一场汇聚国内外1300多支队伍的“AI+影像识别”专业赛事，能为行业留下什么？

  10月22日至23日，由国家医疗保障局和广西壮族自治区人民政府共同主办的全国医保影像AI识图大赛决赛在广西南宁举行。来自医疗机构、高校、科研院所和科技企业的参赛团队，围绕肾癌、肺癌、乳腺癌等八大高发疾病赛道展开较量。

  在中华医学会放射学分会候任主任委员、吉林大学第一医院放射科主任张惠茅看来，这场国家级赛事的意义，不仅在于发现一批具有创新潜力的算法，更在于探索医保影像云平台建设、高质量医学影像数据建设、技术平台共享、医工交叉人才培养和临床成果转化的新路径，赛事留下多个重要“资产”。

  从单一算法比拼走向系统性创新

  与传统医学影像AI学术竞赛相比，本届大赛有哪些不同？

  张惠茅认为，此次大赛与一般学术组织开展的专业竞赛有所不同，体现了国家层面对人工智能赋能医疗健康的重视。赛事不局限于参赛团队利用自身数据训练模型、提交结果、接受评价的传统模式，还把医保影像云平台和高质量数据集建设、算法训练、统一评测和后续成果转化统筹考虑。

  本届大赛设置肺癌、肾癌、颅内动脉瘤、脑胶质瘤、前列腺病变、乳腺癌、甲状腺癌及胸部X光多病种检测等八大高发疾病赛道，围绕真实临床需求设置任务，并通过现场模型推理、团队陈述和专家问答等环节，考察参赛模型的综合能力。

  在张惠茅看来，数据是其中的重要基础。

  医学影像数据不同于一般图像数据。要让人工智能真正服务临床，不仅需要足够规模的数据，还需要医学专家参与病例筛选、质量控制和精准标注，使其成为能够支撑算法研发与评价的高质量数据集。

  据大赛组委会介绍，本届赛事从18万余例原始医学影像中，经过多轮质量控制，留存合格数据9.5万余例，精选85800例形成大赛专用数据集，其中本土疑难罕见病例12603例，完整覆盖八大赛道全部病种需求。

  除了数据，大赛还为众多参赛团队提供了模型训练、算力支撑和评测环境，同步搭建起数据、算力、算法一体化的赛事平台，支撑千余支队伍完成从模型训练到效果评测的全流程。

  “整套数据治理、标注的标准化流程，本身就是赛事沉淀的核心成果，有助于为今后的医学影像人工智能研发提供持续支撑，未来将对整个医学人工智能发展形成长效支撑。”张惠茅说。

  另一个值得关注的收获是人才。

  此次赛事吸引来自各地的医生、科研人员、工程技术人员和企业团队等积极参与。张惠茅认为，参赛过程也是一次医工交叉的交流与磨合，为培养既理解医学问题、又掌握人工智能技术的复合型人才提供了机会。

  在她看来，数据标准、技术平台和人才培养相互支撑，正是此次大赛区别于一般技术竞赛的重要价值。

  医保影像云有望释放更大价值

  随着医学影像检查不断普及，如何让分散在不同医疗机构的影像数据发挥更大价值，成为医疗数字化发展的重要课题。

  本届大赛举办期间，广西医保影像云建设受到广泛关注。

  张惠茅认为，医保影像云建设回应了现实的临床需求：促进医学影像检查结果共享互认，让患者在不同医疗机构就诊时，能够更加便利地调阅既往影像，为医生了解病情变化、减少不必要的重复检查提供支持。

  在她看来，影像云的价值不应止步于临床调阅，未来可以在安全合规的前提下，依托医保影像云拓展科研和技术应用功能，为医学人工智能模型研发、训练、验证、评价及临床应用提供基础设施支撑。

  “从临床云到科研云，到转化云、到应用云。”张惠茅期待，进一步发挥此次大赛高质量数据集建设成果的作用，探索面向全国的开放共享平台，在确保数据安全和患者隐私的前提下，为更多科研团队、医疗机构和企业提供规范的数据使用条件。

  人机协同助力延伸优质医疗能力

  人工智能不断进入医学影像领域，放射科医生会被替代吗？

  对于这一社会关注的话题，张惠茅给出了自己的判断：医学影像AI发展的重要方向是人机协同，而不是简单替代医生。

  她认为，随着医学影像设备和检查技术不断发展，放射科医生面临的工作量持续增加。人工智能可以在发现和定位可疑病灶、辅助影像分析等环节发挥作用，帮助医生提高效率，使其有更多精力开展复杂病例判断和医患沟通。

  怎样让先进的诊疗能力向基层延伸，是提升基层医疗服务水平需要解决的问题。张惠茅认为，经过充分验证、适合基层场景的医学影像AI技术，有望成为推动优质医疗资源下沉的重要工具。

  在大型医院，人工智能则有望帮助影像科的医生提高影像处理和病灶识别效率，让高年资医生把更多时间用于综合判断、复杂病例分析以及与患者交流。

  医学影像AI的应用前景也不局限于辅助阅片。

  张惠茅介绍，医学影像贯穿疾病筛查、预防、诊断、治疗和康复等多个环节。随着人工智能与影像技术进一步融合，有望在疾病早期发现、精准诊疗和手术规划等方面发挥更大作用。例如，在外科手术规划中，通过医学影像三维可视化等技术，可以更加直观地呈现病灶位置及其与周围重要血管、组织结构的关系，为医生制定手术方案提供参考。

  在医保管理方面，她也期待医学影像数据共享与智能分析技术进一步发展，为减少不必要的重复检查、提高医疗资源使用效率创造条件。

  在张惠茅看来，这场大赛留下的数据、平台、人才和协作经验，将为我国医学影像人工智能持续发展提供坚实支撑。（完）