北京时间年9月23日18时，第十四期《京津冀耳鼻咽喉头颈外科疑难病例研讨会》如期举行。此次会议依然采用线上方式进行，会议由“北京医学会耳鼻咽喉头颈外科分会”、“北京医师协会耳鼻咽喉专科医师分会”和“中国医学装备协会”联合主办，国家卫医院耳鼻咽喉头颈外科承办，线上参会人员共人。本期疑难病例讨论会的主题为：人工智能推动学科大发展。
本次会议由国家卫医院耳鼻咽喉头颈外科行*副主任刘剑锋教授主持。医院耳鼻咽喉头颈外科主任、中华医学会耳鼻咽喉分会前任主任委员高志强教授,北京医学会耳鼻咽喉头颈外科分会主任委员、中华医学会耳鼻咽喉分会候任主任委员*志刚教授为本期病例讨论会做了热情洋溢的致辞。
会医院信息科高级工程师、医院协会信息管理专业委员会副主任委员、中国卫生信息学会常务理事、北京市信息化专家咨询委员会委员薛万国给大家带来“医学人工智能应用的挑战”专题讲座。薛教授主要从人工智能的主要方法及医学人工智能的进展进行了介绍。在人工智能的主要方法方面，主要对基于规则的推理、机器学习及知识图谱的方法进行了介绍。在医学人工智能的进展方面，主要对人工智能在临床工作中的应用进行了详细讲解，主要包括合理用药的审核、急性胸痛的鉴别诊断、糖尿病患者并发视网膜病变的风险预测及医学影像辅助诊断等示例。通过这些示例薛教授还总结了当前医学人工智能应用呈现的特点，主要包括：（1）研究范围多局限于单一问题及单一疾病；（2）研究热点主要集中在影像识别、知识库辅助诊疗路径的选择及病案质控方面；（3）技术上使用的特征信息较为单一；（4）研究成果参与测试比赛比较多，极少项目转化为临床应用。最后薛万国教授提出目前的人工智能的发展仍然是初步的，距离广泛应用还具有较大距离，我们对人工智能应抱有合理期待。
在人工智能在临床中应用环节。首医院耳鼻喉科主任朱丽教授带来了“AI在鼻科疾病诊疗中的应用-北医三院的探索和实践”。朱丽教授主要从AI在鼻科疾病文本数据处理研究、图像数据处理研究及VR技术研究三个方面进行介绍。同时朱丽教授详细介绍了北医三院过敏性鼻炎诊断预测模型、过敏性鼻炎智能辅助诊断模型、鼻型NK/T细胞淋巴瘤预后模型、图像自动分割技术及鼻颅底VR技术，并强调了医学规则在AI技术运用于临床工作中的重要作用。
接着，医院头颈外科行*副主任钟琦教授带来了“基于卷积神经网络的AI在喉窄带成像诊断中的多中心研究”。钟琦教授首先介绍了窄带成像内径的原理及其在喉癌诊断中的重要作用。钟琦教授指出本研究主要是利用卷积神经网络技术对喉病变中窄带成像内镜检查的图像进行深度学习。此研究采集了例患者喉窄带成像，并进行了病理学验证，其中例图像被应用于早期学习训练软件，例图像被用于NBI图像的独立验证集，同时有4位专科医生进行回顾性数据队列验证，且4位研究专家均无法获得患者信息，最终结果显示经过深度学习，AI诊断准确率可达到90%左右。钟琦教授最后总结：此项技术可以辅助专家诊断，有利于提升低年医生的诊断水平，缩短低年医生的学习时间，网络版的普及可医院，动态捕捉技术热点描记是未来的值得