當 AI 遇見醫(yī)學影像，當科學研究走出實驗室，當全球頂級學術(shù)精英同場對話，一場意義深遠的思想碰撞一觸即發(fā)。
3 月 5 日，多位引領(lǐng)醫(yī)學影像前沿方向的大咖齊聚東軟醫(yī)療，共同探討全球醫(yī)學影像前瞻性技術(shù)，探索以人工智能賦能醫(yī)學影像，探索如何讓 CT 與 MRI 齊頭并進攻克臨床診斷難關(guān)，尋找通往醫(yī)學影像未來之門的鑰匙……
【東道主與嘉賓大咖開場致辭】
戴建平教授
中華國際醫(yī)學交流基金會榮譽理事長，美國醫(yī)學科學院外籍院士，RSNA 榮譽會員
戴建平教授對本次對話寄予厚望，這是一個好的開始。未來，他希望東軟醫(yī)療凝聚更多科學家、專家的智慧，將國際最前沿的技術(shù)研究、學術(shù)創(chuàng)新融入到國產(chǎn)醫(yī)學影像的產(chǎn)品與服務(wù)中，從而更好地響應(yīng)快速變化的臨床應(yīng)用需求，引領(lǐng)國產(chǎn)醫(yī)學影像產(chǎn)業(yè)高端化的進程。
武少杰 東軟醫(yī)療CEO
東軟醫(yī)療CEO武少杰歡迎大咖們的到來，他強調(diào)未來東軟醫(yī)療將夯實軟硬件優(yōu)勢，同時持續(xù)與學術(shù)精英對話，匯聚成平臺優(yōu)勢，并充分整合平臺、內(nèi)部研究團隊、東北大學以及東軟集團的資源，深刻理解臨床需求，為實現(xiàn)醫(yī)療行業(yè)價值創(chuàng)造者的夢想而不懈努力。
【全球頂級科學家演講精彩集錦】
這場對話
事關(guān)下一代醫(yī)學影像技術(shù)未來展望
當醫(yī)學影像大咖走出實驗室
他們在談?wù)撌裁矗?/p>
Jürgen Hennig教授
磁共振元老級專家，德國弗萊堡大學診斷放射與醫(yī)學物理系主任，中國科學院“愛因斯坦”講席教授，國際醫(yī)用磁共振成像學會前主席
“磁共振的未來，不僅僅是在不斷提高的場強；更主要的是在現(xiàn)有1.5T和3.0T的基礎(chǔ)上通過技術(shù)創(chuàng)新不斷地提高掃描速度，拓寬 MRI 的臨床范圍和精準定量的臨床應(yīng)用。”
Jean-Pierre Laissy教授
心血管成像及介入國際頂級專家，法國巴黎 Lariboisière 醫(yī)院放射科教授，法國心血管成像診斷及介入?yún)f(xié)會秘書長
“CT 及 MRI 各有所長且相互補充。未來，借助 AI 技術(shù)和其它高級后處理技術(shù)，在心臟診斷領(lǐng)域，CT 有更廣闊的應(yīng)用前景。”
這場對話
揭秘 AI 技術(shù)在醫(yī)學影像中的應(yīng)用
當炙手可熱的 AI 遇見棘手的臨床難題
會碰撞出哪些火花？
董迪教授
中國科學院自動化研究所副研究員，中國科學院分子影像重點實驗室影像組學方向負責人，中國科學院青年創(chuàng)新促進會會員，研究型醫(yī)院學會放射專業(yè)青年委員會委員，IEEE member
“未來的影像組學將發(fā)展成為集人工智能方法、數(shù)據(jù)資源平臺、輔助診斷系統(tǒng)和共享交流平臺的綜合性系統(tǒng)平臺；未來的影像科醫(yī)生應(yīng)該是影像信息學專家——‘使用 AI 技術(shù)的影像科醫(yī)生，一定會取代那些不使用 AI 技術(shù)的影像科醫(yī)生。’”
周少華教授
醫(yī)學影像處理方面國際頂級專家，中科院計算所研究員，IEEE TMI 和 Medical Image Analysis 期刊副主編，CVPR 和 MICCAI 的領(lǐng)域主席，《視覺求索》聯(lián)席主編，美國醫(yī)學與生物工程院 Fellow
“深度學習技術(shù)與醫(yī)學影像知識模型可以在數(shù)據(jù)輸入、輸出和算法實現(xiàn)等多個階段相結(jié)合，這種結(jié)合能夠顯著提升機器學習模型的準確性和穩(wěn)定性，同時降低深度學習模型對大量醫(yī)學標注數(shù)據(jù)的依賴，有效提升臨床效率。”
孔德興教授
中國醫(yī)學影像領(lǐng)域最有影響力的專家之一，浙江大學求是特聘教授，浙江大學理學院院長，浙江大學理學部圖像處理研發(fā)中心主任，中國人民解放軍總醫(yī)院（北京 301 醫(yī)院）客座教授，中國醫(yī)學裝備人工智能聯(lián)盟專家委員會委員
“通過構(gòu)建國家醫(yī)學影像數(shù)據(jù)庫，同時推進醫(yī)療領(lǐng)域人工智能技術(shù)的提升及其應(yīng)用的落地， 以進一步提高診療水平以及促進醫(yī)療資源的平衡，有效解決‘看病難、看病貴’這一棘手問題。”
曹鵬教授
計算機輔助診斷專家，任職東北大學醫(yī)學影像智能計算教育部重點實驗室，曾在加拿大阿爾伯塔大學訪問 2 年，論文在TKDD、Neurocomputing、Pattern Recognition、Neuroinformatics、MICCAI、PAKDD 等權(quán)威國際重點刊物和會議發(fā)表
“機器學習方法與醫(yī)學數(shù)據(jù)從相識到相戀的過程中充滿了困難與挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)維度高、分布不均、多模態(tài)、多領(lǐng)域數(shù)據(jù)、缺少標注信息等。多種機器學習和正則化方法相結(jié)合對阿爾茨海默癥預(yù)測可起到積極的作用。”
這場對話
撥開混合現(xiàn)實和虛擬生理技術(shù)的迷霧
當物理與數(shù)字世界的界限越來越模糊
數(shù)字技術(shù)如何為臨床錦上添花？
Ron Schilling教授
醫(yī)學影像行業(yè)領(lǐng)袖之一，在醫(yī)學設(shè)備和技術(shù)領(lǐng)域擁有 35 年管理經(jīng)驗，在斯坦福大學教授商業(yè)策略等課程
“在 AI 、大數(shù)據(jù)這些先進技術(shù)被應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域的熱潮中，向用戶展示更加直觀的接近現(xiàn)實的結(jié)果，可以很大程度上減少溝通成本，并最終讓患者受益；典型的應(yīng)用場景是通過混合現(xiàn)實技術(shù)為外科手術(shù)提供豐富的輔助信息和精準的實施方案，將 AI 、大數(shù)據(jù)和臨床感知結(jié)合，可進一步提升外科醫(yī)生工作效率。”
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李欽策教授
心血管系統(tǒng)建模專家，哈爾濱工業(yè)大學青年拔尖人才，曾年獲英國 ORSAS 獎金，主持并參與國家自然科學基金多項科
研任務(wù)，論文在Biophysical Journal、AJP 等權(quán)威國際期刊和 Computing in Cardiology 等重要國際會議上發(fā)表
“綜合運用生理、病理及藥理知識，基于數(shù)學建模方法，建立虛擬生理心臟模型，對研究健康和疾病狀態(tài)下的心臟活動規(guī)律、提升疾病診斷準確性及效率、加速藥物研發(fā)等方面有重要意義。”
一場思想盛宴漸入尾聲，東軟醫(yī)療與學術(shù)精英的聯(lián)手好戲正在路上。
對話學術(shù)精英，東軟醫(yī)療已瞄準創(chuàng)新走向，聚焦全球技術(shù)研發(fā)風向標。
引入學術(shù)精英，東軟醫(yī)療已加速合作落地，以全球化視野探索未來更多可能性。
攜手學術(shù)精英，東軟醫(yī)療將讓更多前瞻性技術(shù)走出實驗室，解決臨床問題，實現(xiàn)“超越影像”價值，讓全世界更多人能得到更為普惠的醫(yī)療救助，獲得更快速、準確的診斷和治療，“惠及人類健康”。
