“在中國信息化、數字化驅動健康醫療領域的科技創新與模式變革下，中國學者通過信息與醫學交叉合作，在‘科技抗疫’及‘慢性病遠程防治’中取得了一系列世界矚目的研究成果。”10月7日，國際學術期刊《自然》刊發文章，高度評價了中國在數字醫療及健康醫療領域科技創新與模式變革取得的成績。

文章介紹，新冠肺炎疫情期間，中國人工智能(AI)與生物醫學研究學者、北京郵電大學網絡與交換技術國家重點實驗室王光宇研究員，與來自中國各地機構和醫院的生物醫學工程師、放射學家、呼吸專家和臨床醫生合作組成專家團隊。在兩個多月夜以繼日的研發工作中，專家團隊應用胸部影像（X-ray、CT）、醫學文本等多中心、多維度的醫療大數據，開發了可以檢測包括COVID-19在內的呼吸系統疾病的肺部疾病通用智能識別框架，推動了應急救治模式的智能化變革。

文章指出，該系統在新冠肺炎疫情暴發時期及時部署到了中國湖北等地多家醫院。研究資料和算法代碼發布到中國國家生物信息中心雲平台，對解決國際社會新冠肺炎疫情的防控起到了推動作用。作為全球信息抗疫的重要研究成果，肺部疾病通用智能識別框架相關工作已在學術期刊《細胞》《自然-生物醫學工程》等國際期刊發表。

王光宇表示，當前新冠肺炎疫情仍在世界范圍內蔓延。開展臨床篩查分級，探尋一條優化診療路徑，推動應急救治模式的智能化是當前國際社會面臨的重大問題。

王光宇介紹，慢性腎病或2型糖尿病患者的有效防治是世界公共衛生的重大難題。為此，她帶領團隊開展了一項有關中國醫療保健系統的醫學智能工具的研究。團隊所建立的系統可以通過非侵入式的眼底篩查、智能終端接入與大數據實時匯聚，為患者建立時序演化的健康—疾病動態畫像，實現識別五年內會出現慢性腎病和糖尿病的患者，計算病人的風險系數及動態追蹤病情進展，並提供高效便捷的遠程智能決策支持。

這一成果也得到了《自然》刊文的關注。“作為支撐以上學術成果的‘人工智能驅動的重大疾病動態畫像新技術和遠程高效防治系統’，實現了部署落地和醫療場景的應用，並入選2021年世界互聯網大會烏鎮峰會的‘世界互聯網領先科技成果’。”王光宇說。

文章指出，中國在智能醫學領域的快速發展，離不開中國在健康醫療領域的信息化基礎設施的投入。中國研究團隊之所以能夠快速地在重大突發性傳染病的應對中取得這些成果，離不開中國良好的醫療信息化基礎設施支撐，以及信息交叉學科領域的人才培養和合作文化。這是中國在人工智能技術、醫療大數據，以及高校研究團隊和臨床醫生合作文化方面的長期規劃和投資的結果之一。在過去的十年裡，中國政府的資助和自上而下的政策幫助中國醫學研究向數據驅動的變革，並利用信息化減輕醫務工作者的壓力。

文章認為，鑒於中國不斷增長的經濟及其對人工智能研究人員的資助，在不久的將來，中國在數字化醫療領域所取得的成果速度和突破方面將在全球領域內更具競爭力。（記者 張亞雄）

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