江苏:让人工智能真正走进医学科研 - Sohu
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央广网南京9月17日消息(记者李婕)当前,人工智能以前所未有的速度和深度融入医学科研各环节,如何打破数据壁垒、重构科研范式、加速成果转化,成为行业共同面临的时代课题。近日,江苏省“人工智能+医疗健康”系列主题沙龙在南京举办,为人工智能赋能医学科研探寻新路径、新模式。
沙龙现场(央广网记者 李婕 摄)
作为生物医药大省,江苏拥有雄厚的临床科研资源。据了解,依托省卫生健康云,全省已汇聚医疗健康数据1612亿条,覆盖1.77亿人,存储量达39PB,共享了20PB的基因组学、蛋白质组学等多组学科研数据;云影像平台储存2.7亿份报告,云临床检验平台储存5.2亿份报告,实现556项检验检查结果全覆盖。
在数据开放方面,江苏已编制开放数据资源目录,围绕运行、申请审核、使用监管、安全防护等关键环节完善管理规范,在合规前提下面向医疗机构等主体安全有序开放数据,促进创新药、新一代智能医疗器械和智能辅助诊断系统研发。行业可信数据空间建设同步推进,苏州市行业可信数据空间已建成投用,南京江北新区行业可信数据空间正加快建设;常州、苏州两市正开展“三医”协同与跨部门数据共享省级试点。
“人工智能赋能医学科研,绝不只是多了一件科研工具,而是科研组织方式的深刻变革,是科研生产力和生产关系的一次重构。”江苏省卫生健康委党组书记、主任谭颖表示。
苏州大学附属第一医院党委书记章鸣林介绍,医院打通了38个院内系统,建成湖仓一体大数据平台和AI中台,建成10余个专病数据集,AI工具直接将专病库的数据治理效率提升50%以上。医院正探索“临床提需求、平台供数据、各方建模型、多方来答题”的模式,把临床科研人员从基础重复工作中解放出来,投入到更具创造性的研发任务中。他坦言,AI迭代太快,传统项目制合作模式亟待改变,让产品真正契合临床实际需求。
中国药科大学校长郝海平在沙龙上表示,人工智能一定会加速创新药物研发进程,对于常规普通药物研发也能提高效率和成功率。他期待人工智能与生物医药深度融合,不仅要提高效率,更要提高研发水平,更快找到疾病发病的关键机制和关键靶点,研发出真正对临床有突破性疗效的药物。“未来肿瘤药物研发的目标,是让患者不再恐惧肿瘤,让肿瘤像高血压一样成为可管理的慢性病。”郝海平说。此外,中国药科大学已成立人工智能学院,把人工智能人才与生命科学、医学、药学人才放在一起,围绕同一任务、同一目标推动学科交叉融合。
《关于推进江苏省“人工智能+医疗健康”发展实施方案》明确,到2027年,全省医疗健康服务和行业治理智能化水平显著提升;到2030年,建成全国“人工智能+医疗健康”创新与应用高地。目前,全省正组织牵头医院推进急性心肌梗死、脑卒中等15个专病高质量数据集建设,力争到2027年建成50个以上专病高质量数据集。
医疗数据的价值,最终要落脚于守护人民群众生命健康。下一步,江苏将持续打通产学研医用链条,以数据要素赋能医学创新,助力高水平科技自立自强,为健康江苏建设注入强劲的数字动能,让数字技术的红利更多惠及百姓健康。