9月12日,2023“域见杯”医检人工智能开发者大赛圆满落幕。“Z Lab”战队、“道”战队分别夺得两道赛题的桂冠,各斩获10万元奖金。在颁奖典礼上,由金域医学承建的临床检验与病理诊断人工智能开放创新平台正式上线。这是中国医检行业首个人工智能开放创新平台,可满足开发者从数据管理到应用部署的一站式AI研发需求,具备全栈式、全流程、全场景的特点。

总决赛现场。金域医学供图
广州市科技局副局长孙翔表示,临床检验与病理诊断人工智能开放创新平台的上线,可以让优质的开放创新资源辐射全产业链,从而更好地构建生物技术和新一代信息技术融合的医检人工智能生态。
“连续两年举办‘域见杯’,我们欣喜地发现越来越多的开发者对医检人工智能赛道产生了浓厚的兴趣,正在逐步实现凝聚医检生态伙伴,培养交叉复合型人才,构建智慧医检新范式的大赛设置初衷。”金域医学集团董事长兼首席执行官梁耀铭表示,金域医学将借助医检人工智能开放创新平台的上线,构建共创、共享、共赢的智慧医检创新生态,助力广东抢占国内乃至全球智慧医检发展制高点,让更多百姓享受高效、可及、精准的诊疗服务。
聚焦医检AIGC应用
吸引超千支队伍参赛

2023“域见杯”医检人工智能开发者大赛总决赛。金域医学供图
2023“域见杯”医检人工智能开发者大赛总决赛围绕医学自然语言处理主题,设置“智能临床咨询模型”“智能染色体核型分析结果解读模型”双赛题。赛题设置紧跟技术热点、训练数据源自真实医疗场景等特点降低了开发者们打榜的门槛,吸引了高校、个人、科研机构和企业等众多选手参赛。本届大赛参赛规模远超去年首届,累计超1200支队伍参赛。其中,有不少队伍具备一定医疗领域人工智能开发参赛的经验,同时向两道赛题发起挑战。
“本届比赛涌现了不少亮点。”华为云人工智能领域首席科学家田奇指出,选手们采用多种技术前沿(SOTA)的深度神经网络模型进行打榜;算法开发上,选手在开源算法基础上加入自己对赛题的理解,改进了算法。“由于赛题涉及医疗专业场景,有较多难懂的医疗数据,部分选手提出新的方法,有效提升模型在长难案例上的整体表现,让我们看到开发者在生物技术和新一代信息技术交叉领域,可以释放更多潜能。”
决赛当天,两个赛题各前6名的队伍齐聚广州作最后的角逐。“Z Lab”战队、“道”战队分别夺得桂冠,各斩获10万元奖金。
医检人工智能发展
面临数据、算法、算力三大挑战
医检人工智能的发展,面临数据、算法、算力三大挑战。人工智能开发需要大量高质量数据,而国内大部分医疗数据存储于各级医疗机构,业务系统相对独立,数据较难实现共享,存在明显的“数据孤岛”现象,可供训练的真实场景数据集有限。
即便得到了大量的医疗数据,如何对离散的海量医学专业数据进行处理、统计和分析,通过模型进行有效的整合,是另一个挑战。特别是,医疗行业的严谨性对模型的精确度要求更高,从而对算法和算力提出了更高的要求。
最后,开发出来的医学人工智能成果存在规模化落地的困境,数据与算法模型的产、供、销缺乏产业链资源支撑,都成为制约医检人工智能进一步发展与落地的重要因素。医检人工智能行业需要一个专有的平台,满足个人及企业开发者对训练、开发、应用和分享的需求。
为解决以上痛点,作为医检人工智能领域的先行者,金域医学利用所拥有超10PB 数据量的全球领先的东方人种大样本、大数据库,积极开展数字化转型工作,取得了成效。2020年,广东省科技厅发布第三批“广东省新一代人工智能开放创新平台”名单,金域医学正式承建“临床检验与病理诊断广东省新一代人工智能开放创新平台”。
医检人工智能开发者
有了自己的专属平台
9月12日,由金域医学承建的临床检验与病理诊断人工智能开放创新平台正式上线,医检人工智能开发者将有自己的专属平台。
开发者可以在平台上使用公开数据集进行模型训练;也可获得普惠价格的算力,支撑数据处理、各类模型的开发。此外,平台一站式模型训练服务,为用户提供主流算法框架和开发框架、丰富的算力资源及合规可用的训练数据,最大限度地降低研发成本,吸纳产业创新资源集聚。
目前,该平台已上线多项经过医检医学专家处理过的疾病诊断数据集,实现样本资源、高质量医检数据与病例标注数据的安全共享,降低开发门槛。通过稳定可靠、可持续创新的云服务构建,平台可以保护用户数据安全,同时提供联邦学习能力,满足多方开发者在数据不出域的情况下完成通用模型的训练。
金域医学副总裁梁小丹表示:“我们希望通过这一平台,带动数据、技术、产业链资源整合,输出医检人工智能核心研发能力和服务能力,以海量医检数据服务和开放AI技术服务,推动形成医检领域人工智能产业集群。”
据悉,平台还将通过汇聚产业资源、促进行业交流、加速研发进程、助力应用落地等手段,扶持行业中小微医检AI企业发展。对于其中部分开发成果,可依托金域医学医检产业场景优势,优先进行应用或验证。金域医学也会通过联合产业基金进行投资及成果转化,或利用市场和服务网络渠道进行推广,从而更好地构建生物技术和新一代信息技术融合的医检人工智能生态,推动广东省乃至全国新一代人工智能技术创新和产业发展。(宁玉瑛)
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