在当前人工智能技术迅猛发展的时代，医学领域的AI应用正迎来一次前所未有的变革。特别是在影像诊断和病理分析方面，AI技术的潜力正在逐渐显现。11月1日的《浙江日报》专访了医学人工智能科学家郑冶枫，他以其在该领域的突出贡献，被誉为为AI锻造一双“慧眼”的先驱。郑冶枫出生于衢州江山，1993年毕业于江山中学，之后获得清华大学电子工程学士与硕士学位，2005年在马里兰大学获得博士学位。他在西门子医疗的十余年中，将机器学习技术引入医学影像分析，成为该领域的开创者之一。
郑冶枫开发的投影空间学习法极大地提升了医学影像中器官的检测与分割速度，这一技术在准确性和效率上都超越了传统方法。如今，医生完成一次CT结果的诊断通常需要15分钟，而借助这套AI辅助影像诊断系统，完成同样的任务只需5秒。这一技术的实际应用不仅提高了医生的工作效率，更为患者提供了更快速的诊断服务，展现了医疗AI的巨大潜力。
从西门子医疗到腾讯天衍实验室，再到西湖大学成立医学人工智能实验室，郑冶枫推动的每一步都在为医疗界引入更加先进的技术和理念。在他的带领下，团队研发了基于机器学习的智能诊断系统。这套系统不仅能够自动处理影像数据，还能够结合病历，为医生提供综合的决策支持。这一过程的成功实施，是郑冶枫对医疗影像AI的理想与实践的最佳体现。
在采访中，郑冶枫强调了技术落地的重要性。他表示，技术的开发不只是追求学术上的成功，更是为了在实际的医疗场景中能够应用，以真正帮助到医生和患者。他深知，医疗领域对技术的容错率极低，任何一次失败都可能关系到生命。因此，他对每一项技术的研发都进行了严谨的前瞻性测试，以确保其安全和有效。在医院的实际应用中，医疗AI的功能正在不断扩展，从早期的医学影像分析到如今可以进行导诊、挂号和智能辅助诊断，AI正逐步成为医生不可或缺的助手。
然而，伴随技术的快速发展，郑冶枫也面临着医疗AI市场的激烈竞争。目前，国内已有超过100家企业在医疗影像AI领域扎根，随着技术的普及和应用，市场的饱和度提高，相关企业和研究团队必须加速创新，以在竞争中占据一席之地。在这个过程中，郑冶枫希望通过探索新的技术方向，特别是多模态大模型的研发，来进一步推动医疗AI的进步。他的目标是整合多种形式的数据，包括影像、基因和病历等，从而为医疗提供更全面、更个性化的解决方案。
未来，医疗AI的发展仍在人们的期待中。郑冶枫的勇于探索和对技术的严谨态度，为该领域树立了标杆。他深知，医疗AI并不是一个孤立的存在，而是需要与实际医疗流程紧密结合，才能发挥其最大的效用。通过不断的技术探索与合作，行业将推动医疗服务的全面革新，造福更多的患者与医生。因此，在金沙洲的跑道上，郑冶枫不仅跑步在继续，也在为未来的医疗AI赛道不断加速，向着更高的目标迈进。返回搜狐，查看更多
