2018世界人工智能卓医创新挑战赛决赛落幕

发布时间：2018-08-27 09:51:08 来源：人民网-上海频道作者：

“寻找医学的无限可能” 2018世界人工智能卓医创新挑战赛决赛落幕

人民网上海8月26日电 8月25日，以“寻找医学的无限可能”为主题的2018世界人工智能卓医创新挑战赛（MedAI Challenge）总决赛，在复旦大学枫林校区圆满落幕。本次大赛由国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院、上海市人民政府指导，徐汇区人民政府、上海交通大学人工智能研究院主办，上海感知城市数据科学研究院承办，徐汇区科委、生物谷、枫林集团协办。上海市经济和信息化委员会副巡视员史文军、上海市徐汇区副区长陈石燕在总决赛上发表致辞。

本次大赛共吸引了总计125支来自全世界的优秀队伍。经过三个月的激烈角逐，最终共有11支团队成功入围决赛。在决赛现场，嘉宾们根据大赛评比要求，评出“创新挑战奖”（15万元，1个），“最佳人气奖”（10万元，1个），“最具潜力奖”（5万元，2个）。其中，来自病理赛道的“迪小骄（迪英加）”团队获得了创新挑战奖。来自心电图赛道的“心维度.中山医院.家链医”团队获得了最佳人气奖。此外，经专家评审委员会再三商榷，最具潜力奖暂时搁置。获得MedAI Challenge大赛奖项的队伍，不仅可以斩获现金奖励，还有机会得到孵化基地、创业导师、资源对接、政策辅导等多方孵化培育。

在决赛现场，从病理到心电图再到糖尿病眼底病，来自全世界的11个优秀的团队给在场的嘉宾和观众带来了一场精彩纷呈、跨越多学科的路演。

病理诊断是世界医学界公认的最可信赖、重复性最强、准确性最高、最具权威性的诊断，是所有诊断手段中的核心。然而，目前我国病理医生数量缺口极大，而人工智能将是填补该市场缺口的重要手段。若能在该领域实现率先突破，将引领世界病理设备研发总进程。此次病理诊断聚焦于病理领域的智能摄片/辅诊一体机，主要考察人工智能软件系统的准确性和速度，同时兼顾考察硬件系统的易用性和市场推广前景，定位于“看得清、辨得准”：即能够通过将数字切片扫描仪和人工智能算法集成，实现人工智能和数字病理分析的一体化操作。

病理赛道决赛队伍实力出众。迪小骄（迪英加科技），拥有国际领先的AI病理辅助诊断技术，覆盖数字病理全产品链（组织、细胞、免疫组化、和分子病理）。云病理万达信息联队，依托权威顶级病理专家团队以及全国一流的卫生信息平台支撑、辐射基层建设能力，在大赛中以100%高正确率实现甲状腺切片智能判别。衡道医学病理诊断中心旗下HistoAI团队展示了其海量的病理样本资源和大数据平台PathHub，并将开放自主标注的数据集，为病理行业AI的发展做出贡献。AION团队，主要由一群来自康奈尔大学、哈佛大学、上海交通大学、清华大学等世界顶尖高校学生组成，其潜力令人期待。

病理赛道提问环节

在心电图诊断赛道中，围绕心血管病危险事件监测技术展开较量，以心电图的智能诊断，尤其是对心血管病危险事件的快速智能识别与诊断作为比赛课题。以应用人工智能提高心血管病监测整体水平，提升偏远地区的基层医疗水平和提高整体心电诊断水平，最终达到早发现心血管病危险事件，降低死亡率的目的。

各团队展开激烈的角逐。心维度团队以医疗为主导，构建心电人工智能辅助诊断平台。联合家链医疗科技的长程便携式两电极全导联心电仪服务于心血管慢病人群与医务人员，最终达到降低心血管病死亡率的目标。数创医疗开发的AlphaECG项目，通过实时动态远程监护系统与人工智能心电算法辅助诊断系统的结合，为老百姓提供易用且低成本的临床级心电监护服务。心声医疗采用深度学习算法，专注于人工智能心电分析引擎“AI心电医师”的技术研发，为医疗机构、医疗器械商、可穿戴设备商、心电监护服务商等合作单位提供即快又准的心电图分析诊断服务。

心电图赛道提问环节

在糖眼赛道中，各团队均在现场详细介绍了各自的创新医疗，其临床意义获得了各位评委的大力赞扬，但部分团队的项目在盈利模式、市场调研、临床试验等方面仍有待改进。

对于糖尿病眼底病变，早诊早治、长期监测是预防出现失明等严重后果的重要手段。但目前糖尿病本身的知晓率和治疗率很低，其眼底并发症的诊断过50%的糖尿病患者不能及时地进行眼底并发症的筛查，因此，用先进技术实现糖尿病及眼底并发症的一站式管理，利用AI赋能内分泌医生，提高长期管理病患者能力，诊断眼底并发症的效率,实现自动跟进不同阶段患者，监测并发症风险，适时转换治疗方案，可以有效解决上述痛点。

4支决赛队伍各有特点。体素科技基于400万张高质量眼底数据，研发出高敏感度眼底全病种筛查Ai解决方案，同时当场展示筛查软硬件一体机。依未科技创始团队5年技术和行业经验积累，产品在国内顶级医疗机构得到验证和试点。致远慧图提供端到端眼底疾病AI辅助诊断解决方案，能够连接各种品牌的眼底相机，提供基于云的AI服务，产品已经在数十家医疗机构部署试用。新眼光团队的产品特点为训练所需样本少没有设备依赖性和训练过拟合，以及小样本迁移算法和多目标学习算法的创新点。