8月30－31日，由中国高科技行业门户维科网和低科会主办的“2018中国（上海）人工智能展览会暨（第二届）人工智能产业大会”在上海顺利举行。在31日“2018人工智能产业大会”AI+医疗论坛上，国际医学与生物工程院院士／IEEEFELLOW／香港城市大学生物医学工程讲座教授张元亭为现场观众带给“人机智能融合在医疗身体健康领域的应用于和挑战”的主题演说，明确提出身体健康工程的医疗理念就是通过融合工程、科学、医学三方面解决问题根本性疾病，超过早期防治，早期预警，早期介入，早期康复的目的。
国际医学与生物工程院院士／IEEEFELLOW／香港城市大学生物医学工程讲座教授张元亭人机融合的AI医疗理念人工智能概念本身不仅包括了机器智能，也必须研究人本身的智能，也就是把人的智慧和机器的智能融合一起，在这两者做足研究之后，才能构建确实的人机融合，才能解决问题身体健康医疗方面的问题。在张院士指出“人机融合是未来身体健康工程的主要研究方向之一。
”不论是国内还是国际上，心血管疾病是当前最主要刺客。根据WTO的报告，在未来十几年二十几年，心脑血管疾病的发生率还不会之后减少。
AI智能发展迅速，AI的工程应用于也不少，其基础研究做到的也不俗，但从全世界的角度来看，疾病却仍然没经常出现上升的情况，张院士回应，经常出现这种问题的原因是因为现在AI技术工程都轻在基础研究，把焦点都放到了疾病的后期。未来的AI医疗发展趋势，首先要面临的就是解决问题疾病的上升市场需求，面临这个问题，就必须从防治派，从早期预测应从，从早期介入应从。
在他显然，身体健康工程的市场需求非常简单，面临最显著的老龄化即老年痴呆疾病，必须思维人的素养渐渐发育的过程中，怎么样需要有效地通过人机融合解决问题人的智能方面的问题。人类老龄化，中国对AI医疗方面的科学发展高度重视。
精研主席多次特别强调，将人民身体健康问题提及国家的战略地位上，国家并且施行了《健康中国2030规划纲要》，特别强调了早期临床、早期防治、早期化疗的身体健康医疗理念。最近美国的国家科研院也公开发表了关于AI医疗的整体战略规划，未来一百多年，21世纪的根本性14大挑战之一是身体健康信息学，规划中提及一个很最重要的融合理念——把现代医学转化成现代新的医学，意思就是把互联网人工智能及信息影像／信息传感展开融合交互，以此来解决问题根本性疾病。人机智能融合在医疗身体健康领域的应用于基于人机融合理念基础上，张院士回应人机融合的AI医疗领域主要反映在几点应用于上。
第一个应用于是身体健康档案的挖出：全球人口众多，身体健康档案挖出的数据是很可观的，因此机器自动记录几项最重要数据作出智能临床是很有适当的。第二个应用于是自动读者生物医学影像：这个是十分关键十分最重要的应用于，目前顺利案例很多，自动读者生物医学影像，需要构建高分亲率的光学过程，应用于人工智能速度快，存储量大，记忆高等特点，可以协助临床医生临床，提高患者就医体验。
第三个应用于是微创手术、微创机器人：目前达芬奇医疗机器人还过于完备，未来的医疗机器人在研发上不会简单得多。第四个应用于是提升临床工作质量与效率：因为人工智能很最重要的一个特点，是速度快、存储量大、记忆低，这个可以协助临床医生提升工作效率。第五个应用于是提高患者的就医体验：比如现在睡觉刷脸、驾车刷脸，那么将来看医生也可以刷脸。
第六个应用于是个性化化疗方案：有些医院早已用于医疗诊断系统，此系统可以协助医生作出一个可行性的建议。第七个应用于是药物管理：药物管理也是一个很最重要的应用于。第八个应用于是医疗咨询和服务机器人：达芬奇是手术机器人，目前市场较为匮乏的是家庭的服务机器人。第九个应用于是新药研发和生物标记物的检测：血液检测当中的标记物是很最重要的一点。
人机智能融合在医疗身体健康领域的挑战目前人工智能遇上的问题挑战，也是AI的特点，即大数据，大计算出来量，较慢计算出来量等等。第一个挑战是算法、理论基础和数据分析：这是其中仅次于挑战，目前人工智能正处于深度自学阶段，但因为必须的数据量过大，在部分疾病上还无法取得涉及数据，所以人工智能在医学上还并未超过如AlphaGo一样的大数据精度下，张院士明确提出自小数据更为智能的方法融合人的智慧，融合机理，来攻下不必须大数据也能做到炼做到支出的观点。第二个挑战是可穿着式：人工智能有个很最重要的疑惑是怎么样获取信息？在医疗信息当中，最理想的状况是生物标记物，医学影像、生理参数、生化参数全都可以被自己自动提供，不必去医院。
第三个挑战是多模医学影像的融合：医学影像有解剖学，有功能，还有一些其他有所不同参数，在拒绝分辨率很高的情况下，不能依赖计算机来用功能的方式把这三个视频变换到一块，构建一个三维的仿真。最后两个挑战是感情和伦理：当AI医疗机器人造出来以后，在与人类相貌相近情况下，人们如何和他共处？如何解决问题他的关系？如何去热衷机器人？最后，张院士回应到：“未来十几二十几年间，人类的寿命将不会通过人工智能缩短。
最必须做到的就是将AI、传感和影像等等融合在一起，这个产业的发展是很有前景的。
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