智能医疗信息研究中心

医疗人工智能

医疗人工智能的内容是设计和使用计算机算法来近似实现医务人员在分析复杂医疗数据的认知过程，从而可以自动得出相关的医学结论,由此可以协助人类医生分析预防或诊断技术与治疗疾病的关联性及效果。具体上，医疗AI使用先进的算法从大量医疗保健数据中（包括来自期刊，教科书和临床实践的最新医疗信息）学习有效特征，然后使用获得的知识来协助临床实践，帮助减少人体临床实践中不可避免的诊断和治疗错误，以及帮助对健康风险警报和健康结果进行实时推断和预测。随着近来医疗数据的大量增长以及机器（深度）学习方法的快速发展，人工智能已经在医疗领域取得了显著的成功，而人工智能程序将会被广泛应用于诊断过程，治疗方案开发，药物开发，个性化医疗以及患者监测和护理等实践。本中心在智能医疗方面有如下几个课题：

• 医学人工智能成像
• 基于深度学习的诊断和治疗辅助
• 多模态医学数据融合

健康医疗大数据

随着生物医学技术与信息技术的飞速发展，健康医疗大数据作为有巨大开发潜力的信息资源正在受到各国各界的日益重视。尤其是近年来迅猛发展的人工智能技术，有望把这些数据转化为巨大的社会经济价值（如医疗水平的提高）。然而，健康医疗大数据也对信息技术提出了挑战，比如海量的数据如何存储运输、原始非结构化的数据如何分析、医生与病人缺乏信息技术的训练与人力支持等。我们的研究目标包括解决健康大数据的技术挑战（管理、分析、决策支持），用人工智能与认知计算技术自动化健康大数据的分析，用大数据优化医学诊断和治疗的精度、效率和质量等。相应的技术可以提高数据资源的利用率，为医务人员和医学研究者提供分析数据的便利。 健康医疗大数据有如下几个研究方向：

• 基因组的数据管理与分析
• 医疗大数据认知计算技术
• 数据驱动的疾病预测与预防

智能医疗仪器

随着科技的进步和人民生活水平的提高，医疗仪器逐渐智能化，并由医院走入寻常百姓的家庭。与传统的医疗仪器相比，新型的智能医疗仪器有着自主化、互联化的特点。医疗仪器的自主化可以减轻医护人员的负担，在提供更加及时治疗的同时提高病人的生活质量；而互联化可以结合多个仪器的视角及功能，提供更加准确的诊断以及更加复杂的治疗。然而，为了实现自主化，智能医疗仪器采用日趋复杂的软件来代替医护人员的功能，同时由于病人生理状况多样性以及医疗仪器对于病人生理状况的低可观测性，错误的诊断和治疗的可能性不断增加，为病人带来了极大的安全隐患，对传统的医疗仪器的开发、验证和审批程序也提出了新的挑战。

本中心在智能医疗仪器课题有如下几个研究方向：

• 健康物联网
• 可穿戴式医疗仪器
• 智能辅助系统
• 智能医疗仪器软件的安全性验证