北京8月13日電(趙方園)「我們正在匯集全國胸部疾病診療為主的醫療機構的病例影像數據,用十萬例大數據訓練人工智慧(AI),兩年之內讓AI對結節良惡性作出更加精準的判別。」在第二屆胸科創新大會上,首都醫科大學醫學影像學院副院長、北京胸科醫院醫學影像科主任侯代倫接受中新健康採訪時透露,北京市首批肺小結節人工智慧輔助診斷系統已推廣至全國100餘家醫療機構,並同步啟動十萬例級全國多中心影像資料庫建設。 在侯代倫看來,AI在肺小結節診療中的價值不僅是「篩得快、測得準」,更在於「判預後、定方案」。它可以用大數據把肺部血管、氣管等進行三維重建,精確顯示結節與關鍵結構的空間關係,直接鎖定楔形、肺段或肺葉切除方案,同時利用大數據模型預測術後復發風險,為是否追加輔助治療提供量化依據。 藉助AI輔助,臨床路徑亦隨之清晰——首次發現肺小結節,建議先觀察3-6個月或抗炎後短期複查,避免盲目手術;確認需要幹預時,首選手術切除,不能耐受手術者改用CT引導下消融治療,實現「篩查-診斷-評估-手術-術後AI隨訪」的完整閉環。 目前,作為北京市肺癌專病醫聯體牽頭單位,北京胸科醫院已聯合全國100餘家醫療機構推廣人工智慧輔助診斷系統,包括二、三級醫院和社區衛生服務中心,並培訓300餘名基層醫師統一診斷標準。 侯代倫強調:「無論AI多聰明,最終仍需醫生把關,我們把這套系統稱為『人工智慧MDT』。」 北京胸科醫院黨委書記潘軍華表示,當下醫療創新正經歷從「單點突破」向「系統重構」的轉變,AI技術成為了醫生的「數字分身」,大數據則化身數字「聽診器」。 第二屆胸科創新大會由首都醫科大學附屬北京胸科醫院聯合北京結核病診療技術創新聯盟等業內權威機構主辦,以「融合創新,智領未來」為主題,緊扣胸部疾病診療前沿,聚焦人工智慧、數位化醫療等尖端技術與臨床實踐的融合。(完)
從一臺機器人看製造業向新而行(年中經濟微觀察) 轉體、伸展、揮舞手臂……走進安徽蕪湖鳩江區的埃夫特智慧機器人股份有限公司製造交付中心,映入眼帘的是一批進行「上崗」前最後測試的工業機器人。一旁的一條生產線上,搬運、配對、組裝,工人默契配合,平均每小時就有一臺機器人從這裡下線。 我國是全球第一大機器人生產國,今年上半年,工業機器人產量同比增長35.6%。 「我們現在每個月要完成2000臺左右的生產任務。」埃夫特生產管理負責人張飛介紹,「5年前,公司一年的銷量也才這麼多。」 「去年機器人銷量為1.6萬臺。今年上半年,銷量就達到1萬臺左右,全年預計能突破2萬臺。」埃夫特弧焊產品總監尚旭冉介紹。 4年銷量翻三番,今年仍有望保持超25%的高增速,如何做到的? 「先前,我們的產品更多銷往光伏企業。近幾年,根據市場需要,我們還研發和生產了適合汽車、家電等製造的機器人產品。」在埃夫特副總經理張帷看來,消費品以舊換新政策帶來新能源汽車、電子產品、家電等銷量大幅上升,推動相關企業擴大生產規模、提升生產效率,給埃夫特帶來新的發展機遇,同時,國家持續推動製造業智能化改造,下遊企業對工業機器人的需求旺盛,公司有了更大的市場。 對此,錢潮智造(蕪湖)有限公司設備部門負責人湯連生深有感觸。 錢潮智造主要生產汽車等速驅動軸零部件。車間內,搬運機器人在產線與物料庫間穿梭,有條不紊地執行著搬運任務。「這63臺搬運機器人中,有58臺產自埃夫特。」湯連生介紹,公司先前購買進口搬運機器人,價格高,為尋求替代,來到16公裡外的埃夫特,買了一臺國產機器人作對比。 「測試結果顯示,國產機器人的穩定性、可靠性不比進口的差,價格卻便宜40%以上。兩家公司離得也近,有任何問題,解決很迅速。」湯連生說,新建車間時,錢潮智造果斷從埃夫特採購一批機器人,「如今,不止我們蕪湖工廠,集團在其他城市的工廠也用上了國產工業機器人。」 「提高產品性能,實現國產替代,離不開產業鏈上下遊合力攻關。」埃夫特平臺產品總監章林介紹。齒輪輪系傳動結構的機器人關節設計,曾是國內生產高性能工業機器人面臨的一大技術瓶頸。埃夫特與一家上遊關鍵零部件企業共同研發,耗時14個月解決了這一難題。如今,使用該技術的機器人已大規模投用到比亞迪、賽力斯等國內新能源車企的產線中。 去年我國工業機器人出口市場份額躍居全球第二,今年上半年出口增長61.5%,這其中也有埃夫特吸收轉化、向外發展的身影。 車間內的生產線上,6臺噴塗機器人配合2臺開門機器人,對車身內外進行模擬噴塗。 「這是我們去年搭建的汽車塗裝測試驗證線。」張帷介紹,「我們收購了有30多年噴塗機器人研發歷史的義大利CMA機器人公司,用兩年多時間完成技術消化。這些噴塗機器人就是我們在此基礎上研發的。」這款機器人不僅在國內的軌道交通、乘用車、汽車零部件等行業批量應用,還走出國門,受到義大利汽車企業瑪莎拉蒂、阿爾法·羅密歐等國外企業的青睞。 「僅6月份,我們就向客戶交付了100多臺噴塗機器人。」張帷說,30公裡外,年產能可達10萬臺的機器人超級工廠正加緊建設,新工廠將探索智慧機器人裝配機器人的模式,讓「機器人造機器人」逐漸變成現實。 人民日報 本報記者 李俊傑
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