本网讯 10月26日，工信部、国家药监局综合和规划财务司公布全国人工智能医疗器械创新任务揭榜入围单位，我校2个项目入选“揭榜单位”名单，其中，医学人工智能数据库方向，杨子峰教授主持的《呼吸系统疾病人工智能医疗器械数据库》项目入选；人工智能医疗器械真实世界数据应用平台方向，郑劲平教授主持的《呼吸医学人工智能医疗器械真实世界数据应用平台》项目入选。

    工信部网站信息显示，经各地各单位推荐、综合评审和网上公示，确定了人工智能医疗器械创新任务揭榜入围单位名单。入围单位分为“揭榜单位”和“潜力单位”两类，“揭榜单位”为创新任务攻关主体，鼓励“潜力单位”实施揭榜任务。入选单位共有221家，涉及8个方向：智能辅助诊断产品、智能辅助治疗产品、智能监护与生命支持产品、智能康复理疗产品、智能中医诊疗产品、医学人工智能数据库、人工智能医疗器械临床试验平台、人工智能医疗器械真实世界数据应用平台等。工业和信息化部、国家药监局将开展不定期抽查和中期测试评价，根据实际攻关进展和测评排名情况，对“揭榜单位”和“潜力单位”动态调整。

呼吸系统疾病人工智能医疗器械数据库

    当下呼吸系统疾病呈现日益增长、种类复杂、重症率高的特点，尤其呼吸慢病与呼吸系统突发传染病的防治工作是健康中国发展的重大战略需求。随着医学数据维度增高及医疗器械品类增加，传统医疗器械研发与应用已不能满足呼吸诊疗新形势的需求，人工智能医疗器械为呼吸系统疾病诊疗提供了新技术路径。作为新兴技术应用到临床，需要监管科学建设与针对性应用标准制定，其核心基础在于研发与应用过程中的标准化数据产出与管理，急需建立适合我国呼吸健康领域的人工智能呼医疗器械专用数据库。

    为满足呼吸疾病人工智能医疗器械监管的急需，实现标准管理、合规使用、有效开发、科学监管，由广州呼吸健康研究院副院长杨子峰教授牵头，广州医科大学附属第一医院国家优青梁文华教授、中国食品药品检定研究院王浩副研究员与刘东来副研究员及相关企业联合攻关，充分发挥各自优势，包括广州呼吸健康研究院的呼吸系统疾病临床研究与医检融合优势、中国食品药品检定研究院的监管科学积累以及相关企业的产品应用与管理能力，建立具有针对性、科学性、规范性的呼吸系统疾病人工智能医疗器械数据库。通过分布式云技术呼吸疾病大数据多中心平台，构建呼吸疾病人工智能数据规范标准与数据集，实现呼吸疾病人工智能产品的有效训练及科学验证。

    项目特色之处在于采用云技术及NLP数据结构化技术，针对呼吸疾病的高维度数据，通过服务平台基础设施、数据汇集存储平台的构建，建立多个合作分中心；针对呼吸疾病的医检融合需求，进行数据规范及标准制定；并根据标准建设，采用多种深度学习模型对数据集进行标注与分类，结合数字仿真技术进行数据集模拟，产出高质量监管级别临床数据集，用于应用研发与科学监管。

    项目数据库将用于包括肺部肿瘤以及呼吸感染的呼吸系统疾病人工智能医疗器械产品的训练、测试、临床研究、真实世界研究、质量评价、标准构建；所涉及人工智能产品预期用途包括影像辅助诊断/检测/分诊、多模态辅助决策以及基因测序数据挖掘与人工智能解读。实现智能辅助个性化诊断、精准治疗辅助决策支持，支撑呼吸系统疾病的智慧医疗。

呼吸医学人工智能医疗器械真实世界数据应用平台

    平台根据呼吸领域长期积累的知识和经验，对医疗器械及临床原始数据进行再加工，以符合人工智能研发与评价的要求。基于该中心创新的人工智能医疗器械可以给出呼吸疾病的诊断参考，减少医院影像判读的工作量；辅以可穿戴设备大数据分析技术，可预测呼吸疾病的患病率以及患者病情发展趋势。因此，呼吸医学人工智能医疗器械真实世界数据应用中心具有显著的产业支撑价值。此外，申报单位在数据库建设、自然语言处理、医疗多模态大数据融合管理、隐私保护、人工智能、物联网技术方向有较好基础，与企业联合成立呼吸医疗大数据联合实验室、呼吸介入大数据联合实验室、呼吸影像与智能医疗联合实验室、肺功能大数据联合实验室、可穿戴医疗大数据联合实验室等。项目团队牵头承担国家重点研发专项《呼吸系统疾病临床研究大数据及生物资源库平台》及国家疑难症诊治提升工程信息化建设项目，并以此开展呼吸领域的人工智能及大数据研究。

  项目制定呼吸疾病真实世界数据采集、治理、共享、利用、安全保护等机制，制定真实世界数据支撑人工智能医疗器械的评价方案，并开展人工智能医疗器械产品的真实世界数据评价。项目预期建设成为呼吸医学人工智能医疗器械真实世界数据应用中心，采集公共医疗机构的全量诊疗数据+合作单位医疗数据目录库（动态增长）；满足多中心、多设备、多模态等要求（多中心）；保证人工智能测试数据具有多样、真实、可靠的数据来源（多样性）；医疗数据的标准、种类、体量能满足各类数据抽样方法的要求（标准与超大样本）；医疗数据安全与共享满足伦理规范（安全与共享）。

(来源于学校新闻网）