2020世界人工智能大会召开跨国药企深化布局“AI+医疗”

: 0 Comment(s)打印 E-mail 中国网　2020-07-13

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中国网7月13日讯日前，正值中国疫情进入常态化防控、经济社会生活快速回暖之际，以“智联世界共同家园”为主题的2020世界人工智能大会云端峰会盛大开幕。全球领先的生物制药企业阿斯利康首次参会，携中国健康物联网创新中心14大创新诊疗一体化全病程管理解决方案亮相“AI家园”云展览，以3D动态展示，让全球网友切实感受人工智能等高科技应用于医疗场景的无限潜能。

“AI+医疗” 成为本届峰会的热点之一。近年来，政府对人工智能医疗的新政策的不断出台和落地，使得我国人工智能医疗的发展不断提速。而新冠疫情的出现无疑加快了这一步伐。阿斯利康全球首席执行官苏博科在其主题发言中谈到：“全球范围内，面对人口老龄化发展趋势，以及患者不断变化的健康需求，医疗系统正面临着严峻挑战，而新冠疫情的出现更加剧了这一状况。人工智能技术不仅展现出其应对挑战的能力，更释放出变革产业的巨大潜能。我相信人工智能最令人兴奋的医疗应用很可能出现在中国。这里有勇于创新的市场环境、各级政府的大力支持，中国人民的开放心态，这些都将促成人工智能在各行各业的开花结果。”

海内外专家聚首，共话“AI+医疗”应用落地

作为人工智能医疗领域的先行者，阿斯利康在大会期间举办了“AI聚势，共见未来——阿斯利康AI医疗行业论坛”，与海内外人工智能及医疗领域的知名专家学者及行业精英展开跨国界、跨学术、跨产业的前沿交流，旨在通过人工智能与医疗产业的深度融合，进一步提升医疗服务效率，推动医疗产业转型升级。会上，阿斯利康发布十大“AI+医疗”应用场景，聚焦呼吸、肿瘤、心血管、肾脏、代谢以及消化等多个中国主要疾病领域，借助机器视觉，预测算法，自然语言理解等先进技术，赋能筛查、诊断、治疗、患者随访等诊疗全流程，以人工智能赋能产业生态创新，惠及中国乃至全球更广大患者。

分论坛上，海内外相关领域知名专家、学者、医生及企业家，就人工智能最热门的医疗场景实际应用展开深入探讨。专家们在论坛上表示，未来人工智能的广泛应用将突破空间限制，拓宽医疗服务边界，大大提高创新效率，并有助于优化医疗资源配置、推进医疗服务同质化，提高优质医疗资源可及性，对人类的医疗进步具有重要意义。同时，与会专家指出，积极的产、研、融结合以及更广大范围内的跨界合作，将是人工智能造福人类健康的必经之路。

对此，阿斯利康中国总经理赖明隆表示：“患者需求和医疗资源之间依然存在缺口，这是人工智能医疗的发展驱动力，也是阿斯利康积极构建医疗创新生态圈的原动力。人工智能未来在医疗领域可应用场景非常丰富，市场潜力巨大，我们期待更多的合作伙伴加入进来，共同推动AI在医疗领域的广泛落地，让‘AI+医疗’真正服务于患者，助力实现‘健康中国’早日到来。”

随着经济发展和生活节奏的加快，慢性病在中国的发病率不断攀升。面向庞大的患者群体和漫长的病程管理，AI及大数据激发了新的管理方法和思路。阿斯利康此次还发布了多项针对慢病综合管理的应用场景，例如基于疾病图谱构建，通过自然语言理解技术打造服务于慢性肾病患者的机器人系统，帮助社区医院对三高人群进行随访管理的社区医生智能语音电话随访系统等。这些场景不仅将为慢病患者提供更加便捷的服务，有效加强治疗方案的个性化和可及性，为中国慢病治疗与管理提供更好地支撑与保障。

同时，AI在疾病早期筛查和诊断阶段的应用将极大地提高医生工作效率及诊断准确率，并有助于提升基层医院及医疗资源欠缺地区的诊断效率。阿斯利康此次发布多项AI影像辅助判读技术应用场景，主要针对肺癌、乳腺癌、前列腺癌和消化道疾病的筛查和诊断，关注相关疾病的早诊早筛，旨在提高病灶检出率，减少误诊漏诊。

AI赋能多项创新诊疗方案，让人工智能真正服务于中国患者

据IDC数据预测，到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一。在中国，医疗与人工智能的结合发展势头迅猛，日益显现出巨大潜能。阿斯利康全球执行副总裁、国际业务及中国总裁王磊在此次大会上宣布，将进一步深化阿斯利康在华创新布局，在中国建立医疗AI开放式创新实验室，旨在孵化更多AI赋能的医疗实践。实验室将聚焦中国患者主要疾病领域，通过与AI合作伙伴共同构建人工智能生态系统，挖掘医疗产业潜在需求，开发人工智能创新应用。

王磊表示，阿斯利康的创新战略将布局全国，致力于打造一个开放的创新健康生态圈。阿斯利康将在北京、上海、广州、杭州、成都等多地建设区域特色创新中心并延展生命科学创新园模式，持续在全球范围内携手制药、诊断、器械、数字化领域的优质创新企业，打造更多创新医疗解决方案，惠及更广泛患者。

本次大会阿斯利康通过“云展览”对中国健康物联网创新中心的成果进行了集中展示。在目前已落地的14项诊疗一体化解决方案中，人工智能已在部分方案中得到切实应用，通过AI影像、数据采集、自然语言处理等科技，在癌症筛查、疾病诊断、智能随访以及健康教育等方面提升患者获益。