2021年10月22日，一场有关人工智能与医疗医药的高科技创新盛会在我校拉开帷幕。在2021年全国双创周深圳活动暨第七届深圳国际创客周的创新号角下，香港中文大学（深圳）创新创业创意中心（以下简称CIDE）联合香港中文大学（深圳）医学院 （MED）、深圳市人工智能与机器人研究院 （AIRS）、香港中文大学（深圳）生命与健康科学学院 （LHS）、深圳市大数据研究院 （SRIBD）以及建设银行深圳市分行共同举办2021人工智能打造医药领域新典范主题会议。
会议坚持“高端化、国际化、专业化、市场化、智能化”的办会方针，立足以人为本的价值取向，成功打造了“更多元、更开放、更活力”的大会生态，吸引了全球内外众多学者、业界精英、创新创业人才的参与。
为做好疫情防控工作，本次大会在微赞及CIDE哔哩哔哩官方账号等平台进行全球同步直播。大会配有中英文同声传译，在线观看及参与人数超39.55万人次，为全球人工智能医药领域的专业人士打造了一场创新盛宴。
演讲嘉宾合影
嘉宾主持
会议由香港中文大学（深圳）创新创意创业中心联席主任林至颖教授主持。会议伊始，林至颖教授对线上参与会议的嘉宾和观众表示热烈欢迎和衷心的感谢。
开场致辞
香港中文大学（深圳）医学院创院院长、校长讲座教授郑仲煊为会议作开场致辞。郑仲煊教授从AI医疗的相关技术、AI医疗的潜在威胁以及AI医疗技术市场化的相关现状三个角度，为参会人员带来了一场精彩的主题学术分享，正式开启了这场专精创新的大会。
主题演讲
开场演讲：生物计算在粤港澳大湾区生物医药产业发展中的科学价值
嘉宾：黄宪达 香港中文大学（深圳）生命与健康科学学院副院长（教学），校长讲座教授
香港中文大学（深圳）生命与健康科学学院副院长（教学）、校长讲座教授黄宪达围绕主题展开了精彩的宣讲。黄宪达教授从粤港澳大湾区生物计算研究现状开始，学术科研与市场商用两线并重，为与会人员深度阐述了科学、科技以及产业应用三者之间的关系。
主题演讲I：一个关于研究和创新的理论
嘉宾：张昕 深圳市人工智能与机器人研究院副院长
深圳市人工智能与机器人研究院张昕副院长以贝尔实验室为例，带来了“一个关于研究和创新的理论”的主题演讲。张院长引用多位前辈的观点，多角度分析了研究（research）和创新（innovation）的异同，结合自己的科研与创业经历，向听众传递了两条经验：一、研究和创新不是一回事，如何做好创新有规律可循；二、人工智能是助推器，需要与行业紧密结合才有生命力。
主题演讲 II：结合人工智能与高分辨质谱的病原菌耐药性快速检测
嘉宾：李宗夷 香港中文大学（深圳）生命与健康科学学院及瓦谢尔计算生物研究院副教授
香港中文大学（深圳）生命与健康科学学院及瓦谢尔计算生物研究院李宗夷副教授为大会带来了专业的学术汇报。李宗夷教授表示，病原菌耐药危机是全球关注的卫生健康问题。针对这一主题，李教授以AI如何加快细菌耐药性检测为切入点，围绕鉴定流程与优点、研究创新与难点、研究成果与未来展望等方面，特别是针对AI预测系统实际应用到临床医疗上的效果，以及AI如何改善抗生素用药以及降低重症死亡率，系统全面地介绍了“人工智能与高分辨质谱的病原菌耐药性快速检测”的全过程。
致辞
讲者：Michael Ferguson 香港中文大学（深圳）经管学院高级副院长
主题演讲后，香港中文大学（深圳）经管学院高级副院长Michael Ferguson教授进行演讲，再次对嘉宾和听众的参与表示由衷的感谢和欢迎。
圆桌论坛
会议下半场，与会嘉宾围绕“医疗技术创新如何构建新生态？”（What’s New for Healthcare Innovation and Investment？）进行了交流讨论。在香港中文大学（深圳）创新创意创业中心联席主任林至颖教授的主持下，慧科科创投资执行合伙人周政宁先生，深圳力合科创集团、力合生物总经理曾令西先生，香港中文大学（深圳）理工学院助理教授李镇博士，深圳市大数据研究院研究科学家刘李博士以及香港中文大学（深圳）医学院助理教授雷湧博士都从不同角度阐释了自己的见解。
周政宁先生从资本投资人角度和大家分享了人工智能+医疗领域未来有潜力的发展方向。例如AI影像辅助临床决策，大数据用以疫情预警，物联网分别和家用检测设备和医用终端设备连接5G等等。重点是一个研发要真正落地成功，除了本身科技突破外，必须得有数据、用户和资金的配合才行。
曾令西先生着重从AI+药物研发的深度融合纬度切入，提到制药产业的“智能化”趋势，近年来，世界制药巨头，如美国强生公司、英国葛兰素史克公司等，纷纷进入“制药2.0”时代，通过并购、战略合作等方式，利用“机器智能”加快开发创新药物、加速产品管线的扩展和多样化，将制药轨道引入智能化。2020年以来，BAT等科技巨头招募AI药物研发人才，推出药物发现平台，入局AI新药研发领发。曾令西先生通过案例分析了深港发展AI-BT产业的必要性和优势性。深圳力合生物科创有限公司正协同深圳清华大学研究院参与AI-BT人工智能生物技术创新中心的设立，中心将涵盖小分子、蛋白药物、基因、细胞及生物制剂设计、筛选、优化及开发的AI制药计算平台，主要集合靶点发现、分子生成、晶型剂型优化、生物疗效及安全性验证等功能为一体，从计算的角度为药物研发提供基础设施，尤其在数字化和智能化两方面进行技术研发和贡献，打造“药物研发新基建”，建立产业新生态。推动深港AI+BT产业的发展！
刘李博士表示，如今AI已经随处可见，AI医疗也是大势所趋，她以正在进行的两个项目（肝纤维化自动诊断、新冠肺炎患者肺部病变超声图片处理）为例，深度介绍了AI在医疗系统的广泛应用。但刘李博士也指出：AI医疗在发展过程中遇到了很多研究难点，例如医学影像数据获取困难、数据集不平衡，数据预处理代价大，数据处理标准不统一等，AI医疗仍然有很大的发展空间。
雷湧博士关注于以疾病治疗为导向的基因编辑技术研究。他以基因编辑技术与亚健康状态改善为例，科普了如何利用AI医疗解决人类亚健康问题。
李镇博士介绍了基于混合模型的有效肾肿瘤分割框架、基于置信度学习的鲁棒的医学图像分割，以及人工智能辅助的蛋白结构预测及应用等基于深度学习的医学图像处理和蛋白结构预测的研究成果。
圆桌讨论环节，嘉宾围绕当下AI医疗领域发展现状各抒己见。刘李博士认为AI医疗的发展需要政策的大力支持；曾令西先生认为IT与BT交叉人才培养很重要，主要有效建立人才梯队，同时政府要在这个赛道给予产业专项扶持和建立公共服务平台，开放数据资源，这样才能形成湾区的差异化优势，才能构建一个好的AI医疗生态。周政宁先生强调，国内的创业者和投资人除了关注国内的市场外，更加应该拓展国际视野，关注AI医疗在国际上的发展现状，在强化自身科研创新能力的同时，也不忘加强国际合作。
创业者圆桌论坛在林至颖教授的主持下，与会的优秀创业者代表们围绕“与健康科技先锋对话” （Dialogue with Pioneers in HealthTech）主题，就人工智能在医药领域的创新创业新风向进行了前沿分析与深度讨论。
湖南省⾃兴⼈⼯智能科技集团董事长蔡昱峰博⼠分享了他的创业经历。蔡昱峰博⼠表示，自兴集团进入AI医疗领域后，从多场景探索，逐渐来到关注人类染色体核型分析这一专精领域的研究，未来要用AI深挖数据，持续推动科研与应用的发展。
深圳市中科光芯半导体科技有限公司创始人及董事长郑君雄博士围绕人工智能+激光在医疗领域应用的主题，以“人工智能+激光无创血糖检测”与“人工智能+激光新冠肺炎病毒检测”两项产品为例，系统介绍了AI医疗实体产品的市场商用推广，并提出了“天下无病”的宏伟愿景。
爱智慧科技创始人及CEO梁新刚先生则更关注AI+医药项目。梁新刚就第三方企业如何利用AI帮助医院药厂等医疗机构提高效率做了深度阐述，并分享了他和他的团队开发中医舌诊AI、用户导诊预诊AI、医生诊断辅助AI、视觉识别药材AI、慢病个性化监护系统AI等众多软件的过程，让与会人员充分了解当下AI在医疗市场的运用机制。
Xavor Corporation首席执行官Humayun Rashid博士的主要创业科研领域是老年人健康医疗。他指出：AI不是万能的，疾病的预防需要精准的AI预测，而AI预测则需要大量的数据学习；Rashid博士同时倡导，应该在大数据的基础上，建立更加准确的个人数据模型（Personal Health Data Model），从而便于让老年护理学专家与人工智能专家深度合作，真正让AI在老年医疗领域大放异彩。
各位创业者与企业家在讨论环节分享了各自在AI医疗领域奋斗的经验与教训，为想进入或已经进入该领域创业的人提供了宝贵的借鉴。蔡昱峰先生说，创业没有固定的范式，从哪里切入，如何切入都要结合个人资源与自身能力合理决策。梁新刚先生说：“对于AI医疗产业来说，市场非常的重要，没有市场，一切技术都是空谈。因此，在进入这个行业之前，一定要对行业的现状有充分的了解。”郑君雄先生非常认同梁新刚先生的观点，他也认为，只有市场有活力，技术才能有活力；与此同时，他还非常注重团队的建设和发展。郑君雄先生建议，创业者最好能先有一些相关行业的经验积累，之后再进入这一领域进行创业。
圆桌论坛
在与嘉宾互动问答的环节，与会者踊跃发言提问，嘉宾仔细解答。下面就一起与小编看看一些精彩互动。
Q：人工智能是否真的能取代医生？
李宗夷教授：人工智能目前还不能完全取代医生的角色。因为在医疗领域，很多病症的诊断和治疗需要大量的经验积累。如果人工智能也能进行临床经验积累，或许可以作为医生的辅助工具，在医生诊断治疗时，特别是手术过程中，提供必要的信息和帮助。实际上，AI与医疗方面的很多问题值得探索和研究，但是能做到多准、多快、多有效，还有待未来的进一步发展。
黄宪达教授：人工智能确实能够在药物研发过程中大大减少研发时间，提高研发效率。无论是药物靶标寻找、药物研发研发和修饰，以及药物临床试验的模拟，AI都能起到很大的作用。
Q：请问教授怎么看AI可解释性的问题。
张昕院长：AI可解释性不是AI模型能够可靠工作的必要条件，也许只能让使用者感到放心。只要模型经过足够的验证，在足够多样化的应用场景下，能具有足够的鲁棒性，就可被信任。与其关注可解释性，不如关注测试的完备性。比如你信任一位司机，你并不需要知道他大脑中每一个神经元是怎样工作的，你知道在绝大多数情况下他都会安全地带你到目的地，虽然有极其微小的可能他今天状态失常出车祸，但是你愿意接受这种小概率事件的风险。
李宗夷教授：现在存在的问题是缺少复合型交叉学科人才。AI和BI不相通，做人工智能、数据科学的人很有可能因为没有医疗相关的知识，从而导致没有办法很好地对现象进行解释。不是AI无法解释，而是缺少能够解释的复合型人才。退一步讲，就算不能解释，也并不能抹杀AI在医疗领域的巨大贡献。
结语
本次大会成功汇聚多方资源，聚集科学家、企业家、专家学者、国际组织、投资人与创业者间展开顶级对话，推动大湾区深港青年科技创新协同，搭建大湾区创新创业合作交流平台，助力打造人工智能+医疗健康世界级产业集群。
大会的成功举行离不开大家的支持与帮助。在此，CIDE代表我校向与会的领导、嘉宾、伙伴、朋友致以最诚挚的感谢。让我们下次盛会，再相聚。