上海2019年9月4日 /美通社/ -- 2019年8月29日-31日，经国务院批准，由国家发展和改革委员会、科技部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院等部委与上海市人民政府共同主办的2019世界人工智能大会(WAIC 2019)在上海成功召开。
领星生物受邀参展，联合兄弟单位上海嘉会国际医院肿瘤中心共同亮相本次大会。借助先进的人工智能技术，现场为各国来宾呈现了基于医疗场景的人工智能和数据库的应用和服务。
大会期间，领星生物“AI+医疗”的应用场景吸引了众多医疗行业的观展人员及国内外知名企业前来咨询，并表现出极大兴趣。
领星汇报亮点
领星生物作为肿瘤精准医疗服务平台，致力于为中国患者和医生提供个体化精准医疗的临床解决方案。为了帮助患者提供真正意义上的“全时全程”精准医疗临床支持服务，帮助医生提高临床决策效率，领星生物与Amazon Web Services (AWS)云计算达成合作，从海量数据存储、医学影像诊断、辅助筛选突变位点、患者病程整理入库、疾病进展预测等方面，实现“AI+医疗”模式下AI对临床诊疗全过程的赋能。
在患者的治疗过程中，各项检查往往会产生大量的影像图片，医生在判读这些图像时需要结合丰富的临床经验和丰厚的专业知识，才能做到不误判、不漏判，但这个枯燥重复的过程会消耗医生很多不必要的精力。
领星生物将AI技术引入这一步骤，比如将PD1免疫组化图像借助AI进行辅助判读，应用了计算机领域图像分割与图像分类任务中先进的模型，根据临床实践加以调整，使用数据库中累积的两万余张已被临床医生标注好的图像数据进行训练，达到辅助医生判读图像的目的，极大地提高医生判读图像的效率。
对于绝大部分肿瘤患者来说，进行基因检测有助于确定诊疗方案、指导医生用药，但是检测报告中出现的大量突变位点并非全都对诊疗有所帮助，这就需要生物信息专家进行解读、医生再根据临床病例进行筛选。
领星生物根据自有的生物信息专家团队人工解读的一万五千余条关键突变位点，结合旗下领星医学检验所二代测序平台累积的上千万的突变位点信息，使用深度神经网络结合统计学原理，进行模型训练评分，从而优先发现更具有临床价值的突变位点，极大地提高了后续人工注释的效率。
在肿瘤患者诊疗过程中，不同病程会产生大量的检查报告，还可能出现换医院、换主治医生等各种情况，这会导致接诊的医生必须整理冗杂的数据，不利于患者管理。
领星生物针对医生需求，对患者临床信息进行标准化入库，应用了自然语言处理技术(NLP)完成数据清洗、整理、入库等工作，形成每个患者个性化的时间线，为后续数据挖掘分析提供了长程、完整、干净的数据集。
肿瘤的进展和转移是肿瘤医生常常会面对的情况，如果可以提前预测，甚至根据基因信息对肿瘤转移机制进行研究，对患者、医生、科研工作者以及制药集团都有非常重要的意义。
领星生物基于二代测序技术，结合临床信息建立决策树模型，使用自有的中国肿瘤患者临床全外显子数据信息，训练决策树模型，从而实现对疾病进展的预测以及相关机制的探索与发现。
领星生物一直致力于做癌症精准医疗实践者，希望未来可以深度挖掘AI技术在肿瘤诊疗过程中的应用，真正做到让患者获益，帮助医生提高效率，推进中国肿瘤精准治疗发展。
