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11月25日，歷時三個多月的2021“覓影”醫(yī)學人工智能算法大賽公布賽果，來自國內(nèi)外多家頂尖高校和科研企業(yè)，橫跨計算機、人工智能、生物醫(yī)學等專業(yè)學科，共計15支冠亞季軍團隊脫穎而出，“95后”“00后”成為比賽大贏家，為破解臨床醫(yī)學難題帶來新思路。

人工智能技術(shù)與臨床醫(yī)學的加速融合，正成為醫(yī)療健康領(lǐng)域當下高度關(guān)注的方向。作為目前最具挑戰(zhàn)、最具臨床價值的醫(yī)學AI賽事，本次大賽由“科創(chuàng)中國”聯(lián)合體指導，騰訊公司聯(lián)合首都醫(yī)科大學附屬北京同仁醫(yī)院、首都師范大學、鄭州大學第一附屬醫(yī)院、上海市胸科醫(yī)院、上海全景醫(yī)學影像共同發(fā)起。多位醫(yī)學專家基于實際臨床需求，出具了涵蓋分類、分割和檢測等多種人工智能技術(shù)應(yīng)用的賽題。

經(jīng)過臨床實用性、算法創(chuàng)新性、算法性能等多個維度進行綜合評分，最終廈門美圖宜膚科技的“Tailless eye”戰(zhàn)隊、哈爾濱工業(yè)大學（深圳）的“BrainKiler”戰(zhàn)隊、華中科技大學的“HUST＿CBIB”戰(zhàn)隊、聯(lián)影集團／香港科技大學的“qqll”戰(zhàn)隊以及深圳大學的“三行代碼”戰(zhàn)隊，分別獲得了“眼底彩照的多疾病輔助診斷”“健康成人大腦年齡預測”“腦膠質(zhì)瘤核磁共振圖像分析”“放療劑量分布輔助規(guī)劃”和“腫瘤高代謝病灶得自動檢測”賽道的冠軍。

跨國跨學科跨行業(yè)：交叉創(chuàng)新挑戰(zhàn)臨床醫(yī)學難題

自8月13日啟動以來，這場關(guān)于醫(yī)療AI夢想的賽事吸引了不同學科、行業(yè)背景的高級科研人才的廣泛參與。橫跨歐美亞三大洲多家頂尖高校計算機、人工智能、生物醫(yī)學等不同專業(yè)的學生，與來自醫(yī)療健康機構(gòu)、科技企業(yè)，專注算法研究、軟件工程等領(lǐng)域的資深從業(yè)人員同臺競技，共計400多支隊伍近700人向AI臨床醫(yī)學難題發(fā)起挑戰(zhàn)。

多位比賽專家評委均表示，雖然很多參賽選手并非醫(yī)學專業(yè)，但大賽打破了年齡、時間、空間、行業(yè)、學科的界限，以賽促學的形式，為眾多貼近臨床實用的醫(yī)學問題帶來了很多創(chuàng)新性的突破思路，打開了AI與醫(yī)學融合的更多可能性。

在“眼底彩照的多疾病輔助診斷”賽道上，由今年剛畢業(yè)的研究生帶領(lǐng)的“Tailless eye”戰(zhàn)隊，以及平均年齡在“98后”的“1bit”戰(zhàn)隊，均考慮了數(shù)據(jù)中的標注噪聲問題，并在算法模型中給出了不同的解決思路。首都醫(yī)科大學附屬北京同仁醫(yī)院眼科中心王寧利教授指出，“標注錯誤是所有國際人工智能圖像處理存在的問題，獲勝隊伍非常有特色，能找到診斷錯誤的標注錯誤的圖像，并且把這個標注錯誤的問題帶入到解決方案中去，是一個創(chuàng)新性的突破�！�

首都師范大學心理學院梁佩鵬教授指出，“健康成人大腦年齡預測”賽道的前三四支決賽隊伍來自國內(nèi)多家頂級實驗室，針對明確的臨床場景設(shè)計了十分精巧的算法，水平都很高，難分上下。不同研究團隊之間的切磋，有利于促進醫(yī)學影像與人工智能的融合創(chuàng)新，將極大地助力腦齡預測及相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。首都醫(yī)科大學宣武醫(yī)院放射科首席專家李坤成教授也表示，希望有更多醫(yī)工交叉的人才加入這個研究領(lǐng)域，同時加深來自不同學科的科研人員對臨床醫(yī)學問題的了解，形成醫(yī)學科研的良性循環(huán)。

在“腦膠質(zhì)瘤核磁共振圖像分析”賽道的獲勝隊伍中，則出現(xiàn)了跨洲跨專業(yè)作戰(zhàn)的“時差戰(zhàn)隊”。王輝是同濟大學車輛工程專業(yè)自動駕駛方向的研究生，這次是與身在德國慕尼黑工業(yè)大學的同學魯東岳一起組隊參賽�！斑@次比賽是全線上模式，讓我們即使相隔千里，有著6個小時的時差，也能實現(xiàn)全程進行在線算法討論和研究�！�

“一人戰(zhàn)隊”登頂：云平臺成就AI科研低門檻

以往做醫(yī)學AI科研，算法專家和醫(yī)學專家各自有不同的“語言”，也缺乏對接平臺，很多有意愿的科研人員無法便捷地參與課題研究，存在效率問題。而依托騰訊覓影開放實驗平臺，本次比賽全程都在“云”上進行比拼，在騰訊云AI與騰訊云TI平臺的幫助下，參賽者只要電腦能連接網(wǎng)絡(luò)，就能通過開放平臺獲取大賽提供醫(yī)療數(shù)據(jù)集，并通過“搭積木”式的算法設(shè)計與驗證，醫(yī)療AI研究的門檻被大幅降低。本次比賽的最終賽果中，超過25％的獲勝隊伍僅為“一人戰(zhàn)隊”。

“腦膠質(zhì)瘤核磁共振圖像分析”賽道的冠軍，由來自華中科技大學的博士生莊宇舟的“一人戰(zhàn)隊”獲得。本科時就讀工科方向（數(shù)字媒體技術(shù)）的他，在博士生階段轉(zhuǎn)入了人工智能和醫(yī)學圖像分析交叉方向。“人工智能在醫(yī)療上的應(yīng)用和其他領(lǐng)域不一樣，數(shù)據(jù)孤島與隱私安全等問題較為突出�！鼻f宇舟表示，算法不能脫離實際，本次大賽提供了多模態(tài)、多中心的醫(yī)療數(shù)據(jù)集，通過開放平臺可以便捷地將臨床實際數(shù)據(jù)與臨床應(yīng)用、AI任務(wù)相結(jié)合，讓算法的研究具有真正的意義。

來自深圳大學生物醫(yī)學工程學院的陶星和田木，則包攬了“腫瘤高代謝病灶的自動檢測”賽道的冠亞軍，兩人同樣以“一人戰(zhàn)隊”的形式參與了比賽。不同的是陶星是在讀的博士生，而田木是他的老師�！拔矣X得一個人就夠了�！� 冠軍陶星表示，本次比賽所有工作都是由其一個人完成的。而本碩博期間是數(shù)學專業(yè)，目前從事醫(yī)學影像研究的田木，是第一次參加醫(yī)學AI的賽事，賽題里的臨床場景和醫(yī)學問題對他而言都是全新的挑戰(zhàn)。對于學生拿到了賽道的冠軍，他感到由衷地高興，并表示AI與醫(yī)學的結(jié)合，目前對很多人而言都還是相對陌生的領(lǐng)域，很多時候大家都處于同一起跑線上面，現(xiàn)學現(xiàn)用，誰都有機會獲得好成績，算法模型的研究、行業(yè)的發(fā)展需要大家共同來探索。

從發(fā)起臨床AI賽題的醫(yī)學專家，到產(chǎn)業(yè)中的行業(yè)科研人員，到跨越計算機、信息工程、生物醫(yī)學等各個學科的年輕學子，除了在臨床醫(yī)學問題上的AI探索之外，本次比賽同時見證的，還有年輕一代傳承先輩榜樣精神，接力行業(yè)夢想的信仰力量。

智慧醫(yī)療是一場長跑，高水平的醫(yī)學AI 賽事正成為驅(qū)動產(chǎn)學研結(jié)合，打通AI技術(shù)從科研模型到臨床場景落地的高速通道。作為醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺建設(shè)的全新實踐，“覓影”醫(yī)學人工智能大賽將繼續(xù)發(fā)揮“連接器”的作用，打造“醫(yī)療＋AI”產(chǎn)學研更廣闊的生態(tài)合作空間，為醫(yī)學與AI的跨界研究與協(xié)同合作提供持續(xù)助力，搭建起更通暢的人才交流與創(chuàng)新平臺。