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技術論壇總結

來源:泰然健康網(wǎng) 時間:2024年12月26日 00:18

隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、人口老齡化進程加快,中國居民生產(chǎn)生活方式和疾病譜不斷發(fā)生變化。心腦血管疾病、癌癥、慢性呼吸系統(tǒng)疾病、糖尿病等慢性非傳染性疾病導致的死亡人數(shù)占總死亡人數(shù)的比例不斷升高。居民健康知識知曉率偏低,吸煙、過量飲酒、缺乏鍛煉、不合理膳食等不健康生活方式比較普遍,由此引起的疾病問題日益突出。為了推進健康中國建設,提高人民健康水平,黨的十八屆五中全會發(fā)布了《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》。國務院“十三五”全國人口健康信息化發(fā)展規(guī)劃也提出充分發(fā)揮人工智能等先進技術和裝備產(chǎn)品在人口健康信息化發(fā)展中的引領作用。隨著醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)字化改革的持續(xù)深入及智能可穿戴設備產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展,居民健康數(shù)據(jù)體量不斷增加,如何有效利用海量人體大數(shù)據(jù)實現(xiàn)個性化健康管理成為重要課題。

在這樣的背景下,2023年3月4日,CCF YOCSEF杭州分論壇舉辦了主題為“AI+人體大數(shù)據(jù),能否引領未來大眾健康管理模式變革?”的線下技術論壇。論壇由CCF YOCSEF杭州分論壇AC委員苗敏敏和吳宗大共同擔任現(xiàn)場活動執(zhí)行主席,來自全國醫(yī)學人工智能領域優(yōu)秀學者、知名專家等30余人參加線下論壇,就人工智能和人體大數(shù)據(jù)如何更好地融合并服務于大眾健康管理話題展開討論和思辨。

引導發(fā)言

引導發(fā)言1:人工智能在健康管理中的應用

袁貞明 杭州師范大學教授

袁貞明首先介紹了移動健康管理系統(tǒng)教育部工程研究中心的基本概況,進一步指出了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術在實現(xiàn)全面檢測→準確評估→有效干預→系統(tǒng)評價的人體健康管理全流程中的重要作用,同時系統(tǒng)梳理了基于跨媒體大數(shù)據(jù)的醫(yī)療健康人工智能技術的幾個重要研究方向,重點分享了真實世界臨床研究AI工具及其在妊娠期代謝性綜合癥輔助診斷、阿爾茲海默病輔助診斷、醫(yī)學影像分析、顱腦手術導航、中醫(yī)服務機器人等領域中的重要應用。

引導發(fā)言2:關于AI在現(xiàn)代醫(yī)療去中心化中的作用探討

錢鵬江 江南大學教授

錢鵬江分享了他對醫(yī)療去中心化概念的理解并展望了發(fā)展藍圖,介紹了醫(yī)療去中心化涉及的幾大關鍵IT技術,重點梳理了人工智能作用于輔助醫(yī)學影像分析、疾病診斷與預后、健康信息管理、醫(yī)學信息化建設、智慧醫(yī)院等場景中的醫(yī)療去中心化示例。

引導發(fā)言3:EEG數(shù)據(jù)建模中的關鍵AI技術探索

張遠鵬 南通大學教授

張遠鵬首先介紹了人體頭皮腦電EEG信號的產(chǎn)生機理和采集方法,并指出EEG在癲癇、帕金森病、精神性疾病診斷和運動功能康復領域的重要作用,重點介紹了EEG信號分析中涉及的關鍵AI技術,并分享了多視角遷移學習、棧式深度學習、深度關系學習等多種面向EEG信號分析處理的創(chuàng)新算法,最后介紹了該領域存在的若干挑戰(zhàn)性問題。

引導發(fā)言4:生命體征監(jiān)測和醫(yī)學AI助力心腦血管疾病防治

蔡志鵬 東南大學助理研究員

蔡志鵬首先指出心血管疾病目前已成為危害我國人民生命健康的重大隱患,而心電監(jiān)測是院內(nèi)院外一體化監(jiān)測的有效手段,能實現(xiàn)疾病早篩早查,提高健康保障水平。他同時指出穿戴式心電技術涉及多個學科領域,目前仍面臨諸多難題需要突破。他進一步介紹了其所在團隊在多生命體征監(jiān)測設備、智能分析算法的研發(fā)和臨床應用推廣方面的具體情況。

思辨討論

議題1:健康數(shù)據(jù)是人體隱私數(shù)據(jù),如何在采集及存儲階段進行有效的隱私保護?

◆周塔

以鼻咽癌患者為例,在采集其放化療后脖頸部位圖像信息時要充分尊重病人的隱私,不能暴露面部圖像,編碼的時候通過匿名,在云端處理時也對數(shù)據(jù)做隱私保護。人體健康數(shù)據(jù)采集和存儲,從法律和道德倫理方面都需要關注。

◆胡海龍

人體健康數(shù)據(jù)需要進行分級管理,哪些數(shù)據(jù)可以公開,哪些數(shù)據(jù)醫(yī)生可以共享,還有哪些數(shù)據(jù)可以用于科研。

◆洪立斌

數(shù)據(jù)隱私不止健康,其他領域都需要保護。關鍵是核心數(shù)據(jù)進行脫敏。

◆胡珂立

人體健康數(shù)據(jù)可能來自醫(yī)院,也可能來自手環(huán)等可穿戴設備。醫(yī)院的數(shù)據(jù)在出院時要脫敏??纱┐髟O備的健康數(shù)據(jù)可能存在本地或云端,需要加入隱私加密算法。

◆姚金鑫

健康數(shù)據(jù)根據(jù)使用目標的不同,需要進行不同的隱私保護,同時可以依據(jù)國際規(guī)范進行數(shù)據(jù)保護。

◆紀守領

從技術角度出發(fā),眾多的數(shù)據(jù)隱私保護策略和算法目前在學術界和工業(yè)界都有廣泛的應用。從管理的角度出發(fā),如何進行數(shù)據(jù)的分類分級很重要。要真正做到健康數(shù)據(jù)的隱私保護,可以綜合考慮技術、管理加法律約束。

◆袁貞明

存在于醫(yī)院或是手機上的個人健康數(shù)據(jù)均是個人隱私數(shù)據(jù),均需授權訪問,規(guī)范授權和防止篡改是健康數(shù)據(jù)合理利用的前提條件。

議題2:人體大數(shù)據(jù)計算范式,邊緣計算or云端計算?

◆袁貞明

需要大算力的情況下需要云端計算,即時性比較高的還是需要邊緣計算。

◆錢鵬江

邊緣計算和邊緣采集可以去中心化,在實時性要求比較高的應用場景中需要采用邊緣方式。在云端可以完成大數(shù)據(jù)的存儲和計算,適合大數(shù)據(jù)挖掘和分析,比如很多區(qū)塊鏈醫(yī)療應用就需要在云端部署。

◆蔡志鵬

以我現(xiàn)在研究方向來看,具體采用哪種方式需要分情況,質(zhì)量評估不需要云端計算,冗余數(shù)據(jù)可以不用上傳,計算每天的心率也不需要很大的算力,終端就能實現(xiàn),但是異常檢測可以放在云端。

◆洪立斌

邊緣計算和云端計算都需要,但要看具體場景。比如腦血栓,或者急性心臟病,肯定是邊緣計算能夠快速進行預警。長時間的慢性病數(shù)據(jù)管理就可以放在云端。哪些疾病需要快速預警,最好有專業(yè)醫(yī)學人士參與討論。

◆胡海龍

從隱私角度出發(fā),邊緣計算會更好,減少隱私暴露。實時響應的也是邊緣計算比較好。

◆姚金鑫

采集、感知融合部分可以采用邊緣計算,推理計算等適合放到云端。拋開技術,數(shù)據(jù)確權的問題本質(zhì)上是數(shù)據(jù)的擁有者和使用者之間發(fā)生了沖突,如何設計合理的計算范式從而有效地保護和使用數(shù)據(jù)依然需要不斷探索。

議題3:人工智能+人體大數(shù)據(jù),能否實現(xiàn)個性化健康管理并生成精準健康干預方案,實現(xiàn)計算機科學、康復醫(yī)學、營養(yǎng)學等多學科交叉融合?

◆韓志科

在某些領域是可以的,但在很多領域不可以;取決于這些健康大數(shù)據(jù)能否被感知和采集。比如在減肥塑形方面是可以生成健康干預方案的,因為數(shù)據(jù)能夠很容易被采集和處理。但在基于腦電圖相關的疾病干預中,其數(shù)據(jù)采集設備個人用戶在家中日常配備目前還不普及,所以無法形成個性化干預方案。在眼科領域,依然要依靠醫(yī)院專業(yè)的眼底圖像拍攝設備才能夠進行篩查和干預,依靠大數(shù)據(jù)和AI還不能解決個性化干預和醫(yī)療資源短缺的問題。

◆陳友榮

目前人工智能還無法實現(xiàn)個性化健康管理,原因有兩個:1.人體數(shù)據(jù)差異太大;2.當前我們的健康管理依然不能脫離醫(yī)生的指導。

◆洪榛

可以實現(xiàn),這是一個發(fā)展趨勢,但仍有很長一段路要走。

◆陳亮

實現(xiàn)個性化健康干預要結合更多資源,比如市場資源和行業(yè)資源,醫(yī)院和康養(yǎng)企業(yè),需要通過市場將技術與具體應用場景進行融合。

◆彭浩

目前仍難以生成精準健康干預方案,健康包含三方面,即身體、心理健康和社會適應良好。通過人體大數(shù)據(jù)可以對身體健康進行分析,但對于社會和心理健康還不能完全進行有效評估。實現(xiàn)學科交叉融合則是沒有爭議的。

總結與感謝

最后,由CCF YOCSEF杭州主席彭浩進行總結和感謝發(fā)言。彭浩感謝了參加本次技術論壇的嘉賓以及所有參與論壇的朋友們,希望大家一如既往地支持杭州分論壇的活動。

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