2024年第三届智能医学研讨会

为了进一步推动医学人工智能技术的研究与应用，加强行业内的交流与合作，中国生物医学工程学会医学物理分会联合中国科学院深圳先进技术研究院拟定于深圳市“2024西丽湖论坛”期间举办第三届智能医学研讨会活动。

此次研讨会旨在聚焦医学与人工智能学科及应用交叉领域，组织邀请业内知名学者、技术专家，以及企业家、投资机构、专业观众等参会，共同探讨智能医学领域的未来发展。通过开展技术交流、学术交流、项目交流、产融对接等活动，充分调动社会各类创新要素的积极参与，开展协同创新，助力“健康中国”规划与医疗健康产业蓬勃发展。

大会委员会委员

大会名誉主席

包尚联 教授（北京大学）

赵大哲 教授（东北大学）

大会主席

谢耀钦 研究员（中国科学院深圳先进技术研究院）

大会执行主席

秦文建研究员（中国科学院深圳先进技术研究院）

大会组委会成员

贺向前 赵维 罗建文陈支通刘华锋 胡伽尼 高嵩 蔡璟 曾子敬 曾乐朋 孙德宇 高玉华 刘长卿 高河伟 姜平 廖健英 李艳 江鸿 杨东明 李雅芬 周谊航 余娟 张志诚 邓益杰余绍德赵屾 黄新瑞 文武 葛永帅 李娜 尹成亮 林林 顾祥昆 杨浩 吴垠 白恒宇 徐圆 余皓 冀可 辛学刚 赵海瑞 马婷 吴逢春（排名不分先后）

大会秘书长

梁晓坤

大会主旨演讲

包尚联 北京大学教授 《医学物理的现状及发展》

胡伽尼 美国韦恩州立大学核磁共振研究所副所长、教授 《多细胞退化到单细胞（M-to-U）的致癌理论》

高嵩 北京大学医学技术研究院副院长、教授 《全固态超导磁共振成像系统研发》

蔡璟 香港理工大学医疗及社会学院副院长、教授 《人工智能赋能医学物理：进展与挑战》

曾子敬 OPPO助理副总裁、健康实验室负责人 《消费电子领域的智能健康感知应用》

以下内容为GPT视角对智能医学研讨会相关领域的研究解读，仅供参考：

智能医学研究现状

一、技术进步与融合

深度学习、机器学习等技术的突破

深度学习算法在智能医疗中发挥着核心作用，尤其在医学影像识别、疾病预测等方面取得了显著成果。

机器学习技术也在不断优化，提高了医疗数据的处理效率和准确性。

自然语言处理技术的提升

自然语言处理技术使AI能够深入理解医疗文献、病历等文本信息，提取关键数据，为医生提供更有价值的参考。

计算机视觉技术的创新

计算机视觉技术在医学影像分析领域得到广泛应用，如病灶检测、图像配准等，提高了诊断的准确性和效率。

多技术融合

AI技术正与其他技术如物联网、5G、区块链等融合，推动医疗行业的智能化升级。

二、应用领域与成果

医学影像诊断

AI在医学影像诊断领域的应用已经相对成熟，能够准确识别和分析医学影像数据，辅助医生进行疾病诊断。

特别是在肿瘤、心血管疾病等领域，AI的诊断准确性已经接近或超过人类医生。

辅助诊断与治疗

AI辅助诊断系统通过分析患者的病历、检查报告等数据，为医生提供诊断建议，提高诊断准确率。

AI还在个性化治疗方案制定、手术规划等方面发挥重要作用，提高治疗效果。

新药研发

AI技术在新药研发领域的应用逐渐兴起，通过计算机模拟和算法优化，加速新药的研发进程，降低研发成本。

AI还可以预测化合物的生物活性、毒性等，为新药研发提供有力支持。

健康管理

AI技术应用于健康管理领域，通过分析用户的健康数据，提供个性化的健康建议和干预措施。

这有助于用户预防疾病、改善健康状况。

医疗机器人

医疗机器人是AI技术在医疗领域的典型应用之一，如手术机器人、康复机器人等。

它们能够辅助医生进行手术、康复等操作，提高医疗服务的品质和效率。

三、政策支持与产业发展

政策支持

各国政府高度重视医疗人工智能的发展，出台了一系列政策措施，为行业创造了良好的发展环境。

这些政策包括资金支持、税收优惠、人才引进等，旨在推动AI技术在医疗领域的应用和创新。

市场规模增长

近年来，医疗人工智能行业市场规模持续扩大，增长速度迅猛。

预计未来几年，市场规模将继续保持高速增长态势。

产学研合作

高校、科研机构和企业之间的紧密合作，加速了技术创新和成果转化。

这有助于推动医疗人工智能技术的快速发展和应用。

四、未来趋势与挑战

技术融合与创新

未来，AI技术将与其他更多领域进行融合创新，推动医疗行业的智能化升级。

例如，AI与物联网、5G等技术的结合，将实现医疗数据的实时传输和智能分析，提高医疗服务的效率和质量。

伦理与隐私保护

随着AI技术在医疗领域的广泛应用，伦理和隐私保护问题日益凸显。

如何保障患者的隐私权益，避免数据泄露和滥用，成为行业亟待解决的问题。

技术普及与标准化

尽管AI在医疗领域取得了显著进展，但其技术普及程度和标准化水平仍有待提高。

未来，需要加强技术培训和标准化建设，推动AI技术在医疗领域的广泛应用和标准化发展。

智能医学研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、医疗行业

医学影像分析：

利用深度学习、计算机视觉等技术对医学影像进行智能化分析，提高诊断的准确性和效率。

例如，在肺结节、乳腺癌等疾病的早期诊断中，AI技术已经取得了显著成果。

辅助诊断与治疗：

通过分析患者的病历、检查报告等数据，为医生提供诊断建议和治疗方案。

AI还可以辅助医生进行手术规划、术后护理等工作，提高治疗效果和患者满意度。

健康管理：

利用AI技术对用户的健康数据进行实时监测和分析，提供个性化的健康建议和干预措施。

这有助于用户预防疾病、改善健康状况，降低医疗成本。

新药研发：

利用AI技术进行药物筛选、化合物活性预测等工作，加速新药的研发进程。

AI还可以模拟临床试验过程，预测药物的安全性和有效性，为新药上市提供有力支持。

二、医疗器械与设备行业

智能医疗设备研发：

利用AI技术研发智能医疗设备，如智能听诊器、智能血压计等，提高医疗设备的准确性和便捷性。

医疗设备维护与优化：

通过AI技术对医疗设备进行实时监测和维护，提高设备的稳定性和使用寿命。

三、健康管理与保险行业

健康风险评估：

利用AI技术对用户的健康数据进行分析和评估，预测用户未来患病的风险。

保险产品设计：

根据用户的健康数据和风险评估结果，为保险公司提供个性化的保险产品设计建议。

四、科研与教育行业

医学研究：

利用AI技术进行医学研究，如疾病发病机制的探索、治疗方法的优化等。

医学教育：

利用AI技术进行医学教育和培训，如虚拟手术模拟、在线医疗课程等，提高医学人才的培养质量。

五、其他领域

公共卫生：

利用AI技术进行疫情监测、疾病传播模型预测等工作，为公共卫生决策提供有力支持。

远程医疗：

结合AI技术和远程通信技术，实现远程医疗咨询、远程手术指导等功能，提高医疗服务的可及性和便捷性。

智能医学领域有哪些知名研究机构或企业品牌

研究机构

上海科技大学智能医学信息研究中心（SMIRC）：

致力于智能信息技术在健康医疗产业的应用，专注于疾病机理、生物信号采集及处理、智能诊断、生理建模、疾病治疗方法、医疗安全等领域的基础理论研究与临床应用。

研究领域包括医疗人工智能、健康医疗大数据、智能医疗仪器以及生物信息学等。

山东中医药大学医学人工智能研究中心（MedAI）：

致力于医学人工智能前沿技术探索与学科发展研究，是信息科学、临床医学和中医学等多学科前沿与交叉研究平台。

研究方向包括医学人工智能、医学图像处理与分析、中医药信息工程、中医药智能装备研究和中医药大数据分析等。

企业品牌

飞利浦（Philips）：

全球领先的医疗保健企业之一，在医疗诊断影像和病人监护仪等领域拥有世界领先的技术和产品。

致力于开放式创新策略，与合作伙伴共同推出更多创新产品，包括智能医疗解决方案。

罗氏诊断（Roche Diagnostics）：

瑞士知名糖尿病管理及诊断品牌，专注于开发和提供从疾病的早期发现、预防到诊断、监测的创新解决方案。

在中国市场拥有广泛的业务，致力于提高检测效率和医学价值，为中国的医疗健康事业和人民生活质量的提高作出贡献。

微创医疗（MicroPort）：

创新型医疗器械集团，拥有全球化的研发、生产、营销和服务网络。

产品覆盖心血管及结构性心脏病、电生理及心律管理系统、骨骼与软组织修复科技等多个领域，致力于为全球患者提供真善美惠医疗解决方案。

厦门狄耐克智能科技股份有限公司：

国家高新技术企业和双软认证企业，致力于社区智能安防领域。

在智慧医院相关应用领域推出新风系统、智慧通行、智能门锁等智能化产品，为用户提供更加智能化、安全可靠的生活体验。

锐珂医疗（CARESTREAM）：

世界医学成像领域的知名企业，专业提供医疗和牙科成像系统以及IT解决方案。

拥有放射和医疗卫生IT专业知识，可帮助医疗专业人员改善患者护理，同时提高医生的满意度。

深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司：

全球先进医疗器械和解决方案供应商之一，致力于研发、制造、营销及服务。

产品覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像等多个领域，为医疗机构提供全面的解决方案。

此外，还有阿里健康、平安健康、腾讯觅影、医渡科技、百度灵医智惠、平安智慧城市智慧医疗、BOE移动健康、微医、数坤科技、神州医疗等也是人工智能医疗领域的知名企业品牌。

智能医学领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、研发类岗位

医疗设备研发工程师

负责医疗设备的设计、开发和测试，确保设备符合医疗标准和法规。

需要具备生物医学工程、机械设计等相关知识，以及电子电路和嵌入式系统的熟悉度。

医疗AI算法研究员

负责医疗AI算法的研发，包括深度学习模型的构建、训练和优化。

需要具备人工智能和机器学习知识，熟悉深度学习框架和编程语言。

医疗软件开发工程师

负责医疗软件的设计、开发和维护，包括智能诊断软件、健康管理软件等。

需要具备软件开发技能，熟悉医疗软件的开发流程和标准。

二、数据分析类岗位

医疗数据分析师

负责医疗大数据的采集、处理和分析，为医疗决策提供支持。

需要具备大数据处理和分析能力，熟悉数据仓库和数据可视化技术。

医疗数据科学家

利用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，对医疗数据进行深入分析和挖掘，发现潜在的医疗规律和模式。

需要具备扎实的统计学和机器学习基础，以及良好的数据分析和解读能力。

三、临床应用类岗位

临床工程师

负责医疗技术的临床应用和评估，确保医疗技术的安全性和有效性。

需要具备临床医学知识，熟悉医疗设备和技术，以及良好的沟通能力和团队协作能力。

医疗技术顾问

为医疗机构提供医疗技术咨询和解决方案，协助医疗机构提高医疗水平和服务质量。

需要具备丰富的医疗技术知识和经验，以及良好的沟通能力和客户服务意识。

四、管理与运营类岗位

医疗健康项目经理

负责医疗健康项目的规划、执行和监控，确保项目按时、按质、按量完成。

需要具备项目管理知识和技能，以及良好的团队协作和沟通能力。

医疗健康企业管理人员

负责医疗健康企业的日常管理和运营，包括市场营销、人力资源、财务管理等方面。

需要具备企业管理知识和技能，以及良好的领导力和决策能力。

五、教育与培训类岗位

医学教育讲师/培训师

负责医学教育和培训课程的开发和教学，培养医学人才。

需要具备医学知识和教学经验，以及良好的沟通能力和教学技巧。

六、其他岗位

医学产品经理

负责医疗产品的规划、设计、推广和管理工作，确保产品满足市场需求和客户需求。

需要具备产品管理知识和技能，以及良好的市场洞察力和团队协作能力。

远程医疗工程师

负责远程医疗系统的开发和维护，确保远程医疗服务的稳定性和安全性。

需要具备远程医疗和通信技术知识，以及良好的系统开发和维护能力。

健康管理师

负责健康管理平台的设计和运营，为用户提供个性化的健康管理服务。

需要具备健康管理和营养学知识，以及良好的客户服务和团队协作能力。