2024年4月8日下午，北京天壇醫(yī)院科技成果轉化辦公室主辦的第四期“臨床發(fā)明家培訓”活動在醫(yī)院101會議室成功舉行。本次活動特邀中國科學院計算技術研究所副所長、移動計算與新型終端北京市重點實驗室主任陳益強研究員，以“人工智能賦能醫(yī)療可信數(shù)據空間”為主題，為全院臨床發(fā)明家學員、科研骨干、博士后及青年科學家?guī)砹艘粓黾婢咔把匦耘c實踐性的學術盛宴。會議由科技成果轉化辦公室劉海主持，院長助理李德嶺教授出席并致辭，活動現(xiàn)場學術氛圍濃厚，互動熱烈。
李德嶺在致辭中表示，北京天壇醫(yī)院始終致力于推動醫(yī)學與工程的深度融合，科技成果轉化辦公室打造的“臨床發(fā)明家培訓”品牌活動，正是為了搭建跨界交流平臺，激發(fā)創(chuàng)新活力，本次培訓不僅是知識的傳遞，更是創(chuàng)新火花的碰撞。他呼吁全院科研人員把握人工智能時代機遇，積極參與國家腦科學與類腦計算重大項目，將臨床問題轉化為技術課題，將技術成果反哺臨床實踐。
聚焦前沿：人工智能與醫(yī)療數(shù)據的深度融合
在數(shù)字化轉型浪潮席卷全球的背景下，醫(yī)療行業(yè)正迎來以人工智能為核心的技術革命。陳益強在講座中系統(tǒng)梳理了人工智能技術從誕生至今的“三起三落”發(fā)展歷程，并重點剖析了當前大模型技術的突破與挑戰(zhàn)。他提到，深度學習技術的崛起為醫(yī)療數(shù)據的智能化處理開辟了新路徑，但醫(yī)療領域的特殊性——如數(shù)據隱私、模型可信度及臨床嚴謹性——也對技術應用提出了更高要求。
陳益強強調，醫(yī)療可信數(shù)據空間的構建需突破“數(shù)據孤島”“算力分散”“模型割裂”三大瓶頸。他以北京天壇醫(yī)院在腦科學領域的優(yōu)勢為例，指出通過聯(lián)邦學習技術實現(xiàn)多中心數(shù)據協(xié)同、模型共享的可行性�！皵�(shù)據不出院，知識可共享”的模式既能保障醫(yī)療數(shù)據安全，又能通過跨機構協(xié)作提升模型精度，為腦膠質瘤、帕金森病等復雜疾病的精準診療提供新思路。講座中，陳益強分享了團隊在醫(yī)療人工智能領域的多項突破性成果。例如，與愛爾眼科合作構建的全球最大規(guī)模眼科多模態(tài)影像數(shù)據集，通過聯(lián)邦學習技術實現(xiàn)了跨機構數(shù)據的高效整合，輔助診斷模型精度超過94%。案例生動展現(xiàn)了醫(yī)工交叉合作的巨大潛力，給出了醫(yī)工交叉的創(chuàng)新范式。
互動交鋒：臨床需求與技術的深度碰撞
在問答環(huán)節(jié)，來自神經內科、神經外科、信息中心等科室的科研骨干踴躍提問，問題涵蓋技術細節(jié)、倫理風險及未來應用場景。針對“大模型幻覺問題”，陳益強指出“檢索增強生成(RAG)”技術可通過知識庫對比有效規(guī)避錯誤信息;關于“垂直模型構建”，他建議臨床醫(yī)生聚焦多模態(tài)數(shù)據融合，利用開源框架打造專科專屬模型，并與通用大模型形成互補。關于“如何將科室積累的病例資料轉化為垂類模型?”陳益強回應，關鍵在于構建“數(shù)據-知識-模型”三位一體的閉環(huán)，通過人機協(xié)同標注、聯(lián)邦遷移學習等技術，將臨床經驗沉淀為可復用的智能工具。他強調：“未來每位醫(yī)生都可能擁有自己的AI助手，但這絕非取代醫(yī)生，而是讓專家從重復性工作中解放，專注于創(chuàng)新與決策�！�
針對臨床醫(yī)生關心的“數(shù)據標注效率”與“模型落地門檻”問題，陳益強提出“三步走”策略：一是利用開源模型與工具降低技術門檻;二是通過偽標簽生成與聯(lián)邦質量評估減少人工標注負擔;三是構建“模聯(lián)網”生態(tài)，實現(xiàn)模型能力的協(xié)同進化。他特別提到，北京天壇醫(yī)院作為神經科學領域的領軍機構，完全有能力牽頭打造國家級醫(yī)療可信數(shù)據空間，推動從“數(shù)據資產”到“臨床價值”的轉化。陳益強在總結中展望，醫(yī)療可信數(shù)據空間的建設需要“頂天立地”——既要探索腦科學與AI的機理融合，又要腳踏實地推動工具普惠。“AI不會淘汰醫(yī)生，但會用AI的醫(yī)生必將引領未來�！�
展望未來：以創(chuàng)新生態(tài)引領智慧醫(yī)療
站在技術革命的風口，北京天壇醫(yī)院正以開放姿態(tài)擁抱變革，以創(chuàng)新實踐書寫智慧醫(yī)療的新篇章。未來，醫(yī)院將繼續(xù)深化與科研院所、產業(yè)界的合作，培育更多“懂臨床、精技術、善轉化”的復合型人才，為健康中國戰(zhàn)略注入澎湃動能!
（責任編輯：華康）
