人工智能助力医疗大数据行业腾飞(4)

寻找有多个领域经验的技术专家牵头。这些领域最好包括医学影像(CT/MRI/DR/超声影像等）技术专家，也最好熟悉医院信息化系统（HIS/RIS/PACS系统)、精准医疗、临床医学、人工智能、大数据挖掘。

图 超声AI 范畴

为什么需要跨领域经验的专家牵头呢? 因为智能推理涉及多个学科知识，需要一个多方面都很有经验的“老兵”掌舵，这样可事半功倍。

比如说肺部结节智能识别和辅助诊断，现阶段大部分的解决方案都是基于图理解技术来学习/训练：基本上是“看图说话”，仅限于图中信息做出决策。但医疗影像的内容是有内在的医学逻辑的。所以，如果构建了“人体肺部医学模型”，再加上以上技术，相信AI诊断正确率会提高很多。

四、几点倡议

目前无论是政府，还是投资机构，抑或是广大高校、学生、学者、知名公司、技术人员等都满怀激情地投入到人工智能行业和（医疗）大数据挖掘行业中，使得它们高速蓬勃发展。但我们也应该看到人工智能的成熟算法绝大部分都是由国外知名大学/公司发明并开源的。国内的相关论文和产品大都是在国外的算法/模型基础上做些改动和优化，基本上没有突破性的算法被提出。

这是很显著的区别。希望读者和国内知名互联网公司在这些方面多投入，多鼓励并创建一些原创性的AI算法和框架。

另外国内的开源/分享氛围不强，导致国内的AI工作者基本上都是从学习国外知名大学、公司的开源算法和代码成长起来的。

其实开源自己公司的（部分）项目，可以在行业内获得很高的声誉，也培养一大批拥趸，相当于是做了免费的广告，其收益应该远远大于不分享带来的暂时优势的好处。看看国外的知名公司，他们由于开源自己的一部分项目而获得很多良好反馈，进而推高他们的股价，宣传了他们的产品，统领了未来技术标准等。

希望国内的知名公司在有能力的情况下多为行业做贡献，同时也是给自己的企业在行业内树立标杆。当然，最近有些知名的互联网公司也意识到这一点，开始慢慢开源一些项目。这是好的开端！

文章来源：《临床检验杂志》 网址: http://www.lcjyzzzz.cn/qikandaodu/2021/0309/414.html