11月8日,广州医科大学教授、国家呼吸系统疾病临床医学研究中心主任钟南山院士携手8位全球医学领军者及科学家,在2020腾讯医学ME大会带来新冠疫情、传染病、癌症、抑郁症及生殖等医学领域的前沿科研成果。会上,腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生解读通向医学数字化创新的三个路标:连接、算力、智慧化。

“今天,人工智能、大数据、云计算等数字技术成为了推动信息社会前进的技术引擎。”汤道生介绍,互联网打破了现实的物理围墙,使医生与患者的连接更加多元,医学研究的突破正在进入数字化驱动阶段,算力将成为医学研究者最便捷的工具之一。同时,人类与机器共同探索生命奥秘,将为医学带来更大的想象空间。

“我们相信,科技应当向善,与医学结合,共同助力消除人类的痛点。”汤道生提到,科技将使每个人的健康可度量、可管理、可改善。

钟南山院士表示,“在预测病情、快速诊治及疫情预报、疫苗研发等方面,我们需要AI、大数据、5G。前沿科技是推动未来医学发展的一个变革性的力量,腾讯提出‘科技向善’,我很有共鸣。”(光明网记者 孔繁鑫)

附汤道生致辞全文:

尊敬的各位嘉宾,媒体朋友,线上的观众们,大家好:

我是汤道生。欢迎来到腾讯医学ME大会,一起探索生命的奥秘。

作为腾讯科学周的一部分,我们希望通过腾讯医学ME大会,用科技为大众搭起认知生命的桥梁,将全球最前沿的医学突破,呈现于大众的视野。

今年,我们从疾病带来的疼痛——“痛点”为主题,邀请了全球顶级的医学领军者及科学家,与我们一起探索生命的健康,乃至文明的发展。

好奇心一直鼓舞着人类不断进步。向外看,人类已窥见宇宙中最黑暗的角落,看到了5500万光年以外的超大质量的黑洞,进一步证明了广义相对论的正确。向内看,生命的密码也在不断被破解,人类基因组的图谱也揭开了30亿个碱基对的秘密,科学家对人类的疾病的研究已经触达到分子的水平。

但是2020年,新冠肺炎病毒给全人类上了代价高昂的一课。它在短时间内蔓延全球,传染力强,防控难度高。为此,在疫情防控的诸多环节中,数字技术被广泛应用。这让我们更加清晰地看到,信息科技、数字技术与医学的深度融合的发展潮流。正如1895年,物理学家伦琴发现了X射线,让医学影像检查成为了今天临床诊断的重要途径。基础技术的前进,也推动着医学的前进。今天人工智能、大数据、云计算等数字技术,也成为了推动信息社会前进的技术引擎,向我们展现了通向医学数字化创新的三个路标。

第一个路标是连接。互联网打破了真实的物理围墙,让医生与患者的连接更加多元。在国内疫情最严峻的时候,来自上海的女医师周雪,加入了线上义诊,仅仅两个月的时间,就为1300多名的病人,答疑超过40万字。钟南山院士、李兰娟院士,还有张文宏教授等专家,也通过腾讯医典等科普平台,向亿万网民科普抗疫的知识,缓解民众的焦虑情绪。互联网医学科普、在线问诊等模式,加深了医生与患者的连接,让双方的沟通从诊室的几分钟,扩展到线上的24小时。疫情加速了医疗健康服务线上线下一体化,创新的空间巨大。

第二个路标是算力。与星空同样浩瀚的,是我们身体的细胞,算力的提升,计算方式的革新,让我们把复杂的生命变化,以数据的方式来呈现,以数字化加速医学的前进。1990年启动了人类基因组的计划,消耗了30亿美元,历时14年,让人类有了第一张完整的基因图谱。而随着基因测序技术的突破,以及云计算能力的提升,今天主流的第二代基因测序技术,只需要一周左右的时间,就能完成一个人的基因测序,让普通老百姓也能了解,自己是否有遗传病的基因,及早发现,及早预防。此外,在新冠疫情的对抗中,云计算的高性能与高弹性,也被用在破解病毒入侵的机制、筛选有效的药物、助力疫苗研发等多个环节中,为医学工作者提供了极大的帮助。医学世界的研究突破,正在进入数字化驱动的阶段,算力正成为医学研究者最便捷的工具之一。

第三个路标是智能化。寿命的延长,癌症等疾病的高发,给医疗体系带来沉重的负担,医生数量的缺乏严重,人工智能的发展,也让我们看到,以机器来辅助医生决策,缓解医生的压力,提升基层医疗水平的希望。人工智能与医学影像的结合,已经非常普遍,基于医生的金标准数据,经过训练后,机器可以辅助人类医生,发现微小的病灶特征。在学习已有的医生经验之外,人工智能的深度学习能力,还能帮助我们发现未知的疾病规律。当一位新冠病人被送到医院,预测他会不会发展成为重症,是一件非常难的事儿,钟南山院士团队与腾讯的AI工程师合作,用算法来确定了10个最关键的患者特征,并构建了AI模型,实现了对不同患者重症概率的预测,帮助抗疫前线的医护人员精准分诊。人与机器的携手,共同探索生命的奥秘,这也给到医学未来带来更大的想象空间。

医学是温暖的,数字技术也不是冰冷。我们相信,科技应当向善,与医学结合,共同助力消除人类的痛点。

我们也期望,以科技守护生命之光。让每个人的健康,变得可度量、可管理、也可改善。

来源: 光明网
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