10月22日下午，由南方科技大学、深圳市人工智能行业协会、深圳市天使投资引导基金管理有限公司共同主办，南方工业技术研究院（深圳）、南方科技大学技术转移中心承办的“粤港澳大湾区智慧医疗创新论坛”于深圳深铁塘朗城君璞酒店顺利召开。本次论坛吸引近百位观众到场观看。
本次专题论坛邀请到南方科技大学技术转移中心主任助理廖骁、深圳市人工智能行业协会执行会长郎丽艳出席，邀请南方科技大学电子与电气工程系讲席教授王太宏、南方科技大学计算机科学与工程系副教授宋轩、南方科技大学机械与能源工程系副教授胡程志、南方科技大学电子与电气工程系助理教授唐晓颖、南方科技大学深港微电子学院助理教授林苑菁、南方科技大学生物医学工程系研究助理教授陈勇、推想医疗科技股份有限公司首席技术官沈宏、深圳市北科瑞声科技股份有限公司产品总监蒋志燕、深圳华声医疗技术股份有限公司产品战略部总监毕永年9位专家学者进行主题演讲和圆桌对话。
南方科技大学技术转移中心主任助理廖骁博士在开幕致辞中对在场的专家学者及到场观众表示热烈欢迎。他指出，随着人工智能技术在各种场景下的应用推进，智慧医疗成为近年来的新方向。近几年，国家不断出台关于智慧医疗行业的相关政策，并持续强调信息技术对医疗的重要性，推动了智慧医疗的发展，长期来看，智慧医疗行业仍拥有着广阔的未来。
南方科技大学生物医学工程系讲席教授陈勇带来《基于微流控技术的POCT诊断》主题演讲，从核酸检测方面提出了微流控技术的POCT诊断的优势是小型化、自动化、便捷化。并介绍了试剂预装的POCT的化学发光技术功能，毛细管中的LAMP改进技术、CRISPR技术、RAA-CRISPR分子检测诊断技术等。最后为大家分析了POCT诊断的三个应用场景分别是：流行病快速检测、食品安全现场分析、野外现场分析。
南方科技大学深港微电子学院助理教授林苑菁的《面向健康检测的传感器及柔性集成系统》主题演讲，展示了面向健康检测的可穿戴设备，该设备可使老年人能更便捷了解身体指标的变化，大众群体能预防身体指标变化带来的疾病，讲解了无创生理标志物检测的优势为减少疼痛、伤口感染风险等。同时提出无创生物传感技术的挑战是：标志物浓度低、酶活性不稳定、介质不稳定、界面间水膜形成影响化学及机械性能、缺乏人群大数据。最后提到未来在人体智能感知领域，南方科技大学会根据医院的需求，开发相关类型的传感器，做一些智能化的系统。
南方科技大学电子与电气工程系助理教授唐晓颖在《爱眼云人工智能诊断系统》的演讲中利用眼科诊疗过程中产生的海量影像数据，介绍代表性眼科图像分析技术，其中图像质量增强，病灶检测及分割，基于病灶的无监督眼底图像特征学习算法等都是该项技术的优势。
南方科技大学电子与电气工程系讲席教授王太宏的主题演讲《传感与智能感知》介绍到，传感与智能感知实验室包括MEMS传感器制备工艺、薄膜传感器制备工艺、超大范围高精准动态传感测量仪、1.8万通道的大规模测试系统。传感融合技术应用在应急产业、环保产业、无人驾驶、人体健康等。
南方科技大学计算机科学与工程系副教授宋轩带来的《面向重大传染病的综合防控和AI辅助决策平台》主题演讲提出，城市应急管理的关键问题是“人”，最大程度挽救生命，减少人员伤亡。在大数据和AI时代，如何理解、分析和预测人的移动行为，是进行高效城市应急管理和传染病防疫的关键。并介绍了防疫策略制定AI辅助决策平台的功能：帮助政府减少区域的留夜时间，基于分析人流涌动，测温点选择，居家办公区域选择等可进行防疫策略模拟推演。
南方科技大学机械与能源工程系副教授胡程志的《面向精准医疗的微机电系统与移动微型机器人技术》主题演讲，展示了生物微机电系统技术的微型化、高通量、定量化三个功能，浆驱动微型机器人的功能，以及微纳米机器人技术的驱动与应用。并提出目前医疗的问题与挑战是体内不可见，与组织细胞之间接触和粘附，集群化与多任务协同。在未来，希望实现宏微一体化，利用微纳米机器人局部送药，方便患者的检测和治疗。最后讲到：生物微机电系统与微机器人技术是微纳制造、机器人交叉融合而产生的研究方向，是重要的前沿智能制造装备。
圆桌对话：5G时代的医疗发展方向
主题演讲结束后，论坛还举行了以《5G时代的医疗发展方向》为主题的圆桌对话，南方科技大学技术转移中心尉姗姗博士担任圆桌对话主持，南方科技大学计算机科学与工程系副教授宋轩、推想医疗科技股份有限公司首席技术官CTO沈宏、深圳市北科瑞声科技股份有限公司产品总监蒋志燕、深圳华声医疗技术股份有限公司产品战略部总监毕永年参与现场讨论。
（智慧医疗处于爆发性增长前夜，应更多关注数据问题）
主持人：关于智慧医疗亟待解决的问题是什么？
宋轩：AI领域，数据为王，商业模式如何突破，能够统筹解决数据保护和数据互通共享两个问题。
沈宏：深度学习的发展使得许多AI技术的应用落地成为可能，强大的计算、开发能力让智慧医疗行业处于爆发性增长的前夜，也让临床医生对医疗AI的发展有更多期许，而对比其他数据，医疗领域数据源更少、复杂性更高、计算成本更高。
蒋志燕：语音结构化数据获取难度较高，语音识别、合成、产品研发等流程面临复杂环境，如何克服各类场景的干扰，与应用系统深度融合是需要思考的问题。
毕永年：近年来，超声运用范围逐渐扩大，例如本次新冠疫情中，超声在肺部的应用增多。临床科室面临大量使用仪器的问题，在AI助力临床医生提高工作效率方面，仍存在识别精准性差等问题。
（促进高校和企业间的双向人才流动，提高整体科研水平）
主持人：如何促进高校、医院、企业等各方合作，加快技术落地应用？
宋轩：应从政策等方面入手，鼓励更多高校教师关注技术产业化工作，促进研究成果转化。
沈宏：AI行业目前人才缺乏严重，希望高校能培养更多该领域人才，解决企业及全社会的人才问题。
蒋志燕：希望高校与企业就人才方面建立更密切的合作，共同推进工程化应用。
毕永年：在技术领域，高校和企业应更明确分工，加强合作效率；在人才方面，应促进高校和企业间的双向人才流动，共同促进整体科研水平的提高。
医学发展的过程，科技所扮演的角色分量越来越重。从最初的依靠经验和实验，到现代医学对数字影像、大数据、手术机器人、远程手术、辅助诊疗等新技术的全面应用，科技已经成为推动医疗健康产业发展的主要动力。本次专题论坛为智慧医疗研究创新成果交流提供了一个专业平台，对营造积极健康的学术氛围，推动智慧医疗技术创新突破具有积极作用。
