RONG出创新—2019年度春季学期“医工结合系列研讨会”圆满落幕

7月11日下午， 由清华大学临床医学院和数据科学研究院联合主办的 2019年度春季学期“医工结合系列研讨会”第四次会议 成功举办，来自清华大学、北京大学、中国医科大学等数十所院校的工科学者，以及来自清华四家附属医院、首都医科大学附属安贞医院等单位的一线医务工作者齐聚于此，对医工双方如何真正打破壁垒、实现跨领域合作等问题进行了深度交流与探讨。 本次会议由清华校友总会AI大数据专委会秘书长王霞主持。

2019年度春季学期“医工结合系列研讨会”第四次会议现场

本次会议的主题为 “心电数据标注系统和深度学习诊断算法研究” ，清华大学电子工程系副教授 王贵锦 与在场嘉宾分享了他在该项目中， 与北京清华长庚医院内科副部长、心脏内科张萍主任的合作心得与研究经验。 同时，围绕着“研究背景和意义”、“构建中国人的心电大数据集”、“基于深度学习的心电辅助诊断研究”以及“新兴的便携式心电设备”这四个维度，王贵锦老师也向在场嘉宾深度讲述了如何构建基于深度学习的智能诊断系统、构建可用于常规心电数据的众包式标注系统，以实现医生更高效、便捷的进行心电数据标注。

清华大学电子工程系副教授王贵锦发表题为“心电智能诊断的研究与探索”的演讲

王贵锦老师表示，心电辅助诊断的发展具有两方面重要意义，一是能够构建有高质量标注的中国人的心电大数据集；二是可以利用海量心电数据，借助人工智能技术大幅提升辅助诊断能力。而 以上这些实现的前提都是“医”“工”双方可以切实合作，从前期论证研讨和基础性探索研究，到后期多方面实践和成果实现，都少不了跨学科的融合交流。

随后，王贵锦老师总结了我国现阶段心电智能诊断发展的机遇和挑战。他表示：“我国医院信息化的全面建设、深度学习技术的快速发展以及公民对于心血管健康的进一步关注，是ECG(心电图) AI发展的机遇，但是我们也应该注意到其所面临的挑战，例如如何提高临床心电检测的辅助诊断能力、如何提高便携式心电检测的智能诊断能力、如何用心电数据提升高危疾病的筛查能力等。”

王老师的发言引起了在场各领域嘉宾的兴趣，大家积极提问、踊跃发言，纷纷就相关专业内容进行广泛交流。来自各家医院不同科室的医生们相继发言，从临床医学的角度不断提出自己的困惑以及需求；在场的工科学者则秉承着“相互走进、相互倾听、相互理解”的理念，与各科室医师进行着深度对话。会场氛围热烈，与会嘉宾均表示收获颇丰。

至此，2019年度春季学期“医工结合系列研讨会”圆满落幕，这是一次创新的尝试，也一次与众不同的探索，相信它能够进一步调动全国各高校理工科专家学者与一线医务工作者合作科研的积极性，也将进一步实现“医工结合”的切实落地，促进我国健康医疗事业的有机发展。

与会嘉宾合影留念

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