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随着阿里巴巴集团主办的云汐大会于2017年10月11日在浙江召开，AI—人工智能前沿热点在大会上引起关注，特别是将AI用于医疗行业，很多企业都竞相尝试这样的融合发展，相信不久的将来未来医疗?浙大一院?智慧医院，“机器人看病”不再是梦想。《现代医药卫生》杂志也会一致关注AI用于老年医养康护产业的研究情况，希望更多科研人员研制出更多为老年人服务的AI医疗产品。

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在医疗影像AI应用上，英特尔要让数万开发者和亿万大众受益

谈到人工智能在医学影像中的应用，不少业内人认为医疗领域内的约束和障碍还有很多，AI若想落地临床，会受到数据多样化、标注复杂化、政策明朗化及询证理解难等多个问题的限制，目前还很难看到明确的未来。

于是不少企业选择退步或观望，即便涉水，也只是浅尝辄止。

“医疗问题面前，不再分中国美国，也不分科技公司还是医疗公司，这是一个关系到全人类生命健康的话题。在面对这一问题时，不管过程多么艰辛，一定要有人站出来。” 英特尔中国数据中心云计算高级技术总监周翔如是说。

在与浙江大学第一附属医院、爱尔眼科等多家医院，以及阿里云、浙江大学数理学院、浙江德尚韵兴图像科技有限公司、晋弘科技和极视互联等多家单位及企业共同探索数月后，英特尔已经印证了AI在甲状腺结节、糖网和黄斑变性等眼底病变医学影像辅助诊断上的可行性，于是决定加大力度，全力推进AI技术在医疗领域的实践。

当业内其他公司的医疗团队把所有精力集中在研发自有产品之际，英特尔认为“授人以鱼，不如授之以渔”，一家公司能做的事毕竟有限，如果利用自己百年来积累的技术优势、平台优势和行业服务能力，扶持更多的AI医疗创新者，将比一人孤军奋战更有意义。

那么如何“授之以渔”？

经过一番考量，英特尔决定为来自世界各地想用AI解决医疗问题的团队，提供更强大的硬件平台、更易用的软件，让他们更专注解决问题本身，无需考虑软、硬件限制，从而发挥最大势能。

最终，英特尔选择以比赛作为切入点，与合作伙伴启动了一场有着2887支队伍参与的天池医疗人工智能大赛。

这次大赛向医学界公认的难题肺结节早筛发起挑战。

一、为何选择从肺结节筛查切入？

此次大赛是英特尔、阿里云、零氪科技一同发起和支持，是国内第一个医疗人工智能大赛，规模和数据量也在世界范围内绝无仅有，共有16家国内知名肿瘤医院为本次比赛提供了脱敏和标注的、近3000例高危患者的低剂量肺部CT影像数据。

之所以选择肺结节筛查作为“考题”，是因为我国肺癌疾病形势愈加严峻。全国肿瘤登记中心早在2013年发布的《2012年中国肿瘤登记年报》就显示：截止当时，近30年肺癌的死亡率上升了465%，取代肝癌成为中国首位恶性肿瘤死亡原因。

而且国内有从肝癌识别的业内人士也曾指出，通过对比中、美、英三国的肺癌发生率和死亡率，数据显示国内肺癌发生率低于英、美，但死亡率却已超过英、美。这其中的重要原因是，当患者诊断出自身有肺癌后，70%已到中晚期，错过了最佳诊断和治疗时间。

因此肺癌早筛在国内是一件刻不容缓、急需解决的任务。

早筛是减少肺癌死亡率的重要手段，而癌症早期多表现为肺部结节。这些肺部结节的尺寸非常小、对比度低、抑制化高。

过去的筛查工作均由影像科医生完成，由于每个病人肺部CT的扫描图片数目超过200层，平均诊断时间在20分钟以上，当医生遇到大量病人时，极其耗时、耗力，而且容易漏诊。

与此同时，微小肺部结节在影像学的表现易与其他组织或部位产生混淆，如毛细血管、结核、假瘤等，从而打扰到医生的判断。

基于这一痛点，影像科急需新的技术来辅助医生提升诊断效率，这时候人工智能从众多技术中脱颖。它能从海量医学影像数据中学习和模仿医生的诊断“经验”，在短时间内快速提升诊断能力，辅助医生减少误诊。

二、行业此前面临的软硬件局限与解决方法