荷兰阿姆斯特丹自由大学教授黄智生带来了“医学知识图谱：构造与应用”的拓导课。首先黄智生介绍了人工智能的两个技术支柱，分别是深度学习、语义技术与知识图谱。其中深度学习是一种归纳推理，是一种从数据到知识的方法，而语义技术与智识图谱则是一种演绎推理，是一种从知识到数据的方法。“在医学与生命科学领域，更需要知识图谱技术。”黄智生解释说。 拓导课上，黄智生讲述了数据科学的三个层次，分别是数据统计分析、大数据分析和人工智能分析。他说：“数据统计分析是用来发现数据变量之间的关联性；大数据分析是用以发现多源异构数据之间的关联性；而人工智能分析则是使用领域知识对多源异构数据进行分析。” 黄智生还给出了知识图谱的定义，即描述概念和实体及其语义关系所构成的大型知识库。他指出，知识图谱通常是使用网络知识表达语言如RDF/RDFS/OWL来描述的，具有五个明显的特征，分别是标准化、可共享性或可重用性、可推理性、开放性和易维护性。此外，他对知识图谱的应用场景和构造流程也进行了详细的介绍。拓导课的最后，黄智生以抑郁症知识图谱作为医学知识图谱的实例，对其讲述的理论和方法进行了说明。黄智生的课程得到学员们的高度认可，他们中很多人感觉意犹未尽，希望有机会能够系统地进行学习。 《中国数字医学》杂志社 |
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