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Future X往期推荐：
2021，科技是否会把我们带向更好的未来？||《循环往复》第三期
【循环往复】Vol.17我与北京航空航天大学副教授 牟玮博士就关于模式识别与医学影像的交叉应用，聊了聊人工智能如何赋能医学影像领域 ，以及基于AI的发展，未来我们的就医方式及癌症攻克有没有什么新的改变~
【00：01:00】
目前的主要研究方向是模式识别与医学领域的交叉，主要应用是医学影像辅助诊断
因为疫情期间，大量的肺部CT影像需要医生处理，所以专家在火神山、雷神山部署了一套人工智能系统来辅助医生诊断，这是人工智能在医学影像方面的技术应用于临床
【00：04:00】
人工智能在医学影像领域另一方面的应用是提高阅片性能。比如肺结节，我们想判断这个结节是良性还是恶性，现在的方法是需要通过临床随访，过两年拍一次片，然后用内窥镜或者穿刺取一块活检组织进行病理染色，或者在大医院找有经验的医生来做诊断
但利用人工智能，我们可以通过拍一个CT或者拍一个PET，通过人工智能的一系列算法来达到无创诊断这个结节是良性还是恶性
【00:08:50】
对于晚期肺癌来说有很多种治疗方法，常规的有化疗，效果比较好的有靶向治疗，还有这两年比较火的免疫治疗。但病人适合哪一种治疗方法，目前来说还没有什么特别明确的标准
比如靶向治疗，我们最常用的EGFR，只有有A基因的突变做这样的治疗才有效，这个基因不突变用这个药就是无效的。即使有一个基因突变，在临床上也只有百分之几十的病人有效
所以这样的治疗方法就存在几个问题。要么就是治疗无效，病人不适合这种治疗方法。要么会造成过度医疗的问题，对病人不仅无效还会造成二次伤害，并且也耽误了病人使用其他方法治疗的最佳时机
【00:10:50】
人工智能可以利用大量数据建立多模态模型从而为病人推荐更为精确的治疗方案
建立多模态模型会使用不同来源的数据。比如医学影像中反映的病理信息，通过人工智能提取某些特征生成相应模式。再比如病人的临床信息或者家族病史。做影像分析时，可以把CT、PET、核磁几种不同的影像综合各种手段挖掘其中的信息，让人工智能通过这些大量的模式识别训练，建立模型，帮助病人匹配治疗方案并且计算准确率
【00:15:20】
目前字节跳动和腾讯都布局了人工智能在医学影像领域的研究部门，国家目前并不限制商业公司的参与，不过他们用于临床的话也得需要伦理审批以及国家出台的相应政策或者行业白皮书
【00：20:30】
人工智能与医学的另一个交叉点——手术机器人，现在最有名的是达芬奇机器人，对操刀手术的精准性以及稳定性都有很大提升
远程医疗 在未来5G全覆盖的前提下，医生可以利用手术机器人进行线上跨国实时手术
【00：26:00】
北京航空航天大学医工交叉创新研究院对于产学研的结合
人工智能应用于医学领域可以很大程度上平衡各地医疗资源分布不均的问题
【00：31:00】
人工智能在药物研发上的应用 可以通过大量计算来降低新药的研发成本和时间，例如：AlphaFold（Google旗下DeepMind团队开发的一款人工智能程序，它能够预测蛋白质结构）
【00:35:00】
美国的医疗系统对疾病的检查和治疗是分开的，做CT的话可以到专门的CT中心去做，而且各大医院都会通用和共享检查数据。不过国内三甲医院的医生好像不认可非三甲医院出具的检查结果
在美国医生的收入是来源于患者，而不是医院，所以检查和治疗可以分立，数据也可以共享
【00:41:00】
在美国这几年有一个深深的感触，他们会把癌症当一种慢性病来治疗，该打针打针，该吃药吃药，心态还是比较平稳的，有些病人得过好几种癌，也都还是积极健康的面对生活。国内在这种心理建设上还要加强一点
因为个体差异不一样，各种癌症的恶性程度不同，病人的状况也不同，但最根本的就是早发现早治疗，长期带瘤生存，只要不死，就是一个健康的人
【00：48：00】
利用体检数据，做心脑血管的发病预测
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