阿里云天地主辦的“數字人體”視覺挑戰賽已停賽107天。此次大賽以子宮頸癌為入口，提供由專家標記的大規模子宮頸癌液基薄層細胞檢查數據，讓選手們綜合利用目標檢查、深度學習等，定位異常細胞，分類子宮頸癌細胞學照片，提高模型檢查的速度和準確度，輔助醫生的診斷
英特爾通過此次大會共同主辦方創立的英特爾深度學習加速技術，極大地提高了此次大會的推理效率。大會期間，來自12個國家的約3000名選手帶來的2000多例病理AI技術創新成果為數字病理林爽應用變化注入了新的活力。獲獎者和嘉賓合影
2020年六月13日下午，阿里云天地，英特爾共同主辦的數字病理學研究研討會在杭州舉行，來自醫療機構和產業界的20多位嘉賓對病理AI的林爽要求和未來發展趨勢進行了深入的探討。研討會由動脈網共同創始人、COO維元峰主持。
應用落地是關鍵
參與此次“數字人體”視覺挑戰項目的部分算法模式具有直接應用于各大醫院數字設備的條件。阿里巴巴達摩院醫療AI教練志娟認為這是一個好趨勢。阿里巴巴達摩醫院醫療AI主任池英
在休英演講中，池英將人工智能技術比作醫療保健導航儀，通過技術前進，實現了疾病治療目標。當前醫療AI的主要研究方向是通過視覺引擎、知識引擎、搜索引擎等技術輔助醫療行為，使醫療分析、健康管理、公共衛生具有高效、富惠、低成本。Chi ying認為，醫療機構、初級公共衛生、醫療保險、醫療器械和耗材等可能是醫療AI應用程序落地的場景?！半S著傳統的機器學習隨著深度學習的繼續變化，AI在醫療保健中的主流價值越來越明顯，成為不可缺少的前進動力?！?/p>
英特爾云計算和人工智能高級工程師胡錦濤肖也強調，醫療AI技術的核心在于實際的落腳點，而不是在陽川白雪式象牙塔中追求學術成果，并要求普通百姓得到更好的利益。幸運的是，在牙齒階段，AI技術創新不僅在算法上取得了成就，還在努力將每個患者的疾病負擔降至最低。
醫療機構的病理AI需求是什么？
近年來，許多病理AI產品已應用于林爽創新實踐。但是，AI作為基礎核心技術，在真正成熟和系統地推進牙齒領域方面存在一定的距離。數字病理學生產、研究和研究研討會現場
中華醫學會病理分會前主任委員、四川大學華西醫院病理科教授博洪教授以《遠程病理與人工智能的再思考》為主題發表遠程演講，分享了對遠程病理的三點看法和對人工智能的三點思考。
博洪教授認為，第一，由于遠程平臺的智能水平和友好體驗不足，很多數字元素沒有充分利用，傳統的病理思維無法建立遠程病理平臺。第二，進行遠程病理診斷時，要區分操作的難度，調動醫生的參與積極性。第三，遠程病理平臺應利用AI技術創新病理診斷報告的內容和格式。
算法、計算力和醫療大數據的聯合應用是AI進步的三個茄子基本條件，其中最大限度地利用醫療大數據是最重要的因素。病理診斷需要整合多層次的醫療信息，病理AI的目標應該是提供多元化指標的支持系統。
寶紅教授指出，首先，病理AI必須在使用中完美成熟。第二，將場景作為病理AI的“最后一個千米”應用是薄弱環節，必須格外重視。第三，要建立信息孔劉平臺，以靈活的機制和運行打破病理人工智能的研發島。
在我國，執業醫生不足是病理科面臨的最現實的問題，浙江大學健康醫療大數據國家研究院副院長吳健副院長表示。牙齒背后更深的困境是病理診斷復雜，工作量大。而且，為了不直接接觸患者，病理和技術的重復延遲，病理和人工成本仍占總支出的近40%，在現有條件下很難擴大病理和醫生團隊。
中南大學兒科病理科副主任張儀說，做病理AI還不夠人工智能，病理醫生沒有參與的病理AI最終也很難在商業上取得成功。病理學是一門非常復雜的學科，被切片掃描和標記、深入學習等技術束縛著，需要渡邊杏，并將診斷專家的經驗和數字掃描分析結合起來。病理AI產品不是結束病理科醫生，而是讓病理科醫生舒服。
浙江省腫瘤醫院病理科主任孫文龍說，細胞病理學、分子病理是臨床實踐中比較新的技術，醫生的數據整合和結果分析經驗較少，組織病理分析診斷是病理和工作量的最大部分，如果能開發足夠有效的組織病理AI產品，醫生的工作量將大大減少。
瑞金醫院病理科副主任射精指出，病理和專業性很強，各專業差異很大，與肺癌、胃腸道癌等相比，內分泌腫瘤樣品的異質性較低，可能適合用作AI。
病理界和財界之間必須有相互容忍的機制。河南省醫學科學院副院長、河南腫瘤醫院病理科主任郭永軍強調，必須有將所有醫療信息合并到病理診斷中的過程，雙方的期望值過高的渡邊杏。郭英軍主任提出，創新企業可以根據政策需求，巧妙地推進病理AI著陸點和產業發展。
此外，第三方病理診斷中心的嘉賓也分享了他們的觀點。華銀健康集團副總裁溫潤潔表示，華銀健康在日常服務過程中積累了很多開發AI產品所需的數碼切片數據。病理醫生和AI組必須徐璐理解。做應用選擇的時候比較簡單，但可以選擇醫生最需要的方向。
孫文龍主任提出的組織病理AI需求和細胞病理AI供給之間的錯誤配合，刑度病理中心技術史、首席科學家劉正心博士表示，細胞病理對應定量分析指標，機器完成效率比人工高，因此著陸更容易。
牙齒階段病理AI著陸有什么困難嗎？
醫學影像具有高維高密度的特點，在以《醫學影像+人工智能的特點、技術與趨勢》為主題的遠程演講中，中國科學院計算技術研究所研究員朱曉華指出了現階段數據差異大、存儲分散、批量標記數據減少、樣本多模態、相應疾病類型多樣性等難題。但是地址化表示，由于有對應于上述難題的趨勢技術，學術界、醫療機構、產業界必須共同合作。
強風生物布局國內市場是近9年來國內供應量最大的數字病理掃描設備企業之一。2019年五月，強風生物以積累數據為基礎，自行開發的宮頸癌檢查產品，獲得了第二種醫療器械注冊證。但是強風生物會長劉秉憲認為，目前病理AI還處于初級階段，他也暗示了多點合作的重要性。
由于缺乏統一的標記標準，在多個醫生、醫療機構、甚至試劑消耗品基礎上構建的病理AI模型沒有可重復使用性。迪英加科技會長楊林說，在模特訓練中，在將靈敏度為99.5%的高特異性產品投放市場的過程中，他收到過準確度和產品參數完全不一致的負面反饋?！芭c病理學家的討論和交流比想象中復雜，AI落地要面臨模型分析能力、數據飛表、醫療服務收費標準等諸多問題，專家和企業要共同努力?！?/p>
人工智能不是現在才開始結合各行各業的。他指出，如果深入思考CEO楊志明，看起來像子宮頸癌細胞學檢查一樣簡單的東西越深，就越難。(威廉莎士比亞，哈姆雷特，人工智能，人工智能，人工智能，人工智能，人工智能，智能)普遍的困境之一是，AI不懂病理，細胞病理不懂AI，不能工業化，徐璐結合很重要。但是楊志明相信，牙齒階段以病理AI“凌晨5，6點”接近突破。
調查顯示，在醫生的利用率方面，視頻已經很高，醫生點擊率超過了80%。據調查，技術首席執行官陳浩用數據驗證了陽明的觀點。" AI證明了自己的價值在一些細分領域."
醫生的需求不同，對模型的要求也不同。衛寧健康人工智能理事劉明謙指出，在新產品、新技術突破應用途徑的過程中，填補差距，建設橋梁也很重要。在此基礎上，我認為算法可能是病理AI整個鏈中很小的問題，還有很多其他問題需要通過行業合作解決。
未來兩三年，病理AI將如何發力？
正如博洪教授所說，病理AI在使用中必須完美。阿里云營銷和公共事務總經理柳尚文指出，病理AI是一個非常狹窄、垂直的領域，但它涉及從技術到醫生的很長的產業鏈，開發AI的人需要找到自己的位置，創造工作價值。(威廉莎士比亞，Northern Exposure美國電視電視劇]，特別是病理AI)節省了醫生的時間和醫療費用。
那么完美的路徑是什么呢？出席會議的客人紛紛提出了他們的方案。
病理AI應用著陸點要先進。我認為，賽諾特創始人志華從易于識別、易于量化的標記物開始。一般來說，試劑工廠上有成熟的業務模式，可以直接組合AI產品和試劑，使AI發生變化，同時提高試劑的競爭力。
鑒于外部環境可能產生的影響，伊普森首席算法科學家周旭呼吁國內硬件供應商開發更多病理AI的基本組件，并盡快使國內設備變得更大、更強大。南希生命技術負責人韓方黑說：“最現實的一件事是服務好病理學家，得到醫生的認可?！?/p>
黃曉迪常勝夫技術智力健康病理產品負責人表示，病理ai著陸問題可以通過更平臺的方式解決。從地區到醫院、部門，打開視頻、病理和數據，通過徐璐其他數據模式之間的集成，可以切實推進數字病理學的演變。
牙齒研討會的最后一環動脈網蛋殼研究人員發表了阿里云天地和英特爾共同制作的《數字病理診斷排行榜》。動脈網需要病理ai產業生態合作，希望各專業人士結合起來解決醫生真正關心的問題，政府機構等更多的集團關心病理ai的應用增長。