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“觅影”医学AI大赛赛果出炉:年轻人挑起创新大梁 “一人战队”登顶

日期:2022年05月07日

       11月25日, 历时三个多月的2021“觅影”医学人工智能算法大赛发布赛果, 来自国内外多家顶尖高校和科研企业,

横跨计算机、人工智能、生物医学等专业学科,

合计15支冠亚第三名团队锋芒毕露, “95后”“00后”成为竞赛大赢家, 为破解临床医学难题带来新思路。人工智能络绎不绝与临床医学的加快交融, 正成为医疗健康范畴当下高度重视的方向。
       作为现在最具应战、最具临床价值的医学AI赛事, 本次大赛由“科创我国”联合体辅导,

腾讯公司联合首都医科大学隶属北京同仁医院、首都师范大学、郑州大学榜首隶属医院、上海市胸科医院、上海全景医学印象一同建议。多位医学专家根据实践临床需求, 出具了包括分类、切割和检测等多种人工智能络绎不绝使用的赛题。经过临床有用性、算法立异性、算法功能等多个维度进行归纳评分, 终究厦门美图宜肤科技的“Taillesseye”战队、哈尔滨工业大学(深圳)的“BrainKiler”战队、华中科技大学的“HUST_CBIB”战队、联影集团/香港科技大学的“qqll”战队以及深圳大学的“三行代码”战队, 别离取得了“眼底彩照的多疾病辅佐确诊”“健康成人大脑年纪猜测”“脑胶质瘤核磁共振图画剖析”“放疗剂量散布辅佐规划”和“肿瘤高代谢病灶得自动检测”赛道的冠军。跨国跨学科跨职业:穿插立异应战临床医学难题自8月13日发动以来,

这场关于医疗AI愿望的赛事招引了不同学科、职业布景的高档科研人才的广泛参与。横跨欧美亚三大洲多家顶尖高校计算机、人工智能、生物医学等不同专业的学生, 与来自医疗健康组织、科技企业, 专心算法研讨、软件工程等范畴的资深从业人员同台竞技, 合计400多支部队近700人向AI临床医学难题建议应战。多位竞赛专家评委均表明, 尽管许多参赛选手并非医学专业, 但大赛打破了年纪、时刻、空间、职业、学科的边界, 以赛促学的方式, 为许多靠近临床有用的医学问题带来了许多立异性的打破思路, 打开了AI与医学交融的更多可能性。在“眼底彩照的多疾病辅佐确诊”赛道上, 由本年刚结业的研讨生带领的“Taillesseye”战队, 以及均匀年纪在“98后”的“1bit”战队, 均考虑了数据中的标示噪声问题, 并在算法模型中给出了不同的处理思路。
       首都医科大学隶属北京同仁医院眼科中心王宁利教授指出, “标示过错是一切世界人工智能图画处理存在的问题, 取胜部队非常有特征, 能找到确诊过错的标示过错的图画, 而且把这个标示过错的问题带入到处理方案中去, 是一个立异性的打破。”首都师范大学心思学院梁佩鹏教授指出, “健康成人大脑年纪猜测”赛道的前三四支决赛部队来自国内多家尖端试验室, 针对清晰的临床场景规划了非常精巧的算法, 水平都很高, 难分上下。不同研讨团队之间的商讨, 有利于促进医学印象与人工智能的交融立异, 将极大地助力脑龄猜测及相关范畴的开展。首都医科大学宣武医院放射科首席专家李坤成教授也表明, 期望有更多医工穿插的人才参与这个研讨范畴, 一同加深来自不同学科的科研人员对临床医学问题的了解,

构成医学科研的良性循环。在“脑胶质瘤核磁共振图画剖析”赛道的取胜部队中, 则呈现了跨洲跨专业作战的“时差战队”。王辉是同济大学车辆工程专业自动驾驶方向的研讨生, 这次是与身在德国慕尼黑工业大学的同学鲁东岳一同组队参赛。“这次竞赛是全线上方式, 让我们即便相隔千里, 有着6个小时的时差, 也能完结全程进行在线算法评论和研讨。”“一人战队”登顶:云渠道成果AI科研低门槛以往做医学AI科研, 算法专家和医学专家各自有不同的“言语”, 也缺少对接渠道, 许多有志愿的科研人员无法快捷地参与课题研讨, 存在注视问题。而依托腾讯觅影敞开试验渠道, 本次竞赛全程都在“云”上进行比拼, 在腾讯云AI与腾讯云TI渠道的协助下, 参赛者只需电脑能衔接网络, 就能经过敞开渠道获取大赛供给医疗数据集, 并经过“搭积木”式的算法规划与验证, 医疗AI研讨的门槛被大幅下降。
       本次竞赛的终究赛果中, 超越25%的取胜部队仅为“一人战队”。“脑胶质瘤核磁共振图画剖析”赛道的冠军, 由来自华中科技大学的博士生庄宇舟的“一人战队”取得。本科时就读工科方向(数字媒体络绎不绝)的他, 在博士生阶段转入了人工智能和医学图画剖析穿插方向。
       “人工智能在医疗上的使用和其他范畴不一样, 数据孤岛与隐私安全等问题较为杰出。
       ”庄宇舟表明, 算法不能脱离实践, 本次大赛供给了多模态、多中心的医疗数据集, 经过敞开渠道能够快捷地将临床实践数据与临床使用、AI使命相结合, 让算法的研讨具有真实的含义。来自深圳大学生物医学工程学院的陶星和田木, 则包办了“肿瘤高代谢病灶的自动检测”赛道的冠亚军, 两人相同以“一人战队”的方式参与了竞赛。不同的是陶星是在读的博士生, 而田木是他的教师。“我觉得一个人就够了。”冠军陶星表明, 本次竞赛一切作业都是由其一个人完结的。而本硕博期间是数学专业, 现在从事医学印象研讨的田木, 是榜首次参与医学AI的赛事, 赛题里的临床场景和医学问题对他而言都是全新的应战。关于学生拿到了赛道的冠军, 他感到由衷地快乐, 并表明AI与医学的结合, 现在对许多人而言都仍是相对生疏的范畴, 许多时分我们都处于同一同跑线上面, 现学现用, 谁都有时机取得好成绩, 算法模型的研讨、职业的开展需要我们一同来探究。从建议临床AI赛题的医学专家, 到工业中的职业科研人员, 到跨过计算机、信息工程、生物医学等各个学科的毁谤学子, 除了在临床医学问题上的AI探究之外, 本次竞赛一同见证的, 还有毁谤一代传承前辈典范精力, 接力职业愿望的崇奉力气。才智医疗是一场长距离跑, 高水平的医学AI赛事正成为驱动产学研结合, 打通AI络绎不绝从科研模型到临床场景落地的高速通道。作为医疗印象国家新一代人工智能敞开立异渠道建造的全新实践, “觅影”医学人工智能大赛将继续发挥“衔接器”的效果, 打造“医疗+AI”产学研更宽广的生态协作空间, 为医学与AI的跨界研讨与协同协作供给继续助力, 建立起更晓畅的人才交流与立异渠道。

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