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唯医携手阿里云及骨科专家启动“AI种子计划”
美通社 | 来源：美通社 浏览次数：4902
摘要:

5月11日，在中国医师协会骨科医师分会(以下简称CAOS)年会上，唯医联合阿里云共同主办了骨科人工智能研讨会。CAOS会长王岩、阿里巴巴达摩院技术总监谢宣松、唯医创始人兼CEO刘峥嵘，上海长征医院、上海第九人民医院教授吴海山等众多骨科专家，从技术、医疗服务、医院管理等多方角度发表了观点，并共同启动了“骨科AI种子计划”。

　　

骨科AI种子计划

　　CAOS会长王岩在致辞中表示：“人工智能与医疗行业结合是大势所趋，具有颠覆性、革命性的意义。人工智能在骨科领域的应用有很大的想象空间，在骨科诊疗的各个环节，人工智能的参与都将极大提升效率和体验。医生和人工智能共同协作，将创造无限可能。”

　　试水半年，骨科人工智能阅片交上90分答卷

　　2017年12月，为响应国家政策对人工智能应用于医疗领域的号召，唯医与阿里云签署战略合作协议，双方基于自身的资源和技术背景，合作开发以骨科智能影像解读为切入点的骨科人工智能辅助诊疗系统。

　　为了验证过去五个月的研究成果，本次研讨会上，到场的450多名骨科医生和骨科AI智能阅片系统进行了一场“人机大战”。该环节从现场医生上传的上百张膝关节骨性关节炎正位x光片里随机选取了10张作为“考题”，根据Kellgren&Lawrence分级标准，设置0-4级选项。现场医生和AI辅助诊疗系统在规定的30秒钟内，对每张片子进行判断和选择，上海长征医院、上海第九人民医院吴海山教授公布标准答案并进行深度解读。

　　吴海山教授首先肯定了人工智能的价值和趋势， 同时他认为医生和人工智能一定不是替代与被替代的关系。吴教授表示“医生看到的不仅仅是片子，更是这个片子承载的这个人以及个人背后的家庭，能够看到这个人背后的社会对他的影响。”

　　势在必行，骨科AI辅助诊疗应用价值全分析

　　研讨会环节，阿里巴巴达摩院技术总监谢宣松、唯医首席医疗官赵辉、甘肃平凉市中医院骨科主任、副主任医师禹涛分别从技术、AI与医生的关系、以及AI赋能基层医疗的角度分享各自观点。

　　阿里巴巴达摩院技术总监谢宣松表示：AI有自己擅长的地方，在客观、标准的模式下可以实现高精准度，在效率、学习能力上也有拥有人不可比拟的优势，但在医学上它仍然只是一个辅助工具。他强调，虽然此次“人机大战”AI表现非凡，但骨科AI辅助诊断系统还有很长的路要走，AI只有深扎某一领域，才能够实实在在起作用。“在骨科AI的发展过程中，医生和其丰富的经验依然是AI发展的基础�！�

　　唯医首席医疗官赵辉认为：“医生和AI的关系应该是合作的关系，他认为人工智能未来不会取代医生，人工智能辅助诊疗体系，有利于提升医生的工作效率。”他表示，人工智能在医学影像识别、辅助外科手术、临床辅助诊断等环节所表现出的降本增效能力，可以将医生从繁重的重复性劳动中解决出来，专注于更有价值的事情，同时人工智能影像系统能有效地帮助基层骨科医生读片，提高基层骨科医生的诊断水平和效率。

　　甘肃省平凉市中医院骨科主任、副主任医师禹涛在发言中肯定了基层医生对于AI辅助诊疗的需求，“基层医生影像诊断水平有限，基层医疗机构拍片水平和诊断报告规范不统一。人工智能读片、辅助诊断等技术，能有效提升基层医生读片质量和效率，提高医生的诊断能力�！�

　　开启种子计划，多方联动共筑骨科AI未来

　　为了呼吁更多力量加入骨科AI应用领域的探索， CAOS会长王岩、阿里巴巴达摩院技术总监谢宣松，阿里云人工智能科学家王宇，唯医创始人兼CEO刘峥嵘、包括上海长征医院、上海第九人民医院教授吴海山等骨科专家，前期已经为骨科人工智能提供过医学指引的解放军总医院骨关节外科副主任医师柴伟、解放军总医院骨关节外科副主任医师张国强、吉林大学第二医院骨科主任医师秦彦国、西南医院关节外科副主任医师郭林、西安市红会医院膝关节外科主任马建兵、新疆医科大学第一附属医院关节外科主任医师张晓岗、北京协和医院骨科主任钱文伟、唯医CMO赵辉、甘肃平凉市中医院骨科主任、副主任医师禹涛等医生共同启动“骨科AI种子计划”。

　　唯医创始人兼CEO刘峥嵘表示：“今天我们对于骨科AI的研究成果还仅限于骨性关节炎的智能X光片解读，这只是人工智能在骨科领域应用的初级阶段，但这就像种下一颗种子。未来，纵向上，骨科人工智能将会应用于骨科疾病诊断、骨科体检等场景，覆盖更多人群的需求。横向上也会拓展技术的应用范围，包括MRI智能解读、智能语义分析、植入物芯片、智能翻译、手术机器人等。这是我们开启种子计划的初衷，我们希望更多人加入这个行列，共同推进骨科人工智能的发展�！�

　　据了解，“骨科AI种子计划”旨在号召技术公司、医疗机构、医生个人以各种形式参与到骨科人工智能发展当中，希望集合各方力量促进人工智能在骨科领域的应用，通过医生的每一次使用和纠错、新技术的融合和大量数据的输入实现骨科人工智能的跨越式发展。

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