CNCC2024
論壇簡介：
醫學人工智能研究前沿--新質生産力如何賦能數字診療？
舉辦時間：10月24日13:30-17:30
地點：秋苑-小吃街一樓（宏寶樓）
注：如有變動，請以官網(https://ccf.org.cn/cncc2024)最終資訊為準
近年來，Gemini、LLava等多模态基礎模型為數字醫療領域提供了強有力的技術支撐，使得醫學影像、臨床文本和患者生理資料等多種資料源的有效整合成為可能。此外，多模态模型還可以在疾病預測、個性化治療方案制定等方面展現出巨大的潛力，對改善醫療服務品質和效率具有重要意義。
然而，盡管多模态基礎模型在醫學中展現了廣闊的前景，利用多模态資料建構安全可靠的醫學人工智能模型依然面臨着諸多挑戰。首先，醫學資料的複雜性和多樣性使得資料預處理和高品質融合變得極為困難。其次，醫學資料的稀缺性和不平衡性也對模型的訓練提出了挑戰。最後，盡管多模态模型在處理複雜任務方面具有潛力，但如何提升模型的可解釋性，仍是目前研究中的一個重要課題。
本次論壇将以"新質生産力賦能數字診療"為主題，介紹多模态資料分析、大模型訓練、臨床診療應用等方面的最新成果以及面臨的挑戰，進一步希望借此機會促進跨學科合作，為醫療行業的數字化轉型提供新的思路和解決方案。
論壇日程
| 順序 | 主題 | 主講嘉賓 | 機關 |
| 1 | 智能診斷與醫學大模型——科研實踐與前沿問題 | 宋志堅 | 複旦大學 |
| 2 | 多模态人工智能技術在先心病母胎醫學一體化管理的應用 | 何怡華 | 北京市安貞醫院 |
| 3 | 人工智能賦能醫學影像 | 梁棟 | 中國科學院深圳先進技術研究院 |
| 4 | 醫學人工智能創新探索 | 吳健 | 浙江大學 |
| 5 | 醫學影像小樣本學習——從預訓練到基礎模型 | 夏勇 | 西北工業大學 |
| 6 | 茶歇 | ||
| 7 | 生物序列大資料分析及其在疾病診療中的應用 | 劉濱 | 北京理工大學 |
| 8 | 思辨論壇 全體論壇講者 |
論壇主席及嘉賓介紹
論壇主席
宋志堅
CCF數字醫學分會主任, 上海市MICCAI重點實驗室主任，複旦大學數字醫學研究中心主任
簡介：現任複旦大學數字醫學研究中心主任、上海市MICCAI（Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention）重點實驗室主任、CCF數字醫學分會主任等職務。長期從事醫學圖像處理與計算機輔助手術領域的理論研究、技術創新及高科技産品的研制工作。近年來，在國内外頂級學術期刊上發表SCI論文50餘篇，頂級國際會議論文16篇，專著1部，授權國内外發明專利12項，承擔國家及省部級項目12項。曾先後獲得4項省部級以上科技獎勵。
論壇共同主席
張彤
CCF數字醫學分會秘書長，鵬城實驗室助理研究員、博士生導師
簡介：CCF數字醫學分會秘書長，鵬城實驗室助理研究員、博士生導師，南方科技大學兼職博導，深圳市海外高層次引進人才。緻力于醫學多模态基礎模型建構及分析，主持廣東省自然科學基金面上項目，以合作機關負責人獲國家自然科學基金區域重點項目資助，參與多項國家重點重大項目，在包括IEEE會刊/柳葉刀子刊/AAAI/MICCAI等國内外知名期刊及會議上發表學術論文50餘篇，其中ESI高被引2篇，受邀擔任ACM MM領域主席，帶領團隊獲2024年度ImageCLEF Medical國際醫學圖像描述競賽冠軍。
論壇講者
宋志堅
CCF數字醫學分會主任, 上海市MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)重點實驗室主任，複旦大學數字醫學研究中心主任
報告題目：智能診斷與醫學大模型——科研實踐與前沿問題
摘要：深度學習技術的進步極大推動了AI的發展及其在醫學中的應用，對醫學研究、疾病診治帶來了巨大的沖擊。演講将首先介紹深度學習的發展簡史，随後結合典型研究成果，介紹目前智能診斷、AI4S與醫學大模型的現狀與趨勢。分析目前該領域的前沿問題與解決這些問題的可能途徑。最後将簡述醫學大模型的研究現狀和發展趨勢，以及其将對疾病診治模式産生的影響、變革與應該争取的應對措施。
何怡華
國家“胎兒心髒病母胎醫學一體化管理專家組”辦公室主任，北京安貞醫院胎兒心髒母胎醫學中心、心髒超聲醫學中心主任、主任醫師、教授
簡介：北京學者，北京安貞醫院胎兒心髒母胎醫學中心、心髒超聲醫學中心主任、主任醫師、教授，國家“胎兒心髒病母胎醫學一體化管理專家組”辦公室主任。第一完成人獲得教育部科技進步二等獎、華夏獎科學技術二等獎、婦幼健康科技一等獎。
報告題目：多模态人工智能技術在先心病母胎醫學一體化管理的應用
摘要：先天性心髒病（CHD）位列出生缺陷之首，産前早期篩診治至關重要。目前胎兒CHD與人工智能的醫工交叉研究是熱點及難點，基于團隊前期所搭建的醫工交叉研究及轉化平台，開發CHD的AI模型提升篩診能力，建立胎兒心髒正常生長發育評價體系評估正常胎兒心髒及疾病參數變化特征，基于全生命周期結局關聯資料建立大模型的專家輔助決策系統，利用背景資料庫建立CHD風險預測模型提高風險預警可能性。
梁棟
國家傑出青年科學基金獲得者，深圳先進院院務委員、醫工所所長，中國科學院深圳先進技術研究院研究員、博士生導師
簡介：中國科學院深圳先進技術研究院研究員、博士生導師，國家傑出青年科學基金獲得者；現擔任深圳先進院院務委員、醫工所所長。主要研究方向為人工智能醫學影像。主持國家自然科學基金重點項目，國家自然科學基金天元基金重點專項等多個科研項目。發表國際學術期刊論文100餘篇，現擔任《IEEE Transactions on Medical Imaging》等多個領域内權威期刊編委和中國生物醫學工程學會副秘書長，是國家科技進步一等獎等多個獎項獲得者。
報告題目：人工智能賦能醫學影像
摘要：醫學影像是重大疾病診斷和科學研究的利器，人工智能的迅猛發展為醫學影像鍊條上的各個方向都帶來了突破，本次報告将以磁共振成像為主要例子，介紹AI賦能醫學影像的進展和發展趨勢。
吳健
CCF理事，教育部長江學者，浙江大學求是特聘教授、博士生導師
簡介：教育部長江學者，浙江大學求是特聘教授、博士生導師。發表SCI/EI收錄論文100餘篇，獲發明專利授權35項，獲國家三類醫療器械注冊證 1項，二類4項。獲國家科技進步獎二等獎 1項，省部級一等獎4項。
報告題目：醫學人工智能創新探索
摘要：近年來醫學人工智能快速發展不斷探索創新，大幅提高醫療服務的品質和效率。醫學人工智能中分類、檢測和分割等關鍵場景湧現出大量創新成果。本報告彙表征學習、表格膠囊等提升分類效果，臨床先驗、多模态模組化增強自動檢測能力，自監督學習、少樣本學習實作更準确分割等工作。
夏勇
CCF數字醫學分會常委，西北工業大學計算機學院長聘教授、博導、空天地海一體化大資料應用技術國家工程實驗室成員
簡介：CCF數字醫學分會常委，中國體視學學會理事，中國圖象圖形學學會視覺大資料專委會常委，陝西省計算機學會人工智能專委會主任，西北工業大學計算機學院長聘教授、博導、空天地海一體化大資料應用技術國家工程實驗室成員。研究方向為醫學影像智能計算，近5年在JAMA Network Open､Radiology、IEEE-TPAMI/TMI/TIP/TNNLS､MedIA､NeurIPS､CVPR､ECCV、MICCAI、AAAI、IJCAI發表論文80餘篇，谷歌引用超1.3萬次，先後在BraTS2020、KiTS21、KiPA22、SegRap2023等10餘項國際學科競賽中獲得前三名。
報告題目：醫學影像小樣本學習——從預訓練到基礎模型
摘要：随着深度學習技術的飛速發展，醫學影像智能計算取得了顯著進展，但仍面臨諸多挑戰，特别是在标注資料稀缺和疾病呈現長尾分布的情況下。為了應對這些挑戰，預訓練技術在醫學影像分析中的應用逐漸受到關注。本報告将深入探讨醫學影像分析中的預訓練技術所面臨的主要挑戰，包括資料标注不足、資料次元問題、模型能力的限制及基礎模型的建構，為相關領域的研究者提供有益的參考和啟示。
劉濱
CCF傑出會員，北京傑青，國家優青，國家傑青，北京中關村學院副院長，北京理工大學計算機學院特聘教授、博士生導師
簡介：CCF生物資訊學專委會委員，CCF傑出會員，北京傑青，國家優青，國家傑青，北京中關村學院副院長，北京理工大學計算機學院特聘教授、博士生導師。針對生物序列、結構、功能和疾病的映射關系分析難題，提出了基于自然語言處理的生物序列分析方法，在Bioinformatics、Nucleic Acids Research、PLoS Computational Biology、BMC Biology等權威期刊發表SCI論文120餘篇，其中多篇論文入選中國百篇最具影響國際學術論文，曾獲霍英東青年教師基金、教育部自然科學二等獎（第一完成人）等。
報告題目：物序列大資料分析及其在疾病診療中的應用
摘要：生物序列大資料分析是生物資訊學中的基本問題，也是近年的研究熱點。該問題的研究對于精準醫療、生物制藥、疾病預防、疾病診療都有重要的意義。本次報告将介紹課題組近年在生物序列大資料分析方面的研究成果，包括生物序列智能表示、生物序列同源性檢測、生物序列功能分析，及其在複雜疾病診療中的應用。
關于CNCC2024
CNCC2024将于10月24-26日在浙江省東陽市橫店鎮舉辦，大會主題為“發展新質生産力，計算引領未來”。大會為期三天，包括18個特邀報告、3個大會論壇、138個專題論壇及34場專題活動和100餘個展覽。圖靈獎獲得者、兩院院士、國内外頂尖學者、知名企業家在内的超過800位講者在會上展望前沿趨勢，分享創新成果。預計參會者超過萬人。