CNCC2024
论坛简介：
医学人工智能研究前沿–新质生产力如何赋能数字诊疗？
举办时间：10月24日13:30-17:30
地点：秋苑-小吃街一楼（宏宝楼）
注：如有变动，请以官网()最终信息为准
近年来，Gemini、LLava等多模态基础模型为数字医疗领域提供了强有力的技术支撑，使得医学影像、临床文本和患者生理数据等多种数据源的有效整合成为可能。此外，多模态模型还可以在疾病预测、个性化治疗方案制定等方面展现出巨大的潜力，对改善医疗服务质量和效率具有重要意义。
然而，尽管多模态基础模型在医学中展现了广阔的前景，利用多模态数据构建安全可靠的医学人工智能模型依然面临着诸多挑战。首先，医学数据的复杂性和多样性使得数据预处理和高质量融合变得极为困难。其次，医学数据的稀缺性和不平衡性也对模型的训练提出了挑战。最后，尽管多模态模型在处理复杂任务方面具有潜力，但如何提升模型的可解释性，仍是当前研究中的一个重要课题。
本次论坛将以”新质生产力赋能数字诊疗”为主题，介绍多模态数据分析、大模型训练、临床诊疗应用等方面的最新成果以及面临的挑战，进一步希望借此机会促进跨学科合作，为医疗行业的数字化转型提供新的思路和解决方案。
论坛日程
顺序
主题
主讲嘉宾
单位
智能诊断与医学大模型——科研实践与前沿问题
宋志坚
复旦大学
多模态人工智能技术在先心病母胎医学一体化管理的应用
何怡华
北京市安贞医院
人工智能赋能医学影像
梁栋
中国科学院深圳先进技术研究院
医学人工智能创新探索
吴健
浙江大学
医学影像小样本学习——从预训练到基础模型
夏勇
西北工业大学
茶歇
生物序列大数据分析及其在疾病诊疗中的应用
刘滨
北京理工大学
思辨论坛
全体论坛讲者
论坛主席及嘉宾介绍
论坛主席
宋志坚
CCF数字医学分会主任, 上海市MICCAI重点实验室主任，复旦大学数字医学研究中心主任
简介：现任复旦大学数字医学研究中心主任、上海市MICCAI（Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention）重点实验室主任、CCF数字医学分会主任等职务。长期从事医学图像处理与计算机辅助手术领域的理论研究、技术创新及高科技产品的研制工作。近年来，在国内外顶级学术期刊上发表SCI论文50余篇，顶级国际会议论文16篇，专著1部，授权国内外发明专利12项，承担国家及省部级项目12项。曾先后获得4项省部级以上科技奖励。
论坛共同主席
张彤
CCF数字医学分会秘书长，鹏城实验室助理研究员、博士生导师
简介：CCF数字医学分会秘书长，鹏城实验室助理研究员、博士生导师，南方科技大学兼职博导，深圳市海外高层次引进人才。致力于医学多模态基础模型构建及分析，主持广东省自然科学基金面上项目，以合作单位负责人获国家自然科学基金区域重点项目资助，参与多项国家重点重大项目，在包括IEEE会刊/柳叶刀子刊/AAAI/MICCAI等国内外知名期刊及会议上发表学术论文50余篇，其中ESI高被引2篇，受邀担任ACM MM领域主席，带领团队获2024年度ImageCLEF Medical国际医学图像描述竞赛冠军。
论坛讲者
宋志坚
CCF数字医学分会主任, 上海市MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)重点实验室主任，复旦大学数字医学研究中心主任
报告题目：智能诊断与医学大模型——科研实践与前沿问题
摘要：深度学习技术的进步极大推动了AI的发展及其在医学中的应用，对医学研究、疾病诊治带来了巨大的冲击。演讲将首先介绍深度学习的发展简史，随后结合典型研究成果，介绍当前智能诊断、AI4S与医学大模型的现状与趋势。分析目前该领域的前沿问题与解决这些问题的可能途径。最后将简述医学大模型的研究现状和发展趋势，以及其将对疾病诊治模式产生的影响、变革与应该争取的应对措施。
何怡华
国家“胎儿心脏病母胎医学一体化管理专家组”办公室主任，北京安贞医院胎儿心脏母胎医学中心、心脏超声医学中心主任、主任医师、教授
简介：北京学者，北京安贞医院胎儿心脏母胎医学中心、心脏超声医学中心主任、主任医师、教授，国家“胎儿心脏病母胎医学一体化管理专家组”办公室主任。第一完成人获得教育部科技进步二等奖、华夏奖科学技术二等奖、妇幼健康科技一等奖。
报告题目：多模态人工智能技术在先心病母胎医学一体化管理的应用
摘要：先天性心脏病（CHD）位列出生缺陷之首，产前早期筛诊治至关重要。目前胎儿CHD与人工智能的医工交叉研究是热点及难点，基于团队前期所搭建的医工交叉研究及转化平台，开发CHD的AI模型提升筛诊能力，建立胎儿心脏正常生长发育评价体系评估正常胎儿心脏及疾病参数变化特征，基于全生命周期结局关联数据建立大模型的专家辅助决策系统，利用背景数据库建立CHD风险预测模型提高风险预警可能性。
梁栋
国家杰出青年科学基金获得者，深圳先进院院务委员、医工所所长，中国科学院深圳先进技术研究院研究员、博士生导师
简介：中国科学院深圳先进技术研究院研究员、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者；现担任深圳先进院院务委员、医工所所长。主要研究方向为人工智能医学影像。主持国家自然科学基金重点项目，国家自然科学基金天元基金重点专项等多个科研项目。发表国际学术期刊论文100余篇，现担任《IEEE Transactions on Medical Imaging》等多个领域内权威期刊编委和中国生物医学工程学会副秘书长，是国家科技进步一等奖等多个奖项获得者。
报告题目：人工智能赋能医学影像
摘要：医学影像是重大疾病诊断和科学研究的利器，人工智能的迅猛发展为医学影像链条上的各个方向都带来了突破，本次报告将以磁共振成像为主要例子，介绍AI赋能医学影像的进展和发展趋势。
吴健
CCF理事，教育部长江学者，浙江大学求是特聘教授、博士生导师
简介：教育部长江学者，浙江大学求是特聘教授、博士生导师。发表SCI/EI收录论文100余篇，获发明专利授权35项，获国家三类医疗器械注册证 1项，二类4项。获国家科技进步奖二等奖 1项，省部级一等奖4项。
报告题目：医学人工智能创新探索
摘要：近年来医学人工智能快速发展不断探索创新，大幅提高医疗服务的质量和效率。医学人工智能中分类、检测和分割等关键场景涌现出大量创新成果。本报告汇表征学习、表格胶囊等提升分类效果，临床先验、多模态建模增强自动检测能力，自监督学习、少样本学习实现更准确分割等工作。
夏勇
CCF数字医学分会常委，西北工业大学计算机学院长聘教授、博导、空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室成员
简介：CCF数字医学分会常委，中国体视学学会理事，中国图象图形学学会视觉大数据专委会常委，陕西省计算机学会人工智能专委会主任，西北工业大学计算机学院长聘教授、博导、空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室成员。研究方向为医学影像智能计算，近5年在JAMA Network Open､Radiology、IEEE-TPAMI/TMI/TIP/TNNLS､MedIA､NeurIPS､CVPR､ECCV、MICCAI、AAAI、IJCAI发表论文80余篇，谷歌引用超1.3万次，先后在BraTS2020、KiTS21、KiPA22、SegRap2023等10余项国际学科竞赛中获得前三名。
报告题目：医学影像小样本学习——从预训练到基础模型
摘要：随着深度学习技术的飞速发展，医学影像智能计算取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，特别是在标注数据稀缺和疾病呈现长尾分布的情况下。为了应对这些挑战，预训练技术在医学影像分析中的应用逐渐受到关注。本报告将深入探讨医学影像分析中的预训练技术所面临的主要挑战，包括数据标注不足、数据维度问题、模型能力的限制及基础模型的构建，为相关领域的研究者提供有益的参考和启示。
刘滨
CCF杰出会员，北京杰青，国家优青，国家杰青，北京中关村学院副院长，北京理工大学计算机学院特聘教授、博士生导师
简介：CCF生物信息学专委会委员，CCF杰出会员，北京杰青，国家优青，国家杰青，北京中关村学院副院长，北京理工大学计算机学院特聘教授、博士生导师。针对生物序列、结构、功能和疾病的映射关系分析难题，提出了基于自然语言处理的生物序列分析方法，在Bioinformatics、Nucleic Acids Research、PLoS Computational Biology、BMC Biology等权威期刊发表SCI论文120余篇，其中多篇论文入选中国百篇最具影响国际学术论文，曾获霍英东青年教师基金、教育部自然科学二等奖（第一完成人）等。
报告题目：物序列大数据分析及其在疾病诊疗中的应用
摘要：生物序列大数据分析是生物信息学中的基本问题，也是近年的研究热点。该问题的研究对于精准医疗、生物制药、疾病预防、疾病诊疗都有重要的意义。本次报告将介绍课题组近年在生物序列大数据分析方面的研究成果，包括生物序列智能表示、生物序列同源性检测、生物序列功能分析，及其在复杂疾病诊疗中的应用。
关于CNCC2024
CNCC2024将于10月24-26日在浙江省东阳市横店镇举办，大会主题为“发展新质生产力，计算引领未来”。大会为期三天，包括18个特邀报告、3个大会论坛、138个专题论坛及34场专题活动和100余个展览。图灵奖获得者、两院院士、国内外顶尖学者、知名企业家在内的超过800位讲者在会上展望前沿趋势，分享创新成果。预计参会者超过万人。
