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3782020年初，王光玉（音）眼看著全球各地新冠病例增加。隨著醫(yī)院里的患者與日俱增，醫(yī)療成像和其他醫(yī)療進(jìn)程的延遲越來越嚴(yán)重。這位從事人工智能（AI）研究的生物醫(yī)學(xué)工程師及其團(tuán)隊，開始與來自中國各地研究機構(gòu)和醫(yī)院的人士進(jìn)行合作，包括生物醫(yī)學(xué)工程師、放射科醫(yī)師、呼吸系統(tǒng)專家、臨床醫(yī)生等。
這個專家團(tuán)隊在兩個多月時間里長時間工作，利用來自多家醫(yī)院的14.5萬張X光胸片對相關(guān)軟件進(jìn)行測試，開發(fā)出一種能識別包括新冠肺炎在內(nèi)的呼吸道疾病的算法，準(zhǔn)確率超過90%。此后，該軟件被多家醫(yī)院用來減輕放射科的工作負(fù)擔(dān)。有關(guān)數(shù)據(jù)和代碼已被存入中國國家生物信息中心，以協(xié)助全球新冠研究。
該項研究的合作者之一李偉民（音）說，盡管他有臨床背景，但與AI和信息學(xué)研究人員的合作讓他感到如魚得水。如今，此類合作在中國變得越來越普遍。近年來，國家衛(wèi)健委等部門積極鼓勵臨床醫(yī)生與有關(guān)專家開展合作。
王和李的項目，只是中國對AI技術(shù)、集中化醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行長期規(guī)劃和投資的結(jié)果之一，也是科研人員與臨床醫(yī)生合作文化的結(jié)晶之一。過去十年來，中央政府撥款和自上而下的政策，已助推中國的醫(yī)療研究轉(zhuǎn)變?yōu)橛蓴?shù)據(jù)驅(qū)動的領(lǐng)域——計算機和機器工程能減輕醫(yī)務(wù)工作者的工作壓力。
倫敦大學(xué)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程師胡一鵬（音）說，相關(guān)合作已推動中國的研究團(tuán)隊迅速開展工作，“如果說某些因素發(fā)揮了作用，那就是（有關(guān)技術(shù)在中國）通常比在其他國家更快地得到醫(yī)院測試和使用”。
在（中國）學(xué)術(shù)界和私人行業(yè)，也能看到此類激情。AI技術(shù)迅猛發(fā)展，智能診斷領(lǐng)域迅速擴大。中國已對本國的醫(yī)療研究基礎(chǔ)設(shè)施大舉投資。例如，從國家自然科學(xué)基金委員會的項目預(yù)算來看，研發(fā)投入已從2006年至2010年的46億美元猛增至2011年至2015年的137億美元，在2016年至2020年達(dá)到196億美元。增加撥款已縮小中國與美國在研發(fā)撥款方面的差距。
（中國）生物醫(yī)學(xué)研究人員對使用AI技術(shù)的心態(tài)也發(fā)生了變化。專家說，就在5年前，中國許多科學(xué)家仍不相信AI的力量。但如今，越來越多科學(xué)家開始相信AI將能用于生物醫(yī)學(xué)研究。
