AI世界的年轻人|他用影像大模型解决看病难题,“要做的研究还有很多”

【编者按】

“青年之于社会,犹新鲜活泼细胞之在人身。”百余年前,《新青年》以纸笔为新世界呐喊。今时今日,新青年以算法为笔,算力为墨,在划时代的人工智能新世界作答未来。

4月29日,习近平总书记在上海考察,他来到位于徐汇区的“模速空间”大模型创新生态社区调研,并鼓励现场青年创新人才,“人工智能是年轻的事业,也是年轻人的事业。”

新青年与新技术对话,擘画人工智能的新世界。这个五月,澎湃新闻推出“AI世界的年轻人”特别报道,关注在上海的有“智”青年。

首篇走近出生于1993年的欧阳熹。

欧阳熹 本文均为 受访者 供图

1993年出生的欧阳熹,如今是在上海联影智能医疗科技有限公司(以下简称“联影智能”)担任影像大模型技术负责人。

本科和研究生阶段都在华中科技大学电子信息工程专业就读的他,读博时选择了上海交通大学生物医学工程学院,将研究方向定为:人工智能与医学图像分析。

后来,欧阳熹加入了上海交通大学-上海联影医疗科技股份有限公司联培基地,公司导师沈定刚是世界上最早开展医学影像AI研究的科学家之一。欧阳熹说,沈教授经常说的一句话对他影响很大:“做医疗AI算法研究,最重要的是时常与医生泡在一起、与工程师一起讨论,根据实际需求去开发一些真正落地和具有应用前景的AI产品。”

2025年,是欧阳熹呆在上海这座城市的第四年。“很幸运,我在这里遇到了很好的导师,也遇到了一群志同道合的同事,有很多都是90后,(团队)平均年龄不到30岁。”欧阳熹感慨,上海是一座对青年人才很有吸引力的城市,这里的环境宜居,也聚集了一大批在各行业顶尖的公司,“我有幸能在这里实现自己的梦想,未来我也希望通过AI,去帮助更多医生、更多患者。”

欧阳熹及其工作团队成员。

“我希望能改变‘看病难’的问题”

为何选择人工智能?又为何聚焦医疗影像?欧阳熹说,这与他读研经历以及一段实习经历有关。

“在华中科技大学读研期间,我参加了一场国际会议,有幸认识了新加坡一家AI研究机构的负责人,后来就在该机构实习,在新加坡待了近一年,专门研究自然图像方向的计算机视觉技术。”2017年底,欧阳熹开始思考选择哪个AI子方向作为后续博士课题研究,“在我当时看来,最有研究价值的就是医疗影像,我国患者数量大并且发达地区与欠发达地区医疗资源不均衡,对人工智能技术辅助诊断的需求更为迫切,医疗影像的处理可以帮助医生更快更好地处理很多临床问题,这肯定是未来一个发展方向。”

硕士研究生毕业后,欧阳熹开始寻找国内专攻医疗影像处理的研发团队,打算进一步深造。“当时,我发了一封邮件,联系到了上海交通大学医学图像计算实验室的负责人王乾教授,很快得到了回复。”2018年9月起,欧阳熹进入了上海交通大学读博。

读博期间,他加入了上海交通大学-上海联影医疗科技股份有限公司联培基地,这是一个产教融合人才培养基地,研究的一大方向即为图像处理。

刚读博时,因为之前不是生物医学工程专业,欧阳熹需要付出更多努力,“和其他同学相比,我之前没有医学图像的基础知识,需要在最短时间内补齐基础短板。”于是,他从基本的医学图像不同模态成像原理、医学图像分析算法开始学习,再到成像算法、人工智能算法自动分析。

欧阳熹坦言,这种学习的劲头一方面来自对新知识的渴求,一方面也是基于实际需求,“我希望的是能改变‘看病难’的问题,我研究的核心也是使用人工智能对临床拍摄的医疗图像,如胸部X片、胸部CT等进行全自动分析与诊断,这样可以缓解医生每天极大的阅片压力,同时辅助低年资的医生进行精准诊断,很有实际应用价值。”

读博期间,欧阳熹有两个导师,一个来自交通大学,一个来自联影公司。公司导师是医疗影像AI业内知名“大牛”——沈定刚,他是世界上最早开展医学影像AI研究的科学家之一,并最先将深度学习应用于脑发育、脑疾病的分析。

除了学校实验室,欧阳熹还时常跑到公司和医院,“这样的联合培养模式,让我的成长的速度很快。”

“深入医院、深入临床,满足需求改善算法”

2022年,欧阳熹博士研究生毕业后,就进入联影智能工作。他参与开发的第一个AI应用是下肢血管AI辅助产品,该产品目前在国内落地超过1000家医院,可以用于辅助下肢血管病变的诊疗决策、血管重建术前评估与随访、皮瓣移植手术等。

2022年,欧阳熹博士研究生毕业后,就进入联影智能工作至今。

2024年,他已经作为联影智能影像大模型的负责人,基于其所在公司创立以来的影像数据和算法能力的积累,自研联影智能影像大模型,目标就是提供多模态AI通用重建工具,该大模型也在公司内部大量项目中使用,可以有效提升产品开发的效率。

前不久在上海举行的2025年中国医疗器械博览会上,联影发布了一款“元智”医疗大模型,里面就包括欧阳熹和其团队自研的影像大模型基座。基于“元智”医疗大模型,联影还推出覆盖影像诊断、临床治疗、医学科教、医院管理、患者服务等多场景的10余款医疗智能体,并在复旦大学附属中山医院、中山大学肿瘤防治中心等医院落地应用。

“后续,我们要做的研究还有很多,要真正地深入医院、深入临床,去验证研发出的大模型的应用价值。我们也会经常与医生开展交流,他们有什么需求就尝试去满足,不断改进大模型算法。同时,我们也在与国内顶级医院合作,布局算力,在确保数据不出院的前提下,用更大的数据和算力去开发大模型。”欧阳熹说。

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