主页（http://www.cnwulian.net）：嘘！别吭声！2017人工智能医疗专场论坛内容和大赛项目偷偷告诉你
张伟
深博医疗 联合创始人/硅谷精英
演讲题目：医疗影像计算机辅助诊断的市场化
关键词：乳腺癌、肺癌、医疗影像、FDA获批、CFDA绿色通道
内容简介：乳腺X光影分析与筛查在美国的乳腺癌筛查中应用普及率已超过80%，既人工智能每年应用于3千多万人次的乳腺X光影像分析，医疗保险对此项服务付费每年超过4亿美金。这也是迄今为止人工智能在医疗影像领域应用市场化最成功的案例。本演讲将通过本人亲身经历具体介绍医疗影像计算机辅助诊断系统如何从大学的科研项目成为实用产品，获得FDA批准最终市场化的整个过程和经验。
临床应用+AI领域
刘西洋 教授
西安电子科技大学软件工程研究所
刘浩添主任
中山大学眼科中心
关键词：白内障/角膜炎/视网膜病变、机器诊疗系统CC-Cruiser，深层卷积神经网络
演讲题目：医生与AI技术团队的深度融合-从研究到临床
内容简介：基于医疗数据机器学习的计算机辅助诊疗技术结合临床应用，于2017年，刘教授与林医生合作，在Nature子刊《Nature Biomedical Engineering》等杂志发表了人工智能筛查和诊治眼病共同完成的结果，研究成果被作为封面文章发表并受到IEEE Spectrum等多家国际主流媒体报道。合作团队采用霍夫变换等图像预处理算子预计深层卷积神经网络、迁移学习等方法，围绕白内障尤其是先天性白内障的机器诊断，创建了相应的机器诊疗系统CC-Cruiser，近期已投入临床试验。目前正在深入开展白内障、角膜炎、视网膜病变等多种眼科疾病的诊断、并发症预测等研究。
周向军 总经理
恒瑞源正（深圳）生物科技有限公司首席科学家
关键词：肿瘤免疫治疗、AI深度学习
内容简介：肿瘤精准免疫治疗是基于肿瘤测序数据挖掘新生抗原信息，通过生物技术手段激活和扩增肿瘤特异性的新生抗原T细胞回输肿瘤病人以达到精准治疗的目的。人工智能深度学习和算法，可以完成更多的数据挖掘和分析工作，为精准免疫治疗提供基础信息。本次内容，围绕人工智能结合肿瘤免疫治疗技术综合应用基因测序，液体活检，基因治疗，细胞治疗和免疫治疗的各种技术手段的应用展开。
张大磊
Airdoc 创始人
关键词：医学影像识别、药物研发、健康管理
演讲题目：人工智能在医学辅助诊断和影像识别中的应用
内容简介：通过Airdoc人工智能丰富的医学影像识别经验，全方位对人工智能产业链进行分析。主要内容涵盖，医疗机构信息化、医学影像识别应用、医疗大数据可视化及价值提升、AI在药物研发中的应用、健康管理这几个大方向。
医学界的AI “+”
孔德兴所长
浙江大学应用数学研究所
关键词：数学、AI、肿瘤、算法、肝移植
背景介绍：基于数理医学与深度学习的医学影像辅助诊疗
背景简介：先进的数学模型和高性能的科学算法是图像分析与处理应用软件高精度及高速度的核心部分，是当代医疗设备的核心技术。孔教授自2008年以来一直致力于数学和医学的交叉研究。为实现我国数学与医学真正的交叉和应用，特别是临床诊疗，孔教授与合作者建立了一些高效、精准、强大的全自动分割及可形变图像配准算法，被认为是图像引导下的放射性治疗尖端技术，能在保存正常组织的同时对肿瘤的位置进行精准的定位。孔教授开发的一套“数字化肝脏及手术导航系统”软件曾成功应用在印尼肝癌患者活体肝脏移植手术中，近些年来，孔教授用数理医学又给我们带来了哪些惊喜，敬请期待！
孙洪业 CTO
明码（上海）生物
关键词：AI, Cancer type, genetic variation, deepCODE , drug response
演讲题目：Novel Feature Selection Strategies for Enhanced Predictive Modeling and Deep Learning in the Biosciences.
内容简介：To understand how genetic variation and somatic mutation regulate aberrant gene activity and subsequent disease biology, including the myriad of dysregulated molecular mechanisms of cancer, we have built a robust AI method to precisely assess pathogenicity for all genomic missense variants. Coupled with our advanced deepCODE feature selection strategy for constructing deep learning models, we can quantitatively integrate a priori pathway-based biological knowledge with multiple types of high-throughput omics data. Specifically, our deepCODE AI methods greatly improve tumor subtype and drug-response classification accuracies by combining tumor DNA- and RNA-seq data. Our results indicate classification of human breast and lung cancer subtypes with 96% and greater than 99% accuracy, respectively.
AI+生命科学+市场
李亚东 总经理
英特尔医疗与生命科学集团
关键词：人工智能、疾病治疗、数据安全共享
演讲题目：加速人工智能和健康医疗的融合创新
内容简介：人工智能改变世界的潜力巨大，但是应用人工智能，需要具备数据提取、建模、模型训练和部署等能力，并且需要极其密集的计算和人力劳动。本次内容将给不同类型开发者提供简单易用的人工智能开发工具以及高性能的计算工具，通过鼓励行业内与行业间的数据安全共享，以及行业、政府和社会思想领袖开放、直接、持续的参与和与公众的交流，助力引导人工智能迈向光明未来。
刘云
华医资本 创始合伙人
关键词：CAD、投资、资金、商业化
演讲题目：从人工智能看医疗行业热点的投资逻辑
