2024年11月10日，AIMS 2024年会——“AI赋能医疗：创新与实践，无缝衔接”在上海漕河泾开发区隆重召开。本次会议由NEJM集团、嘉会医学研究和教育集团（J-Med）及漕河泾开发区联合主办，汇聚全球医学和AI领域领袖人物，共同探索人工智能在医疗中的前沿进展与实际应用。
NEJM主编、哈佛公共卫生学院教授Eric Rubin博士，上海交通大学医学院附属瑞金医院院长宁光院士，嘉会医疗管理执行委员会主席项乃强教授，上海嘉会国际医院院长吴海山教授，NEJM副主编、北京大学未来技术学院院长肖瑞平教授，NEJM AI常务主编Charlotte Haug博士，《新英格兰医学杂志》副主编、香港中文大学医学院儿科学系黄永坚教授，《NEJM医学前沿》总经理李沛博士，NEJM AI资深责任编辑、哈佛医学院助理教授Arjun Manrai博士，温州医科大学眼健康与疾病高等研究院院长张康教授，NEJM AI责任编辑赵剑飞博士，虹梅街道办事处副主任王少南，以及漕河泾开发区相关领导出席会议。此次会议吸引了大批医学AI领域关注者到场，共同分享最新研究成果。
嘉会国际医院院长吴海山教授在开幕致辞中表示，AIMS自2021年创办以来，持续推动医学AI发展、加强全球学术交流，并见证AI为医学带来的诸多机遇。他指出，今年会议将专注于推动实际应用创新，为医学界和患者造福。NEJM主编Eric Rubin教授强调，创立NEJM AI期刊旨在助力AI技术在医疗领域的有效转化，提升医患关系、疾病管理和医疗水平，并鼓励与会者共同探讨AI在医疗系统的实际作用。NEJM副主编肖瑞平教授则指出，AI在药物研发、临床研究和患者管理等领域得到快速应用，尤其在重大疾病治疗中展现出巨大潜力。
AIMS 2024年会围绕医学AI应用，精心设置了三个主题场次，涵盖医疗系统应用、药物研发及前沿医疗创新，充分体现了AI在医疗领域的多元化发展潜力。
会议第一部分以“医学AI在医疗系统中的应用”为主题，深入探讨AI技术在医疗生态系统转型中的潜力，聚焦其在慢性疾病管理、数据优化与模型提升等关键领域的创新应用。
Microsoft Healthcare高级副总裁James Weinstein首先发表了主题演讲“健康和医疗领域AI的未来展望”，聚焦AI如何赋能医疗生态系统的转型。他在演讲中指出，AI为医疗带来了可操作的智能，能够提升患者知情同意、治疗管理以及医疗教育的效果。除此以外，AI亦展现了其在数据增强、虚拟代理、跨学科应用等方面的创新。AI在疾病管理、手术规划等实际应用中均展现了潜力。但是，AI技术的发展需审慎推进，确保安全性、公平性和透明性，通过跨领域协作，构建有利于患者的医疗生态系统。
上海交通大学医学院附属瑞金医院院长宁光院士分享了“AI在糖尿病管理中的应用”主题演讲。中国代谢疾病管理中心通过标准化的糖尿病管理模式，目前已在全国建立2000家中心，覆盖250万糖尿病患者，显著改善了患者的血糖控制和代谢健康。利用AI技术实现患者的一站式管理，能够无缝连接院内外数据，并通过智能手表、微信等工具实现健康监测的智能化集成。同时，个性化医疗的数字化平台可以与患者持续互动，不仅提升慢性病管理效果，还为健康人群提供个性化生活方式建议，展现了AI在医疗健康管理中的广泛应用潜力。
温州医科大学张康教授带来了“多样化数据增强人工智能模型性能与临床应用”的主题演讲。张教授指出，AI在医疗领域的应用潜力巨大，但仍面临数据孤岛和模型训练等挑战。多模态AI模型创新可以优化这些方面，通过数字孪生和合成数据提高模型准确性。这一技术有助于在数据有限的情况下提升AI性能，未来有望通过眼科图像进行系统性疾病的预测。他的报告展现了AI在影像学和疾病筛查中的广泛应用前景，为未来医疗提供了数据驱动的创新路径。
针对医疗系统中AI的多维应用问题，NEJM AI常务主编Charlotte Haug主持了一场圆桌讨论，NEJM主编 Eric Rubin教授，温州医科大学眼健康与疾病高等研究院张康院长，NEJM副主编黄永坚教授，复旦大学附属肿瘤医院叶定伟副院长参与了讨论。
Eric Rubin教授指出，在专科领域构建完整生态系统有利于特定疾病管理，但在复杂疾病管理中仍面临挑战。张康教授则分享了AI在协助医生决策方面的潜力，特别是在偏远地区填补医疗缺口和促进协同诊疗方面的优势。叶定伟副院长指出，手术机器人在肿瘤手术中的应用前景广阔，并表示AI技术可以提升手术精度，减轻患者术后负担。黄永坚博士认为，AI可以在疾病诊断和数据整合方面提供支持，但仍需设立严格数据标准，以确保其质量。
各位嘉宾一致认为，AI与人类医生的协作将提升医疗效率和患者体验，然而数据安全和患者信任仍是关键。他们希望通过提升AI在医患互动中的共情能力，推动其在全球医疗生态系统中的更广泛应用
AIMS 2024大会第二场活动专注于AI在药物发现和临床研究中的应用，重点关注AI的实际应用和跨学科融合。本场嘉宾分享的内容涵盖AI在诊断、治疗和数据模型的多元化应用，集中展示智能技术在优化疾病管理方面的突破。讲者通过典型案例和多模态模型解析，揭示了AI技术如何支持非侵入性诊疗和个体化医疗。在圆桌讨论环节，法律、技术和医学专家共同探讨了AI在药物研发中的未来前景，强调协同创新的重要性，以推动医疗系统的AI赋能和生态转型。
上海第六人民医院、上海市糖尿病研究所贾伟平院士团队管洲榆博士首先分享了“糖尿病深度学习与糖尿病视网膜病变预测”的最新研究成果。贾伟平团队开发的DeepDR系统采用深度学习技术，通过实时影像评估和分级，精准检测糖尿病视网膜病变（DR），有效缓解了传统筛查中的资源不足问题。基于超过80万张影像的多族群训练数据，优化版DeepDRplus系统能够预测糖尿病视网膜病变的进展风险，并提供个性化的筛查间隔期建议。该系统的应用不仅能提高糖尿病视网膜病变的早期检出率，还在全球多个国家实现了大规模筛查，有望显著改善糖尿病患者的临床结局，推动糖尿病并发症的精准预防与治疗。
上海交通大学医学院附属仁济医院的外科医生央茂博士分享了“液体活检联合影像组学的多模态融合模型在胆囊癌和胆囊良性疾病非侵入性诊疗中的应用研究”。她的研究创新性地结合了液体活检和影像组学，利用AI技术构建模型，实现了对胆囊癌与良性病变的精准鉴别。该研究通过靶向基因检测和自动化CT影像分析，显著提高了早期诊断的准确率，并在多中心验证中表现出高度诊断效能，误诊率从传统的22%降至5.72%。该模型为临床医生提供了辅助决策支持，有望成为胆囊癌早期检测和个性化治疗的重要工具。
上海交通大学心血管创新器械与智能计算实验室主任涂圣贤教授分享了“基于AI的冠状动脉疾病评估：冠脉计算生理学与斑块易损性分析”。涂教授详细介绍了他开发的QFR等技术，这些心脏功能学方法通过AI和高分辨率影像大幅提高了对冠脉病变的检测精度和诊断效率。QFR技术已获得中国药监局和美国FDA认证，能够快速、精准地评估血管功能，为心血管疾病患者提供更加个性化的治疗方案。这项技术不仅减轻了患者经济负担，还显著推进了心血管诊疗。
在NEJM AI责任编辑赵剑飞博士的主持下，嘉宾们围绕AI在药物研发、医学教育、临床应用、数据共享和监管方面的潜力与挑战展开深入讨论。
NEJM副主编肖瑞平教授介绍了AI在蛋白质工程和药物设计中的加速作用。临港实验室首席科学家熊文博士认为，AI在靶点发现和临床研究中的患者分层方面具有巨大潜力。涂圣贤教授则指出，AI正在改变学生的工作方式，使编程和模型开发变得更加高效，其团队正致力于利用大语言模型优化诊断。Arjun Manrai博士和央茂医生则分享了AI在数据共享、医学期刊编审和住院医生日常工作中的应用。Goodwin Procter律师事务所合伙人崔粲律师讨论了美国最新法规对AI相关投资和商业行为的的影响。嘉宾们一致认为，AI在医疗和药物研发领域潜力巨大，但也面临数据共享、监管和技术标准化等挑战，未来需要进一步加强教育与行业协作，共同推动技术落地。
第三场活动聚焦“创新医疗”，全方位展示AI在医学领域的深度应用与前沿发展。演讲内容涵盖微创脑机接口的临床转化、医学通用模型的智能化进展，并通过探讨AI与人类价值观的关系，引发了关于科技伦理的深刻思考。
洪波教授首先做了“微创脑机接口：从实验室到临床”的主题演讲。演讲内容聚焦中国微创脑机接口（BCI）的最新进展，强调其微创、有效且对患者安全。他提到，与马斯克团队的技术不同，中国研究者采用了硬膜外电极植入技术，有效降低了侵入性，并且该电极已在宣武医院成功完成首例临床应用。该系统通过算法和脑信号解码，帮助瘫痪患者实现意图驱动的肢体活动。其高带宽、低侵入性设计为患者带来显著康复效果，助力患者恢复基本生活功能，推动脑机接口领域向实际应用迈进。
数字医学研究院副院长、上海交通大学人工智能学院张娅教授，在会议上分享了“迈向专家级智能的医学通用模型”。有别于限制医学AI的通用性的传统监督学习，她的新模型通过自监督和多模态信息整合，提升了AI的临床适用性和智能性，能够实现更精细的医学图像分割、诊断及报告生成。通过创新的双模态优化和知识编码，模型在罕见病和多样化任务中的表现显著增强，进一步助力AI在医学领域的专业化应用。
NEJM AI 资深编辑Arjun Manrai博士，则聚焦“医学人工智能与人类价值观”。他从传统临床公式的演变谈起，指出AI在医疗中的应用（如动脉粥样硬化风险评估、肾功能和肺功能检测）仍面临再校准、偏倚与验证挑战。Manrai教授还分享了NEJM AI期刊的创立愿景，强调AI诊断的目标是实现与人类医生类似的准确性与同理心，推动医学AI发展成真正有影响力的临床工具。NEJM AI将致力于确立高质量临床证据，为AI在医疗领域的广泛应用奠定严谨科学基础。
Charlotte Haug教授是NEJM AI期刊的创始人，凭借其在临床医学和研究领域的丰富经验，她的演讲深入探讨了“从创新到实践：NEJM AI对医学AI未来的洞见”。她指出，尽管AI能降低成本并提高效率，但在实际临床应用中，模型的动态特性和数据收集困难仍使准确性和稳定性面临考验。Haug教授还强调了NEJM AI的使命，即通过严格的独立评估，为AI技术提供高质量学术平台，以确保其在医疗系统中具有实际价值。她提到两篇有代表性的论文：一篇通过心电图检测心肌肥厚，避免了更昂贵的检查；另一篇将ChatGPT用于简化知情同意书，帮助文化水平较低的患者更好地理解其中内容。她指出，这些论文展示了AI在降低医疗门槛和改善患者体验方面的潜力。Haug教授期望期刊在确保AI质量和安全性的基础上，推动全球医疗AI的规范发展，为患者带来切实收益。
拓展医疗AI边界：从对话到未来
NEJM AI常务编辑Charlotte Haug教授为本次活动作出了最后的总结。她回顾了2021年首次线上会议面临的各种限制，并对如今现场会议的热烈氛围表示赞叹，感慨交流在医疗AI领域迅速拓展中的重要作用。
AI应用在医疗领域的发展势头强劲，并具备造福更多患者的潜力：脑机接口、慢病管理等领域的AI应用，展示了AI在改进诊疗方式、提升医疗质量、改善患者结局方面的巨大潜力。
除此以外，她特别感谢了主办方、演讲嘉宾、讨论嘉宾及观众的共同参与。如前所述，尽管AI可以替代很多人力成本，但人和人的交流才是奠定了未来AI发展的重要基础。Haug教授表示，今天的会议只是AI医疗应用发展旅程的起点，未来更多的突破与创新将有待我们的持续努力与探索。
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