歷時107天，阿里云天池主辦的＂數(shù)字人體＂視覺挑戰(zhàn)賽落幕收官。此次大賽以宮頸癌為切入口，旨在通過提供大規(guī)模經過專業(yè)醫(yī)師標注的宮頸癌液基薄層細胞檢測數(shù)據，讓選手能夠提出并綜合運用目標檢測、深度學習等方法對異常細胞進行定位以及對宮頸癌細胞學圖片分類，提高模型檢測的速度和精度，輔助醫(yī)生進行診斷。

英特爾是此次大賽聯(lián)合主辦方，其開創(chuàng)的英特爾深度學習加速技術，極大的提升了本次比賽的推斷效率。大賽期間，來自12個國家和地區(qū)的近3000名選手帶來的超過2000項病理AI技術創(chuàng)新成果，為數(shù)字病理臨床應用變革注入了新的活力。

獲獎選手與嘉賓合影

2020年6月13日下午，由阿里云天池、Intel共同主辦的數(shù)字病理產學研研討會在杭州舉行，二十余位來自醫(yī)療機構和產業(yè)界的嘉賓就病理AI的臨床需求和未來發(fā)展趨勢進行了深入探討，研討會由動脈網聯(lián)合創(chuàng)始人、COO畢元鋒主持。

應用落地是關鍵

參與此次＂數(shù)字人體＂視覺挑戰(zhàn)賽的項目中，部分算法模型具備直接應用至各大醫(yī)院數(shù)字化設備中的條件。阿里巴巴達摩院醫(yī)療AI總監(jiān)遲穎認為，這是很好的趨勢。

阿里巴巴達摩院醫(yī)療AI總監(jiān)遲穎

在開場致辭中，遲穎將人工智能技術比作醫(yī)療健康的導航儀，通過技術前移實現(xiàn)治未病的目標。目前，醫(yī)療AI主要研究方向是用視覺引擎、知識引擎、搜索引擎等技術輔助醫(yī)療行為，使醫(yī)療分析、健康管理、公共衛(wèi)生變得高效、普惠、低成本。遲穎認為，醫(yī)療機構、基層公共衛(wèi)生保健、醫(yī)療保險、醫(yī)療器械與耗材等都可以成為醫(yī)療AI應用落地的場景，“隨著傳統(tǒng)機器學習不斷向深度學習轉化，AI在醫(yī)療中的主流價值越來越明顯，已經成為一種不可缺少的前進動力�！�

Intel云計算和人工智能首席工程師胡瀟也強調，醫(yī)療AI技術的關鍵在于真正的落地，而并非陽春白雪式追求象牙塔里的學術成果，需要更好地造福廣大老百姓�？上驳氖�，現(xiàn)階段的AI技術創(chuàng)新已經不僅考慮到算法成就，也嘗試落地減少每一個病患的疾病負擔。

醫(yī)療機構的病理AI需求是怎樣的？

近年來，許多病理AI產品被應用到臨床創(chuàng)新實踐中。但是AI作為底層核心技術，推動這個領域真正成熟、成體系，還有一段距離。

數(shù)字病理產學研研討會現(xiàn)場

中華醫(yī)學會病理學分會前任主任委員、四川大學華西醫(yī)院病理科教授步宏發(fā)表主題為《遠程病理與人工智能的再思考》的遠程演講，分享了對遠程病理的三點看法和對人工智能的三點思考。

步宏教授認為，第一，遠程平臺智能水平以及友好體驗不夠，很多數(shù)字化元素沒有充分利用，不能用傳統(tǒng)病理的思維做遠程病理平臺；第二，開展遠程病理診斷時，應注意區(qū)別操作難易程度，調動醫(yī)生的參與積極性；第三，遠程病理平臺應該利用AI技術革新病理診斷報告的內容與形式。

算法、算力以及醫(yī)療大數(shù)據的共同應用是AI進步的三大基本條件，其中，充分利用醫(yī)療大數(shù)據是最重要的元素。病理診斷需要整合各種維度的醫(yī)療信息，病理AI的目標應該是提供多元量化指標的支持系統(tǒng)。