产业起步成本高、产品研发不规范、医疗AI落地难已经成为三大制约医疗影像AI行业的卡脖子问题，昨日科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目——《医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台建设》在深圳启动并召开实施方案论证会，将围绕这三大卡脖子问题展开攻坚。

《医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台建设》项目负责人、腾讯医疗技术委员会主任、腾讯觅影总经理钱天翼博士介绍，眼下我国医疗AI行业正快速发展，其中医疗影像AI已成为补足医学影像人才缺口、提升医疗服务效率和诊断水平、提升我国优质医疗资源可及性的破局关键。不过，医疗AI领域同时也面临产业起步成本高、产品研发不规范、医疗AI落地难等三大卡脖子问题，只有通过构建共性技术开放平台和产学研合作平台化降低产业门槛、建立技术标准体系及共享基础资源库等行业支撑体系、促进产业上下游合作，打通科研模型到临床应用的高速通道，才能实现医疗影像AI在更多病种、更多层级医疗机构的规模化应用以及可持续发展。

在科技部高技术研究发展中心、深圳市科技创新委员会等专家指导及评定后，该项目正式进入实施阶段。腾讯公司作为项目负责人，将联合中国信息通信研究院、中国科学院深圳先进技术研究院、明峰医疗、广州互云医、医渡云、郑州大学第一附属医院、南方医科大学南方医院、上海全景医学影像诊断中心、海纳医信等10家单位，完成推动我国在医疗影像人工智能领域持续技术创新、建行业生态体系的总体目标。

国家发改委人工智能专家委员会委员、科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目指南专家组成员、上海交通大学人工智能研究院副院长王延峰教授，针对行业难点组织了项目实施方案论证，腾讯公司、中国信息通信研究院、明峰医疗、广州互云、中国科学院深圳先进技术研究院等成员单位，针对上述困扰行业发展的三大卡脖子问题，分别围绕共性技术的集成开放、开源代码共享、技术标准建立、软硬件转化、医疗数据基础资源库建设、产学研合作等角度，提出五大实施方案。科技部在2017年印发了《新一代人工智能重大科技项目实施方案》，公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，并明确依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目的实施，将从更广阔的生态合作上推动国内医疗影像AI行业的发展。

按照《医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台建设》规划，各单位将实现涵盖标准体系、数据资源、平台支撑、行业应用、基础研究五大板块的一系列推动国内医疗影像AI发展的目标。2021年底之前，将完成开放创新平台的落地试用，实现对5种影像模态、10个标注疾病种类的支持；至2022年6月，将建成共享医疗数据基础资源库、医疗脱敏资料查询与监管平台等关键项目，并初步拟定医学影像人工智能技术的标准草案。最终产生具有自主知识产权的原始创新，提高我国高端医学影像技术的国际竞争力。