中科院田捷教授：基于AI和医疗大数据的影像组学研究及其临床应用丨CCF-GAIR2018(20)

我们这些特征不仅仅说明它有用，还要想办法跟医生沟通，把这些特征变成可视化的，让医生能接受，说明它的临床意义。这也是一个痛苦的交互过程。
观众提问：刚才我看到您的迁移学习的工作，把上百万张自然图像迁移到肝脏的医学图像上，但是我看到有文章说迁移学习必须要有医学的意义，如果您这样做的话，让自然图象迁移到医学图像上，它的临床意义在哪儿？医生会接受这样做吗？
田捷教授：医生能不能接受，关键看临床效果，关键看你能不能针对临床解决问题。
我没有去计算机视觉的会议，我现在反而是跑到美国临床肿瘤学会、美国肿瘤学会的会议上，你要到临床医生那里，让他们“折磨”你，找出他们能接受的临床效果和临床意义，这时候你的模型才真正起作用，我们老在计算机视觉会议上谈我的方法和参数好，我觉得意义不大，当然能写文章，只是把纸变成钱。
所以我说我们技术人员要穿上医生的马甲，到医学的会议上交流。我是工科生，但近些年我没有发表一篇计算机方面的文章，都是医学的文章。这一点我非常自豪，我能在医学的杂志上发文章，就非常具有临床意义，因为审稿人都是医生，说明我已经穿上医生的马甲了。
我认为，这是所有想在医学领域深耕的工科生都需要做出的转变，必须站在医生的角度去思考问题，让他们来当裁判，让他们来鉴别。雷锋网雷锋网