作為影像醫學部主任，未來梁長虹將更多關注放射科、超聲科及核醫學科的發展。
作者 | 李雨晨
雷鋒網AI掘金志消息，2月4日，廣東省人民醫院影像醫學部主任兼放射科主任梁長虹在朋友圈發佈了卸任消息，稱已完成請辭放射科主任，並任命副主任劉再毅為放射科主任。
梁主任說到，“在社會各界朋友支持下，放射科同仁的努力下，廣東省人民醫院放射科歷經20年發展取得了一定進步和成績，感謝科室同仁和社會各界的支持和幫助。”
廣東省人民醫院放射科是廣東省衛生廳特色科室，廣東省人民醫院重點科室，為廣東省及華南地區提供高質量的影像檢查服務。在20多年的時間裡，廣東省人民醫院整合了廣東省心血管研究所及廣東省老幹病區放射科，成為一個統一的放射科室。
對於今後的工作內容，梁主任表示，作為影像醫學部主任，未來將更多關注放射科、超聲科及核醫學科的發展。
思想開闊的科室帶頭人
作為頂級三甲醫院的放射科帶頭人，梁長虹主任幽默風趣、思想開闊，同時也積極探索自動化、AI、大數據等新技術在影像科的應用落地，並將這種“技術思維”帶到自己的科室管理中。
廣東省人民醫院放射科近年來在人才培養、學科建設、科學研究、醫療業務等方面碩果累累、成績靚麗，2016年更是異軍突起，在“復旦大學醫院排行榜”公佈的2016年度專科排名中，廣東省人民醫院位列全國第9位，在省級醫院放射科中，位列全國第一位。
在談及放射科學科建設的關鍵時，梁長虹主任言簡意賅地指出：關鍵在於“戰略，戰略，還是戰略。”制定正確的戰略方針和目標極其關鍵。“業務第一，科研突破，智能管理” 十二字方針就是放射科的戰略方針。在近10年中，放射科緊緊圍繞這個戰略思想，在發展的道路上所向披靡。
梁長虹主任曾表示，自己所在的科室是全國最早引入影像存儲 / 報告系統（PACS/RIS）的單位之一。從2009年開始，影像科就與RIS廠商合作，自主設計工作管理流程，並整合進RIS系統中，科室管理基本實現自動化：電腦系統每天自動分派報告到醫師工作站，自動統計、自動質控，此外還實現了遠程VPN閱片，醫師可以在全球任何有網絡的地方，實現遠程閱片和會診。
而到了大數據和人工智能時代，梁主任依然保持充足的學習和鑽研熱情。現在，梁主任的科室中有很多團隊，正在進行基於CT影像的三維重建、VR和3D打印的研究，以及個性化支架打印的研發。
在雷鋒網承辦的CCF-GAIR 2019全球人工智能與機器人峰會上，梁主任出席會議並且發表演講。他從放射科專家的角度，分享了很多自己對於AI技術的看法。
他表示，基於深度學習的算法給醫療行業的發展帶來了很多好處。例如，檢測算法將解決“大海撈針”的搜索問題，發現乳腺鈣化和肺結節；配準和分割工具將減輕單調的測量和繪製肝轉移瘤的時間進程；解剖測量應用程序將繪製器官體積的正常範圍；而分類程序將有助於解決診斷難題。
梁長虹主任說到，儘管AI還存在很多數據和應用上的挑戰，但是最重要的是，醫生要去參與人工智能的發展，要正確地理解它和研究它，而不要去阻止它。
在他看來，AI在影像學的方向應該分兩部分：基於數據應用和基於設備應用。基於設備的應用已經比較成熟，AI技術可以改善圖像的信噪比，減低輻射劑量提升圖像質量，還可以進行標準的採集等一系列工作。而基於數據的應用挑戰更大，例如模型的共性和可泛化性，這些都是需要醫工雙方共同探索和解決的問題。
精於學術的科研尖兵
接任廣東省人民醫院放射科主任的是劉再毅教授，現任中華放射學會青委會、中國放射醫師協會青委會、廣東省放射學會副主任委員。2018年獲中華放射學會“傑出青年獎”。先後發表SCI論文50餘篇，主持及參與課題十餘項，包括國家重點研發專項基金、廣東省聯合基金等。
劉再毅主任是一名學術科研尖兵，對於新興技術保持十足的熱情和思考。
在梁主任塑造的學術氛圍中，劉再毅帶領他的團隊，在科研方面疾步前行。他們通過醫學與工科的技術交叉，通過大數據圖像定量化的影像組學分析，發掘出醫學影像中隱藏的信息密碼，其結果可以用於對患者情況的預測，包括療效預測、預後預測、腫瘤定性等。
2016年，其課題組基於影像組學構建列線圖（nomogram）對結直腸癌淋巴結轉移術前預測的結果發表在臨床腫瘤學領域頂級期刊《J Clin Oncol》上。
在2019年梁長虹主任請辭的同一天，劉再毅主任以“結直腸癌影像組學”項目入選“國家傑出青年科學基金資助項目”，這是廣東省人民醫院首次獲此項目。
這個過程中，劉再毅最大的啟示就是醫工交叉學科合作。“中國的臨床醫生都是醫學背景，沒有工學背景，而在做圖像、數據處理，特別是涉及到程序軟件時，光憑醫生自己是難以完成的，這時候就需要醫工交叉。最初我們‘單打獨鬥’時在技術上遇到了瓶頸，在科主任梁長虹教授的點撥下，把工科力量加入進來，發現非常有幫助，能迅速解決問題。”
與劉再毅主任團隊合作的中科院自動化研究所田捷教授也表示，如果能用AI大數據、影像組學來研究、描述和量化，就很有可能大大提高五年生存率。這也恰恰是影像組學的切入點——融合臨床基因影像大數據的信息，把影像往前移，基因往後移，這樣就能更準確的觀察、診斷疾病的發生和發展。這不僅是影像組學的切入點，也是AI在臨床上的切入點。
在這樣的思維引導下，廣東省人民醫院曾利用2007-2011年的結直腸癌病例資料，與田捷教授團隊開展醫工交叉學科合作，利用已有的CT圖像提取並篩選影像組學特徵，建立了影像組學標籤，成功預測結直腸癌患者的淋巴結轉移狀況。
作為影像科知名醫師與醫工交叉專家，劉再毅一直對AI技術保持關注。早在2017年，在接受AI掘金志專訪時談到的諸多觀點，現在看來仍然對醫療AI行業影響深遠。
作為醫療AI產品研發的關鍵因素，醫生一直是眾多公司追求合作的對象。在談到與AI公司的合作關係時，他表示，雙方的合作必不可少，但一定要以醫生為主導來做，公司負責後續的產品化。其中最關鍵在於：要解決什麼樣的臨床問題。
“合作雙方都是要提升診斷率，差異就在於具體聚焦在什麼地方？科研解決的是懸而未決的問題，而AI公司是要打造一個產品解決實際問題，雙方目標不一樣。”
因此，他提出，工業界和學術界的合作，對雙方都有很高的要求：一是有共同的目標；二是有很好的合作機制，協調如何把利益最大化；三是雙方團隊質量很重要，缺一不可。
江山代有才人出。
在自己的卸任官宣中，梁長虹主任最後說到，“衷心期待各界領導和朋友繼續對本人、對劉再毅及對廣東省人民醫院放射科給予大力支持和幫助。相信在再毅帶領下，我們一定更美好。”
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首發平臺：AI 掘金志
疫情當下，CT檢查成為新冠肺炎的重要診斷依據，“如何對新冠肺炎的疑似病例進行正確診斷”，成為放射科醫生們短時間內要強化的一項技能。
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