上海2023年5月16日 /美通社/ -- 自ChatGPT驚艷問世以來，人工智能再次身處變革浪潮，“涌現”（emergence）一詞正被反復提及。廣義來說，它是指在更高層次上出現的一種新屬性、行為或模式。而將其進一步置于AI領域，它常被用以描述AI模型的訓練量達到某個閾值時，模型自身能力驟增的現象。

這一概念在聯影智能此次CMEF的新品發布會中，也被作為一大關鍵詞進行深入探討。聯影智能首席運營官詹翊強表示，“現階段AI發生涌現的根因，也許在于單個任務能力的補齊。那么當我們把自身現有的AI應用、平臺、技術融合起來，是否會誕生一些新的、意想不到的能力？”

5月14日CMEF開展首日，作為聯影集團在人工智能領域中的重要戰略布局，聯影智能以應用、平臺、技術三大融合為方向，重磅發布九大解決方案。自2017年成立以來，聯影智能以獨有“全棧全譜”發展脈絡快速生長。立足當下技術變革的交叉口，此次聯影智能以“融合之道”探尋AI涌現之根因、對話醫療AI之未來。

“應用”融合：場景化覆蓋，讓精準診療觸手可及

放眼AI應用在醫療領域的落地圖景，多以單點、單線的AI應用模式鋪展開來。從單體醫院的臨床診療，到上下級醫院雙向轉診，再進一步擴展至產學研醫多方協同的學科前沿探索，多元的場景需求尚且缺乏全鏈互通的智能解決方案予以實現全維覆蓋。

基于此，聯影智能以自身全棧全譜應用為基礎，基于“將AI場景化覆蓋”的思維，讓自有AI應用的邊界進一步消弭，重磅推出基于多場景、多疾病、全流程、一體化的六大融合解決方案，覆蓋胸痛、卒中、骨科、泛血管、縣域協同及體檢六大領域。

以聯影智能此次推出的胸痛中心精準診療融合方案為例，該方案囊括聯影智能數款心臟領域高端AI成果，助力AI從臨床走向科研。其中，針對胸痛場景，AI可自動識別危急重癥胸痛患者，并提供急性心肌梗死、肺栓塞、主動脈夾層胸痛三聯AI輔助診斷，高效排摸胸痛原因，加速救治流程。同時，該方案圍繞冠心病診療，向多模態、全鏈路進一步延展，支持從患病風險早篩到形態學、功能學等多維影像輔助診斷。此外，該方案更包含了業內首款CTP心肌灌注智能分析系統及首款MR心臟智能分析系統，為前沿的心臟疑難雜癥分析提供AI工具，助力心臟學科高質量科研探索。

針對腦卒中這一重大基層危急重癥，聯影智能推出的卒中中心精準診療融合方案亦實現了從單應用到全閉環、從單模態到多模態的突破，開創腦卒中救治新模式。臨床救治層面，該方案可全棧覆蓋從高危人群篩查到分診預警、影像診斷、療效評估、隨訪的AI應用。進一步擴展到區域救治場景，該方案同步支持以數據聯通上下級救治單位，助力建設基層防治中心、重癥急救中心和質控科研中心，構建區域協同診療生態。目前，由聯影智能參與建設的全國首個數智化基層協同救治體系已成功落地湖北，在短短數月內已化解超30個家庭危機。未來該方案推廣至全國，或能為數以萬計的家庭免于卒中帶來的生命危機。

“平臺”融合：一體化聯動，診療研助力攻堅醫學重疾

除了對自身應用的融合外，聯影智能此次亦將重點放在其自有臨床應用、診斷、科研、管理平臺的無極融合。此次，針對腫瘤、心臟、腦科學這三大重點領域，聯影智能重磅推出三大前沿創新融合解決方案，致力于支持該三大領域的科學研究與臨床應用級成果互相轉化、多模態數據一體化管理、多角色融合共創，與產、學、研、醫多方共建成果創新轉化平臺，加速攻堅高難醫學重疾。

聯影智能首席運營官詹翊強表示：“以我們在科研平臺與臨床平臺的融合為例，我們在科研平臺上有大量的科研工具，在臨床平臺上擁有對各個病種的AI智能分析。這兩大平臺以乘數效應融合后，一旦推出新的臨床應用，用戶便可自動獲得相應的科研級工具以供科學研究，反之，用戶亦可基于自身在該平臺的學術科研成果，實現相應臨床成果的快速落地轉化。”

以聯影智能此次重磅推出腫瘤診療前沿創新融合方案為例，該方案將診斷、治療、科研無縫銜接，為攻破癌癥難題實現全棧AI賦能。診療聯動層面，該方案可輔助醫生為患者秒級檢出腦、骨、乳腺、前列腺等多類腫瘤，同步支持多模態影像診斷，進行腫瘤良惡性AI智能評估。如患者需進一步手術治療，AI可同步為醫生生成個性化病情詳解，并輔助醫生進行精準手術規劃。如患者需進行放療，AI可實現自動靶區勾畫，助力實現一站式放療，將放療過程從幾天縮短到幾分鐘。

該融合方案進一步將科研場景融合進臨床診療場景中。聯影智能自研研究工具能夠大幅降低用戶對編程與算法的學習成本，為用戶從課題管理、智能標注、圖表輸出到臨床驗證全流程提供平臺支持，AI可同步支持基于腫瘤臨床工作流的智能病例收集，將臨床研究無縫轉化為應用級成果，支持腫瘤多模態數據一體化管理，并且支持讓產學研醫等多個科研工作者在線協同共創，構建從臨床到科研的緊密閉環生態，加速完成原創性技術成果轉化。

“技術”融合：探索醫學影像結合自然語言的新路徑

立足AI技術變革浪潮，醫療行業長期顛覆性變革抑或可期。此次CMEF，聯影智能擬融合自有AI技術，基于文本、圖像、視頻等多模態信息，以基于醫學數據、自研人工智能模型、自有算力平臺、自研算法引擎，探索醫學影像結合自然語言的新可能，助力實現醫療AI遷躍式演進。目前，聯影智能已與上海科技大學、上海交通大學聯合提出了融合LLM和MIA模型的AI輔助診療系統框架，相關學術成果已成功發表。

作為醫學影像AI領先企業，自成立之初聯影智能便以全棧全譜角度通盤思考AI在醫學影像應用端的可能性，并付諸全維AI實踐。這一全棧全譜體系正在為聯影智能的這一技術構想提供值得期待的確定性。

聯影智能首席運營官詹翊強表示，“現階段，我們正處在一個AI涌現的時代，也是一個AI大探索的時代。作為聯影集團在人工智能領域中的重要戰略布局，聯影智能將繼續以全棧全譜體系為根基，讓醫療AI實現多源融合，以構建精準診療新場景、打造聯動創研新生態、驅動醫療AI新范式，為健康大同獻科技福祉。”