活动概览
AI医疗沙龙聚焦高质量数据集建设
- 探讨医疗健康高质量数据集建设
- 分享前沿技术与落地经验
- 推动江苏省“人工智能 + 医疗健康”发展
- 苏州积累海量优质医疗健康数据资源
- 推动高质量数据安全合规、可管可用
活动信息依据公开来源整理，以主办方最新公告为准。如时间、地点、票价有变动，平台会更新并保留变更记录。报名前请通过原始来源核对。
活动详情
5月29日，江苏省“人工智能+医疗健康”系列主题沙龙在苏州举行，省内外40余家AI医疗、医药企业代表，领域专家学者及省“人工智能+医疗健康”工作专班成员单位等160余名嘉宾参会交流，共同探讨医疗健康高质量数据集建设。
1
AI赋能医疗，需求迫切前景广阔
人工智能是未来发展的关键变量，医疗健康是其应用广泛、需求迫切、潜力巨大的领域之一。随着智慧医疗建设提速，传统诊疗、临床科研等场景亟需数字化、智能化升级。
与会专家指出AI+医疗健康应用能破解传统医疗资源不均、诊疗效率有限等痛点，助力精准诊断、个性化治疗等，全方位赋能医疗健康事业提质增效。通过AI技术实现了更高效、精准的诊疗服务。
中国科学技术大学生物医学工程学院执行院长周少华表示，江苏、苏州在“人工智能+医疗健康”领域基础良好，正持续加码产业布局，完善政策体系，助推医疗健康领域智能化转型。
今年，省卫生健康委联合7部门印发《关于推进江苏省“人工智能+医疗健康”发展实施方案》，成立工作专班，组建创新实验室、联盟和专家组，以系列主题沙龙为平台，搭建政企学研交流桥梁。此类主题沙龙将持续举办，进一步增进互动、深化合作，推动江苏省“人工智能 + 医疗健康”发展迈上新台阶。
2
数据集建设，AI医疗的核心引擎
与会嘉宾围绕医疗健康高质量数据集展开探讨，分享前沿技术与落地经验，探索数据提质、价值挖掘路径。高质量数据集并非简单汇集医疗数据，而是经过清洗、整理、标注、治理后，能支撑人工智能模型训练与应用的数据资源，应包含影像、文本等多类信息。
长江学者、北京大学计算机学院博士生导师黄雨表示，高质量数据集建设对“人工智能+医疗健康”至关重要，能帮助AI更精准地开展辅助诊断等工作，真实准确、安全合规、专业标注是其价值之基。有行业代表指出，当前高质量数据集建设存在标准、闭环、持续等痛点，当前数据“多而不精”，不同来源数据标准不一，影响AI产品的安全性与泛化能力。
另有与会专家提出，需建立“医—工—政”协同的共建共享机制，推动形成数据标注规范、隐私计算框架、质量评估体系等区域共识。
3
苏州实践：1343亿数据筑牢AI医疗底座
在苏州大学附属第一医院骨科，“相控阵CT+AI大模型”让骨质疏松精准诊疗更高效、便捷。录入患者信息和CT影像后，AI系统约10分钟即可生成骨质量分析筛查报告，提供诊断决策、治疗方案推荐等内容。
苏州大学附属第一医院信息处处长程思民透露，医院正以骨科、血液科为重点，推进十余个高质量数据集建设，为临床科研与AI医疗应用筑牢数据底座。
苏州在“AI+医疗健康”领域早有探索，作为国家新一代人工智能创新发展试验区、国家生物医药技术创新中心，当地依托17家三甲医院、超300家AI医疗企业，积累了海量优质医疗健康数据资源。
去年3月，苏州健康医疗数智创新实验室启动运营，统筹汇聚“三医”数据，搭建城市级健康医疗数据“资源池”，目前已归集各类数据超1343亿条。
苏州市卫生健康信息中心副主任（主持工作）王宝燕介绍，苏州创新推行医疗健康数据“红蓝绿”分级分类分区管控体系，推动高质量数据安全合规、可管可用。
您对AI+医疗健康的未来发展有什么看法？欢迎在评论区留言分享！
部分图片来源于网络，非商业用途，仅作为科普传播素材。如有侵权，请联系删除。