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人工智能在内镜、疾病管理、基础研究中的应用进展
报告者：于红刚
武汉大学人民医院
消化内镜领域，AI 应用前景广阔。基于深度学习的计算机辅助检测（CADe）、辅助诊断（CADx）及辅助质控（CAQ）系统是近10年研究热点，研究证明，AI有极大潜力提升癌前病变和早癌检出率，规范年轻医师操作，提高基层诊疗水平。
于红刚教授团队在该领域完成了从医工结合、临床验证到设备商品化的全链条研发。近年来，团队将工作延伸至疾病管理：一方面开发全自动内镜检查报告系统和院外随访系统，助力内镜中心智能化；另一方面整合影像、电子病历等多模态数据，开发 AI 辅助诊疗系统，实现精准诊疗。此外，团队尝试推动AI成为科学发现的“新引擎”，利用自然语言处理和生物信息学算法构建知识图谱，解析疾病进展中的多组学特征，构建分子调控网络，加速机制解析和药物靶点发现。
本报告中，于红刚教授将围绕AI在消化内镜从诊断到全流程管理的探索与实践，系统梳理团队在病变检出、质控、报告生成、疾病管理及科学发现等方面的研发成果与临床经验，探讨医学AI落地的挑战与未来方向。
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