Nature(《自然》雜志)、Nature Medicine(《自然-醫學》雜志)首次以“人工智能與醫療健康交融”為主題的世界頂級學術會議——Nature Conferences-人工智能賦能醫療健康學術會議在溫州召開。
醫渡科技旗下醫渡雲受邀出席,醫渡雲技術創新副總裁、AI架構師李林峰博士分享了“人工智能科研平台助力真實世界研究高效開展”主題報告,向全球展示醫渡大模型高效賦能科研能力。
會議由Nature、Nature Medicine、溫州醫科大學附屬眼視光醫院、中國眼谷、溫州醫科大學眼健康與疾病高等研究院等機關聯合舉辦。
Nature Medicine期刊Lorenzo Righetto博士,中國工程院院士、解放軍總醫院陳香美,中國科學院院士、北京大學未來技術學院程和平,中國科學院院士、四川省人民醫院院長楊正林,溫州市委副書記、市長張文傑,浙江省衛生健康委員會副主任俞新樂,溫州市委常委、組織部長呂伯軍,溫州醫科大學黨委書記呂一軍,西湖大學付向東教授,溫州醫科大學附屬眼視光醫院張康教授,溫州醫科大學副校長金勝威,溫州市政府秘書長陳宏鳴,溫州醫科大學眼視光醫院集團總院長、中國眼谷理事長瞿佳,溫州醫科大學眼視光醫學部主任呂帆以及來自世界各地的醫學人工智能領域的頂尖學者、行業精英,溫州市直有關部門和區縣上司現場參會。溫州醫科大學副校長吳文燦主持會議。
Nature Medicine期刊Lorenzo Righetto博士緻辭
溫州醫科大學黨委書記呂一軍緻辭
溫州醫科大學眼視光醫學部主任呂帆緻辭
溫州醫科大學副校長吳文燦主持會議
直擊痛點: 技術賦能科研深度探索與價值挖掘
傳統的科研模式已難以滿足現代醫學研究的深度與廣度需求,資料源多樣且異構、資料量龐大、核對和跨系統整合困難等棘手問題凸顯。尤其在醫院内部,不同的專科資料庫互不相通,科研資料資産管理分散,這大大阻礙了資料的有效利用與安全保障。
是以,醫渡雲推出基于大資料和人工智能技術的新一代科研資料平台,利用大資料和自然語言處理、知識圖譜等人工智能技術,實作從資料采集到最終研究産出的全流程優化。
該平台為科研人員提供了一個安全、高效的資料分析環境,能夠破解面向臨床科研的資料采集、治理、利用和管理難題,極大提升了資料的一緻性和可用性,持續沉澱醫院資料資産。
大模型賦能科研:加速知識發現與決策支援
“醫渡大模型的引入是新一代科研資料平台一大亮點”,李林峰在演講中介紹了大模型賦能醫學科研的具體場景,包括:研究進展彙編與方案設計、自然語言病曆搜尋、字段智能抽取與加工、智能統計分析及論文輔助撰寫等,助力醫學科研從資料采集、處理到分析全流程提效。
他表示,通過人工智能科研平台,科研人員可以快速确定研究方向、高效擷取、加工并分析資料,極大地提高了科研效率與創新潛力。傳統科研産出論文周期通常是6-12個月,科研資料平台建設完成後,從研究設計到論文産出最快僅需2個月。
這一轉變意味着科研人員不再受限于資料的初步篩選,而是可以借助AI模型快速定位關鍵資訊,進行更為精準的科研設計。
此外,AI技術的應用還展現在研究方案的制定上,通過模拟與優化,該平台能輔助生成更為科學合理的科研政策,進而在不改變傳統研究邏輯的基礎上,提升研究的創新性和實用性。
李林峰提到,在實際操作中,平台已成功幫助醫生在設定研究方案時獲得了有益的補充建議,這标志着人工智能在輔助醫療決策與科研創新方面邁出了重要一步。
建構多中心研究平台,推動醫療科研生态更新
面對多中心研究痛點問題,醫渡雲自主研發的多中心臨床研究資料平台,通過集中式和分布式兩種模式,統一的資料采集和治理标準,以及在資料內建、資料治理和資料利用方面的核心技術,有效地解決了不同場景下多中心資料可信共享、高效分析和資料安全的問題。
科研大資料平台不僅可以高效支援研究者發起的研究(IIT),也可以滿足企業基于真實世界資料開展研究的迫切需求。
通過搭建基于科研大資料平台的真實世界研究協作網絡,銜接制藥企業、器械研發和保險公司等産業需求方與資料所有方,幫助企業确定合适的研究中心和研究者、評估研究項目的可行性,還能通過精準納排患者、快速收集資料,大幅提升真實世界研究與臨床試驗的效率與成功率。
實際案例深化了解:眼科國家臨床醫學研究中心平台建設
以眼科國家臨床醫學研究中心合作為例,醫渡雲通過建設眼科專病庫及國家臨床研究資料平台,為IIT研究、藥企研究及重大科研課題申報提供了強大的資料支撐。助力客戶彙聚了涵蓋白内障、青光眼、眼底病等多個細分領域的眼科疾病病曆資料,助力醫學研究高效開展。
除了賦能醫生開展臨床研究,該平台還可以加速臨床試驗患者招募、支援企業進行資料驅動的創新藥械研發,以及創新保險的設計,展現了醫渡雲人工智能科研平台在推動臨床研究和産業賦能的巨大潛力。
作為智慧醫學科研領軍者,醫渡雲通過智能化的資料采集與處理、全流程的科研工具以及創新的人工智能技術應用,打造一系列科研資料平台産品。
截至目前,已與眼科國家臨床研究中心等16家機構合作建設多中心科研平台,與90+醫院合作建設全院科研平台,與200+PI團隊合作建設科研專病庫項目。醫渡科技希望大資料與人工智能技術可以持續賦能臨床研究的高效開展,推動疾病研究及診療水準的提升。