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當前，新一輪科技革命和產業變革正在全球范圍內萌發，人工智能在醫療健康領域中的深度滲透與融合創新趨勢已經非常明顯。人工智能在醫學影像與病理輔助診斷、臨床決策支持、語音識別、藥物挖掘、健康管理等領域的探索應用，對醫療健康行業“優化資源配置、提升服務效率、改善服務質量”，提升人類健康水平已形成全球共識。

為加強醫療人工智能領域的國際合作，共同提升人工智能技術對全人類健康水平的促進作用，聯合國國際電信聯盟SG16研究組聯合世界衛生組織（WHO）于2018年7月20日正式成立健康醫療人工智能焦點組（FG AI4H）。

該焦點組致力于健康醫療人工智能的標準預研究，并聚焦健康醫療人工智能的數據格式、標準數據集和算法評估驗證等方面，擬起草健康醫療人工智能（AI for Health）技術報告及遴選健康醫療人工智能垂直領域的最佳應用案例（Bestuse case），聯合健康醫療領域及人工智能跨領域學者專家，共同推動健康醫療人工智能創新發展。

目前，該焦點組由Thomas Wiegand先生（Fraunhofer HHI，德國）擔任主席，許珊女士（中國信息通信研究院）、Ramesh Krishnamurthy（世界衛生組織組織）、Sameer Pujari（世界衛生組織組織）、Naomi Lee（柳葉刀）、Marcel Salathé（瑞士洛桑聯邦理工學院）、Stephen Ibaraki（ACM,REDDS Capital）擔任副主席。

在2018年9月25日至27日瑞士日內瓦世界衛生組織總部召開焦點組第一次會議，2018年11月14-16日美國紐約哥倫比亞大學召開焦點組第二次會議，2019年1月23-26日瑞士洛桑聯邦理工學院召開焦點組第三次會議。

2019年4月2-5日將在中國上海召開健康醫療人工智能焦點組第四次會議，其中2019年4月2日是健康醫療人工智能研討會，4月3-5日是焦點組正式會議，域名注冊，審查并討論書面文稿及焦點組立項。會議對各方免費開放，并支持遠程參會工具，歡迎來自各國的政府機構、國際組織和學術專家參與。

健康醫療人工智能研討會（4月2日）

2019年4月2日，聯合國世界衛生組織首席科學家SoumyaSwaminathan 和聯合國國際電信聯盟標準局副局長Reinhard Scholl將在 ITU與WHO健康醫療人工智能焦點組研討會致開幕詞，接下來將分為焦點組簡介、應用案例、數據治理、監管政策四個環節，來自美國、中國、日本、印度、新加坡、韓國等專家代表將共同探討健康醫療人工智能發展趨勢。

會議注冊： https://itu.int/go/fgai4h/regd

FG-AI4H主頁：https://itu.int/go/fgai4h

研討會議程（后續更新）：https://www.itu.int/en/ITU-T/Workshops-and-Seminars/ai4h/20190402/Pages/Programme.aspx

焦點組正式工作會議（4月3-5日）

目前，健康醫療人工智能焦點組正在廣泛征求健康醫療人工智能在各個垂直領域的應用案例、數據集及評估方法。目前在心血管風險評估、自閉癥分析、皮膚科、老人跌倒、組織病理學、神經認知疾病、眼科、精神病學、蛇毒識別、癥狀評估、結核等11個領域已有Topic立項，項目文稿及領域牽頭人信息如表格所示。

國內各位專家學者可通過以下兩種方式參與焦點組這項工作：

已有立項：在焦點組框架下，形成健康醫療人工智能垂直領域的國際社區，以文稿形式闡述現有工作基礎及加入意向，作為焦點組健康醫療人工智能垂直領域的最佳應用案例遴選材料，共同推動該垂直領域的技術研究和國際標準預研究。

空白領域：通過提交文稿，亞洲服務器租用歐洲服務器，推動該垂直領域的立項，擔任該垂直領域牽頭人（Topic Driver），領導并管理小組的標準預研究、技術方案研討及應用案例遴選。聯合國國際電信聯盟焦點組官網上也會標注牽頭人信息，對國內研究團隊是技術實力的體現，也是很好的公關宣傳。

提交文稿的專家將有機會在4月3-5日焦點組正式會議上，向焦點組國際專家們介紹團隊在健康醫療人工智能方面的研究成果及應用案例，介紹時間10-30分鐘不等，國際專家們再對文稿及PPT材料進行立項討論，若同意立項，則將該文稿吸納為聯合國電信聯盟健康醫療人工智能焦點組，立項人成為該垂直領域牽頭人或參與者。焦點組每兩個月開一次國際會議，將一直以征收文稿形式持續探討并推動健康醫療人工智能垂直領域的技術、標準、應用研討成果，最終借助聯合國國際電信聯盟第16研究組為接口，轉化為健康醫療人工智能方面的國際標準。

表一、健康醫療人工智能焦點組已有立項信息

Topic group

References

Leader

Cardiovascular disease risk prediction

FGAI4H-C-017-R1 WatIF Health / IEPH

Benjamin Muthambi

Classifying autism through analysis of brain imagery

B-018 Columbia University

Jongwoo Choi

Dermatology

FGAI4H-C-015 Fraunhofer Portugal, FGAI4H-C-021 Xiangya Hosp. Central S. Univ.