国内外对于 “大数据+人工智能” 模式在医学临床应用的研究正在逐步深入，计算机对某些疾病的影像诊断水平已能达到专家水准，未来或为实现精准诊疗、保障大众健康带来突破性进展。
促进和规范健康医疗大数据应用发展是国家大数据战略布局的重要组成部分，而发展健康医疗大数据离不开各大医疗机构的努力探索、积极参与。
12 月 2-4 日， BEYOND Expo 2021 于中国澳门威尼斯人金光会展中心重磅举行。作为 2021 年度亚太地区最具影响力的科技博览会之一，本次大会邀请到了众多行业专家学者与意见领袖畅谈创新未来。大会同期举办多场主题论坛，涵盖元宇宙、绿色经济、智慧医疗、人工智能等多个领域，为企业、产品、资本和产业提供全方位融合互动的平台，促进亚太地区甚至全球科技创新行业的发展。智慧医疗论坛是 BEYOND Expo 2021 的重点活动之一。澳门科技大学讲席教授张康在论坛发表题为《大数据、人工智能药物研发与医学大健康等场景的精准诊疗的应用》的演讲。
以下为澳门科技大学讲席教授张康先生的演讲部分节选内容:
“大家都知道近几年在国内外的数字医疗有一个很大的增长和突破，有非常多的数据。这个数据有非常多的多样性，它包括说影像数据、基因检测、临床检测数据等等，但是很多的这种电子病历是文本数据，怎么把所有的数据都综合起来，能够更好的做个性化的治疗，这是一个非常重要的挑战。” 张康教授谈到。
随后澳门科技大学讲席教授张康分享了澳门科技大学和科大附属医院在大数据、人工智能药物研发与医学大健康等场景的精准诊疗的应用例子：
“在 2017 年，我们引用了一个比较成熟了一个技术叫做迁移学习。为了做出很准确的影像诊断的 AI 模式，它必须需要有大量的数据，而且是优质的标注好的数据。我们创建了一个很大的图像数据库，用 AI 去学习怎么去识别图像，最后迁移到怎么去识别医疗图像。我们第一个迁移就是诊断一个眼科的疾病，叫黄斑变性和糖病视网膜病变。我们使用断层扫描，通过 AI 识别图像数据库，我们就把需要的几十万的数据降到了 10 万级以下的数据。”
张康教授表示，2018 年，澳门科技大学首次使用迁移学习的算法实现了三种类型影像学数据和眼底等疾病的智能分类，并让模型可解释；之后，科大基于 11.5 万多张视网膜眼底图像，利用深度学习技术，结合人目学与体征和面部特征数据开发了一个检测慢性肾病和 II 型糖尿病发病率，评估病情进展的人工智能系统，其准确率高达 85%~93%。
张康教授最后对于大数据，人工智能药物研发与医学大健康的精准诊疗的未来进行了展望，“人工智能它确实是无处不在，而且无所不能，很多医学的一些很棘手的问题都能够被解决，我们希望今后通过我们共同的努力，我们能和澳门地区以及所有的兄弟单位共同努力的话，能够为整个医疗社会做出更多的贡献。”
