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挑战识别胶质瘤、预测脑龄、辅助放疗……五大临床赛题向AI发起最强挑战

8月13日,2021“觅影”医学人工智能算法大赛启动。大赛旨在为国内医学与人工智能人才搭建创新和交流平台,加速AI与医学影像的跨界研究与协同创新,探索人工智能在临床医疗影像中的多元化应用场景与成果转化。

多位临床专家从临床实际需求出发,发起五大AI挑战课题,落点致盲性疾病分类、阿尔茨海默症早期发现、脑胶质瘤识别、放疗计划辅助、肿瘤高代谢病灶检测等多个临床医学难题,是目前最具挑战和临床价值的医学AI比赛。

大赛由“科创中国”联合体指导,腾讯公司联合首都医科大学附属北京同仁医院、首都师范大学、郑州大学第一附属医院、上海市胸科医院、上海全景医学影像联合发起。参赛者可以根据大赛提供的多模态、多中心医疗数据,在腾讯觅影开放实验平台上完成模型训练和验证,实现一站式、全方位的科研探索。

腾讯医疗副总裁吴文达表示,通过腾讯觅影开放实验平台,可以将腾讯在医疗和人工智能领域所累积的经验与能力一体化输出,助力医学人工智能领域的合作创新,进一步降低科研门槛,携手医疗AI行业人才,打通从科研模型到临床应用的高速通道。

据悉,大赛五大赛道的题目涵盖分类、分割和检测等多种人工智能技术应用。其中,由首都医科大学附属北京同仁医院提出的“眼底彩照的多疾病辅助诊断”赛题,要求参赛队伍需要基于眼底相,通过AI自动分类青光眼等五种致盲性疾病,以期提前眼病的筛查和诊断时间。

由磁共振成像脑信息学北京市重点实验室、首师大医科大学宣武医院、首都师范大学联合出题的“健康成人大脑年龄预测”赛道,则要求以AI自动预测大脑年龄,辅助医生衡量大脑异常老化程度,进而有望实现阿尔茨海默症的早期临床诊断。

郑州大学第一附属医院提出的“脑胶质瘤核磁共振图像分析”赛题,要求参赛队伍围绕以AI自动完成对脑胶质瘤图像病灶的分割展开角逐。由于脑胶质瘤具有不同的恶性程度以及多个肿瘤组织区域,同时脑部MRI是多模态且层数较多的三维扫描图像,所以手工分割需要花费大量的时间和人力,AI的辅助有望提升临床医生工作效率。

由上海胸科医院提出的“放疗剂量分布辅助规划”赛题,则针对放射治疗中物理师的临床场景,要求以AI自动优化放疗计划,以精确达标放疗医生的处方剂量要求,减少计划设计的试错次数。

上海全景医学影像诊断中心则提出了“肿瘤高代谢病灶的自动检测”赛道,要求参赛者通过AI自动识别PET/CT影像,发现全身PET高代谢病灶,帮助临床医生进行全面判读和性质判定,实现准确的影像肿瘤分期,进一步指导治疗方案制订。

本次大赛面向全社会高等院校、科研单位、医疗机构、企业等科研工作者、学生及自由职业者开放报名,经历初、复、决的赛程,最终每个赛道将决出冠亚季军。

中国科协生命科学学会联合体、阿尔茨海默病防治协会、中国生物医学工程学会医学影像工程与技术分会、广东省医学会医学人工智能分会、上海市医师协会影像与核医学科医师分会将担任大赛顾问单位。

此外,参加大赛的选手还将在“云”上进行比拼。依托腾讯觅影开放实验平台,参赛选手只要电脑能连接网络,就能获取标注好的赛题数据。此外,为了降低编程门槛,开放实验平台还将人工智能算法的不同步骤实现“搭积木式”集成,即可完成可视化的算法设计与验证的全流程。这大大降低了人工智能研发的难度,科研工作者不需要有资深编程能力,也可以开发自己的AI算法。

实际上,开放实验室平台还可以有效地管理数据,进行包括脱敏、标注、存储、可视化统计等操作。腾讯医疗健康技术委员会主任、腾讯觅影总经理钱天翼指出,国内医疗AI产业发展仍面临诸多挑战,如训练数据标注缺乏标准与质控,研发方向与临床真实需要有偏差,算力投入大科研启动难度大等,通过建立开放实验平台,希望能打通从影像数据脱敏、接入、标注,到模型训练、测试、应用的全流程服务,构建起数据全生命周期管理闭环,解决医疗AI创新的难题。


来源:科技日报