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园区恳谈会|发展“AI+医疗”需要“医工结合”的复合人才

澎湃新闻记者 谷晓丹整理
2023-06-07 16:40
来源:澎湃新闻
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【编者按】 

“园区恳谈会”以园区为基点,以圆桌对谈方式讨论产业发展问题,持续关注战略新兴产业的当下与未来。我们期待与产业发展主体携手发起议题,深入讨论产业发展的方向与路径,共同助力中国科技创新事业发展。

本期主持人:

李文文  复旦大学管理学院信息管理与商业智能系助理教授

与谈人:

任佳      嘉定区科技创新服务联合会副理事长,上海新微科技发展有限公司董事长兼总经理

林鑫华   复旦大学生命科学学院院长、遗传工程国家重点实验室主任,粤港澳大湾区精准医学研究院执行院长

洪晓武   复旦大学宁波研究院副院长、复旦大学基础医学院副教授

王海      谱创医疗科技(上海)有限公司副总裁

近日,“创·在上海”大中小企业融通科创论坛暨“无科创、无未来”复旦管院科创走进嘉定活动举行,为全面支持嘉定区及长三角医疗新科技的协同创新,长三角医疗新科技协同创新联盟启动仪式同期举行。 

嘉定区人民政府副区长李峰在致辞中提到,嘉定被称为上海的“科学卫星城”,不仅吸引了众多科研院所落户,还形成了以集成电路、精准医疗、汽车新四化等先导产业为引领的新型产业体系。李峰表示,嘉定区政府将不断优化创新创业生态环境,打造以硬科技、国际化、超强孵化力为核心的高质量科技孵化器,让创业企业能够更智慧、更便捷地到达成功彼岸。

圆桌对话环节,各位嘉宾围绕“AI助力·管理赋能——医疗器械产业未来增长”展开讨论,为医疗行业实现智能化转型献计献策。 

谱创医疗科技(上海)有限公司副总裁王海表示,AI对于医疗的重要意义之一在于加强“医工结合”,使用AI模拟技术提升临床试验效率是未来发展方向。

谱创医疗科技(上海)有限公司副总裁王海

对于如何解决患者对于AI的信任问题,复旦大学生命科学学院院长林鑫华认为,重点在于提升硬科技和加强科普宣传。

复旦大学生命科学学院院长林鑫华

在医疗器械企业选择入驻园区方面,复旦大学宁波研究院副院长洪晓武对初创型医疗器械企业给出建议:一要选择国家级医学院校所在的高科技园区,二要选择具备政策优惠、配套服务等便利条件的国家级平台或孵化器,三要具备柔性退出机制。此外,他认为,组建一支涵盖人工智能算法、临床医学、大数据研究等方面的复合型团队,更适合当下企业发展需求。

复旦大学宁波研究院副院长洪晓武

而在嘉定区科技创新服务联合会副理事长任佳看来,医疗器械创新团队和项目落地优先考虑的因素是,园区孵化器中是否有催化剂或承担催化剂角色的机构,因此他认为,将医疗创新资源串联起来、营造产业生态圈至关重要。

嘉定区科技创新服务联合会副理事长任佳

李文文(主持人):2023年下半年,医疗器械最绕不开的关键词是什么?

任佳:医疗产业发展到2023年,结合我们现在所做的硬科技孵化服务,最绕不开的一个词是BTIT——医疗产业和信息产业的交叉融合。过去在硬科技赛道上,我们做传感器、集成电路,与医疗产业之间关系不大,但进入2023年,我们发现了医疗和信息交叉融合的机会。

林鑫华:我所在的领域跨度很大,从生物学到医学等。对我们来说,最重要的是如何以生命科学的实验方法产生原始数据。没有原始数据,AI的应用是有限的,所以创造首创的原始数据是整个转化医学的源头。

洪晓武:无论是在医学研究领域还是医疗健康领域,医疗器械的功能都越来越强大。但我们面临非常重要的卡脖子问题,从基础研究到临床治疗相关的核心的、普遍的医疗器械,绝大多数来自国外,所以我认为“国产替代化”是一个很重要的关键词。

王海:作为一家初创企业,关键是怎么更好做到“医工结合”,更快适应医生的需求,将他们所需的产品制作出来。这就涉及到一个问题,如何更快了解产品能否真正满足临床需求。现在,我们很多时候都是用体外模型,或者做大量的临床试验,但这需要耗费大量时间。如果通过AI模型快速模拟得出结果,我们就能提高效率,让产品更好地服务临床。

复旦大学管理学院信息管理与商业智能系助理教授李文文

李文文(主持人):“AI+医疗器械”类初创企业选择入驻园区时主要看重哪些因素?

洪晓武:我认为主要有三点值得关注。第一,AI与医学相关,首先要考虑园区所在的大环境,比如选择上海、北京,或有国家顶级医学院校的大城市相关高科技园区。相应的顶级医学院还附带很多顶级附属医院,这是“AI+医疗器械”类企业未来从事相关基础研究,并进行临床应用的非常好的落地和应用场景。第二,高科技园区最好是大型的国家级平台,比如国家级孵化器,它可能具有一些税收政策优惠,能为初创企业在贷款、融资以及后续相应配套服务方面提供便利条件。第三,“AI+医疗器械”类公司还希望有一个比较柔性的退出机制,未来能在市场融资端和医工交叉方面有较多融合,我们不能太刻板、限制太多。

任佳:我们是做硬科技孵化器的,在嘉定有几十个孵化器众创空间,组成一个联合体,每天面对的都是科技创新初创团队和创业者。医疗器械只是一个赛道,其他赛道也面临着同样问题——落在哪个园区最合适。其实,无论企业在哪落地,最重要的还是产业生态,而不仅仅是政府层面的扶持资金。有没有适合一颗种子生长发芽、从小苗长成大树的热带雨林,非常重要,如果没有适合的生长环境,即使落地了也不利于企业发展。 

嘉定区科技创新服务联合会有一个“星空计划”,我们要整合嘉定区不同创新赛道的资源,营造产业生态,把医疗创新的资源串联起来。在医疗创新赛道,孵化器要承担催化剂的角色。园区孵化器有没有催化剂以及承担催化剂角色的人和机构,这是医疗器械创新团队、创新项目落地最先考虑的关键因素。

李文文(主持人):AI技术对于医疗器械企业的发展和布局有何影响?

王海:如果一家企业有一些数据能做好AI分析,我们通过与它合作可以加快整个进程,临床试验可能只放在最后一小段时间,前面的时间可以尽快缩短,这对于我们企业和核心科技掌握者来说都是好事。至于相互之间如何结合,我们需要有一个平台来提供帮助。AI必然是未来的发展方向,因此,从产品本身的设计来说,要尽可能让临床操作更简单,便于他们做出辅助判断,增加这类功能,在未来可能更有竞争优势。 

李文文(主持人):在AI和医疗器械不断推进中,如何解决患者对于AI的信任问题?

林鑫华:AI技术在生命科学特别是精准医学方面的应用有很多渠道,我认为,现在比较可靠的是在技术应用上。诊断可以有多种方法,病理诊断直接用图像处理,观察会比较直接,可信度非常高。但长期来看,AI技术肯定会对精准医学其他领域,特别是精准用药等预防方面产生深远影响。

在药品开发方面,现在,蛋白质结构可以通过AI技术来测定,未来在生命科学组学的应用,必然会加速药物的研发。对于一些疾病的诊断,生命科学经常是看基因,对应的是形态,从临床医学角度看,往往形态对应着机制,这是双向的。从AI技术方面看,现阶段一些技术的可靠性还是较强的,有些技术必须要把经典方法与先进方法相结合。

要想让患者感受到AI技术是可靠的,首先技术本身必须进一步提升,只有提升硬科技技术,才能精准判断疾病。此外,我们还需要做好对普通大众的宣传科普工作,只有大家都认识到AI技术的先进性、可靠性,再加上AI科技本身的可行性,才能长期为社会服务。 

李文文(主持人):目前医疗器械行业需要什么样的人工智能人才?

林鑫华:AI技术注重算法,因此人工智能人才首先要对数据算法有很强的处理能力。其次,这类人才一定要对临床、生命科学有深层次的理解。更重要的是,这类人才要具备相关领域的学习能力,才能围绕医学和疾病所需,真正为医学、精准医学和临床落地开发服务。

我们需要为人工智能人才提供好平台,包括基层平台和实验平台,同时也需要较好的文化体系。一种好的文化和生态,能让我们有不同领域的专家。只有好的人才、平台、文化体系,才能使AI在精准医学、转化医学的推动方面真正发挥重要作用。

任佳:现在,AI赋能医疗器械领域最需要两类人,第一,我们有很多科技创业团队、科学家创业其实是有短板的,特别缺乏经营性人才做配合,这类人才依然是AI和医疗器械结合的创新项目的补充。第二,我们也特别需要“医工结合”类人才,过去一些做传感器的工程师和科学家,并不知道医疗器械有这类需求。我们要把医疗、信息的交叉融合搭建起来,让这类人才与我们的医疗器械团队相结合。

洪晓武:我认为复合型人才是非常理想的方式,我们更需要有一个复合型团队,团队可以有人工智能算法、临床医学,大数据和基础研究相关的人才,基础研究相关的学科不仅是生命科学,还有材料学等其他自然科学中的基础学科。 

李文文(主持人):如何摆脱快速抄袭和低价竞争的医疗器械产业困局,走向真正的研发创新?

洪晓武:有了复合型人才团队,我们原创性的工作就可以真正做到从0到1的突破性发现。只有去做原创性的从0到1的工作,我们才能避免机械重复、照抄国外的医疗器械。

以“医工交叉”项目为例,这类项目要想应用到临床辅助诊断、早筛,甚至未来疾病的愈后转轨,应用到AI这一领域,需要具备的重要特点在于,一件事要有高度的可重复性。比如,目前人工智能应用较为重要的领域是对肿瘤的早筛,如对肺结节、乳腺癌、宫颈癌、眼底疾病的早筛等。从上海复旦大学医学院和上海交通大学医学院在医工交叉项目上投入的精力,以及对未来人工智能的赋能可以看出,这个领域一定是未来的朝阳赛道。 

王海:医疗器械产业或医疗产业,要发展AI或者未来科技,肯定要靠团队来实现。由于医疗数据涉及病人隐私的特殊性,在数据模型和数据采集规范方面,要有大量的讨论和论证才能去做。国产医疗器械包括临床现在也有意识要做真实世界临床,这就需要大量投入,其实,这也是为我们自己收集未来的数据,是非常有意义的。因为这是原始数据,有了这些数据后,才能去做未来的AI分析,数据是实现AI的基础。所以,在一开始做模型时,就需要明确需要采集的数据源类型。其实,医院有HIS系统,但与我们企业无法完全对接,因此如何建设团队就特别重要。

    责任编辑:田春玲
    图片编辑:蒋立冬
    校对:栾梦
    澎湃新闻报料:021-962866
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