LJCC2023 | 人工智能助力精准诊疗
人工智能助力精准诊疗
主办单位：黑龙江省计算机学会
承办单位：HLJCF智慧医疗专委
人工智能技术在智慧医疗领域应用。人工智能技术已经成功应用在医学影像辅助诊断，病理辅助诊断等领域，近些年，一批AI辅助诊断软件类医疗器械获批并在临床应用，减轻了医生的工作量，降低了漏诊率和误诊率，提高了诊疗效率，降低了手术风险。AI 辅助诊断正从形态学向功能学，单模态数据向多模态数据发展；从影像智能可视化、精准定量分析向病源学诊断，前瞻性预测转变。本次论坛将主要探讨人工智能技术在智慧医疗领域应用。发挥我们在基于深度学习和多模态数据的病变智能评估，亚视觉图像识别、基于AI和多组学数据的疾病前瞻预测、基于基因组学数据的疾病精准诊疗、AI生物制药等领域优势，开辟发展新领域新赛道，为龙江的数字经济发展贡献力量。探讨医工结合、人才培养的的新模式
论坛主席：
邱兆文，教授，博导。美国卡内基梅隆大学访问学者。黑龙江省医学影像三维可视化与3D打印工程技术中心主任。拓盟科技董事长。中国计算机学会理事，黑龙江计算机学会理事，黑龙江省智慧医疗专委副主任委员。主要研究方向为人工智能、混合现实。在Nature Machine Intelligence等期刊发表SCI论文28篇。授权国家发明专利7项。获高等教育国家级教学成果二等奖1项，省级教学成果二等奖2项。2019年入选国家万人计划领军人才。2019年获黑龙江省十大杰出创业青年。2022年获第八届“黑龙江省优秀科技工作者”。2020年挑战杯竞赛国赛金奖指导教师。
论坛主席：
于洋，哈尔滨工业大学医院副院长，主任医师，现担任省医促会心肺预防与康复专委会副主任委员；省计算机学会智慧医疗专委会副秘书长；国家心血管病中心黑龙江省高血压专病医联体理事会理事；深圳市医院管理者协会政策研究与规划专委会常务委员；省医师协会心脏重症分会常务委员；省预防医学会心源性脑卒中预防与控制专委会常务委员；省医师协会全科医学专委会常务委员；省老年医学研究会医学科普专委会常务委员等职务。发表论文20余篇、论著2部，参与科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目”项目1项、国家自然科学基金委员会项目2项、省卫生厅科研项目5项。
论坛讲者：
邰升,男,1973年11月出生,教授,博士生导师。现担任中华医学会外科学分会青年委员,中国研究型医院肝胆胰分会常委，中国抗癌协会胰腺微创外科学组委员，中国医师协会外科分会肝脏外科学组委员，黑龙江省胰腺外科学组委员兼秘书。担任中华消化外科杂志通讯编委。熟练掌握肝胆胰外科常见疾病的诊断和治疗，熟练掌握腹腔镜胆囊切除、胆管探查、肝切除、胰体尾及脾脏等微创手术技术。热衷肝胆胰肿瘤的规范化手术治疗。主持国家自然科学基金面上项目两项。获黑龙江省政府三等奖一项，省教育厅二等奖一项。发表肝脏顶级杂志Hepatology 通讯作者文章一篇。2006年公派到美国匹兹堡大学医学中心肝胆外科和肝移植中学访问学习一年。2012年国家留学基金委公派到美国Mayo Clinic和UPMC肝癌中心访问学习一年。
报告题目：
3D 打印技术再肝胆胰外科应用
报告摘要：
1：3D打印助理肝胆胰腺外科发展
2：机器人改变外科格局
3：AI智能改变外科观念
4：未来外科是什么样
论坛讲者：
哈工大博士。美国犹他州立大学博士后。研究兴趣集中在人工智能、计算机视觉等领域，特别是不确定性理论和传统计算机视觉技术及其在低对比度图像目标检测、显著性分析、复杂背景目标识别、以及医学信息分析等方面的应用。已在IEEE Transactions on Image Processing和Pattern Recognition以及国际图像处理大会International Conference on Image Processing国际模式识别大会International Conference on Pattern Recognition等国内外学术期刊和会议发表90篇学术文章。担任多个著名学术期刊和国际会议的审稿人。主持及参与国家自然科学基金及其它省部级项目等课题20余项。
报告题目：
深度生成模型在医学图像处理中的应用
报告摘要：
影像学检查水平已经从传统的器官形态学向细胞组织学、分子生物学方向发展，在医学成像物理手段、技术和设备的支持下，医学影像的保真度和分辨率水平不断提升，数据规模也随之爆炸性地增加。因此，探索医学影像数据特征表示，改善医学影像数据处理效率，是当前研究医学影像处理分析技术的关键。大量研究者利用深度生成模型探索复杂高维数据的丰富表征模式，拓宽了的医学影像处理的应用表现。报告以神经风格迁移方法进行冠状动脉DSA 图像分割为例，介绍深度生成模型在医学图像处理中的最新应用。
论坛讲者：
柴象飞，美国斯坦福大学博士后，慧影医疗科技（北京）有限公司首席执行官。
报告题目：
医学人工智能科研平台
报告摘要：
略
