国家呼吸系统疾病临床医学研究中心

“大规模呼吸疾病流行病预测预警与医学大数据人工智能应用实验室”2023年度学术研讨会
发布: 2024-03-11

    2024年3月7日,广州医科大学呼吸疾病全国重点实验室与澳门科技大学共建--“大规模呼吸疾病流行病预测预警与医学大数据人工智能应用实验室(下称“实验室”)2023年度学术研讨会在广医一院大坦沙院区圆满召开。

 

 

    首先,实验室杨子峰主任对各位专家的到来表示热烈欢迎,并逐一介绍与会人员。参会专家有广州实验室主任、国家呼吸系统疾病临床医学研究中心主任钟南山院士,澳门科技大学姜志宏副校长,国家呼吸系统疾病临床医学研究中心郑劲平副主任,特邀专家陈允熙,Arlindo Oliveira,Ana Teresa Freitas,广州医科大学公共卫生学院杨巧媛副院长,广州实验室李亦学教授,实验室联合主任杨子峰、韩子天教授及PI钱涛,张静华,王泽老师等。

    随后,钟南山院士作大会欢迎辞。其首先肯定了实验室2023年度成果,并指出后新冠疫情时代,疫情监测预警预测同样重要,展望未来我们将继续加强与国内外同行的交流,深化国际合作,共同推进实验室的建设和发展,努力在呼吸疾病领域取得更多突破性成果,共同提升全球呼吸疾病防控水平。


钟南山院士致大会 欢迎词

 

    特邀主题报告环节由郑劲平教授主持,Arlindo教授作Artificial intelligence: Where do we go from here?主旨报告。Arlindo教授探讨了人工智能技术的最新进展及其在多个领域的应用,特别强调了深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的突破。报告中提到了重要的技术革新,如卷积神经网络、Transformer模型、大型语言模型,以及它们对未来技术方向的影响。此外,讨论了人工智能在提高效率、加强数据分析和推动创新方面的潜力。通过这些进展,我们预见了人工智能将如何塑造未来的工作和生活。

 

特邀专家Arlindo教授报告及与专家们深入交流

 

    经过激烈的学术讨论后,由实验室联合主任韩子天教授主持工作汇报环节。

 

 

    杨子峰教授率先介绍了2023年度实验室取得的成果,主要围绕平台建设,学术成果,人才引进,国内外交流等方面。报告强调了澳门科技大学和广州医科大学联合建立的大规模呼吸疾病流行病预测预警与医学大数据人工智能应用实验室及其在疾病监测和预警系统开发方面的成就。研究团队通过采用先进的数据分析技术和人工智能模型,对呼吸疾病流行趋势进行了精准预测和预警,提升了公共卫生应急响应能力和疾病管理效率。

 


    钱涛教授作Wavelet and machine learning method for Pulmonary evaluation主旨报告。钱教授展示了利用机器学习技术改善肺功能测试质量评估的研究进展。他们专注于通过小波变换和神经网络建立模型,以识别肺功能测试中的各种异常。这项工作基于2017年至2020年在广州医科大学第一附属医院收集的数据,脱敏后通过精确的数据标注和分析,开发了能够快速准确分类肺功能曲线的模型,展现出高达95.16%的准确率和0.9752的F1分数。未来的工作将扩大数据集,探索不同的波形方法和神经网络模型,以进一步提升模型的性能和应用范围。

 


    王泽教授作Progress of Immune Checkpoint Inhibitor-Associated Pneumonia Project主旨报告。王泽教授重点介绍了人工智能在肺炎检测方面的应用,特别是在应对日益增加的癌症发病率和肺癌高死亡率的背景下。项目强调了早期发现病情的重要性以及目前癌症治疗手段的局限。通过采用人工智能技术,尤其是改进的CenterNet和基于注意力的双尺度融合卷积神经网络,可以更有效地检测和监控检查点抑制剂肺炎(CIP)。项目目前处于数据收集和算法调优阶段,旨在进一步提升诊断效率和准确性。

 


    梁文华教授团队程博博士作AI Boosts Precise Lung Cancer Management主旨报告。程博博士汇报了利用放射组学人工智能技术预测婴儿肺癌中表皮生长因子受体(EGFR)突变的研究进展。他们的研究显示,通过集成分子和放射组学生物标志物,可以提高肺结节诊断的准确性。此外,他们还开发了一种病理AI工具,用于快速准确的基因分型,这对于选择适当的肺癌治疗药物至关重要。这些进展展示了AI技术在提高肺癌管理精确度方面的潜力。

 


    张静华教授作Public Confidence and Governance of Healthcare System in China:in the Era of Digital Technology Empowerment主旨报告。张静华教授分享了其关于中国医疗系统公众信心的研究成果。该研究基于2021年中国综合社会调查(CGSS)数据库,利用逻辑回归方法分析了影响公众对医疗系统信心的因素,包括社会状态、婚姻状况、患有慢性疾病与否以及个人的医疗体验。研究结果指出,与高社会地位人群相比,中低社会地位人群在COVID-19大流行期间对医疗系统的信心较低。此项研究为提升公共医疗系统信任度和疫苗接种率提供了重要见解。

 

    最后,姜志宏副校长主持了讨论环节。首先邀请特邀专家陈允熙点评,以及听取葡萄牙专家Ana Teresa Freitas、企业代表(广州金域检验医学公司林垂旭总监及腾讯微信团队李聪产品经理)对实验室发展医学与人工智能进行学科交叉研究的的建议。

 

    会议最后,钟南山院士指出呼吸病学家,数学家,计算机专家齐聚一堂探讨人工智能方法应用经验是十分难得的,也十分欣喜数学方法与病原预测工作联系一起。钟院士提出实验室研究方向要有创新,除传染病预测预警外,建议关注慢性呼吸疾病,尤其是COPD和肺癌。同时也寄望实验室日后发挥大湾区及中葡一带一路优势,实现多团队通力合作,在传染病预警预测及医学人工智能研究方向有所突破。