“在中国信息化、数字化驱动健康医疗领域的科技创新与模式变革下，中国学者通过信息与医学交叉合作，在‘科技抗疫’及‘慢性病远程防治’中取得了一系列世界瞩目的研究成果。”10月7日，国际学术期刊《自然》刊发文章，高度评价了中国在数字医疗及健康医疗领域科技创新与模式变革取得的成绩。

　　文章介绍，新冠肺炎疫情期间，中国人工智能(AI)与生物医学研究学者、北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室王光宇研究员，与来自中国各地机构和医院的生物医学工程师、放射学家、呼吸专家和临床医生合作组成专家团队。在两个多月夜以继日的研发工作中，专家团队应用胸部影像（X-ray、CT）、医学文本等多中心、多维度的医疗大数据，开发了可以检测包括COVID-19在内的呼吸系统疾病的肺部疾病通用智能识别框架，推动了应急救治模式的智能化变革。

　　文章指出，该系统在新冠肺炎疫情暴发时期及时部署到了中国湖北等地多家医院。研究资料和算法代码发布到中国国家生物信息中心云平台，对解决国际社会新冠肺炎疫情的防控起到了推动作用。作为全球信息抗疫的重要研究成果，肺部疾病通用智能识别框架相关工作已在学术期刊《细胞》《自然-生物医学工程》等国际期刊发表。

　　王光宇表示，当前新冠肺炎疫情仍在世界范围内蔓延。开展临床筛查分级，探寻一条优化诊疗路径，推动应急救治模式的智能化是当前国际社会面临的重大问题。

　　王光宇介绍，慢性肾病或2型糖尿病患者的有效防治是世界公共卫生的重大难题。为此，她带领团队开展了一项有关中国医疗保健系统的医学智能工具的研究。团队所建立的系统可以通过非侵入式的眼底筛查、智能终端接入与大数据实时汇聚，为患者建立时序演化的健康—疾病动态画像，实现识别五年内会出现慢性肾病和糖尿病的患者，计算病人的风险系数及动态追踪病情进展，并提供高效便捷的远程智能决策支持。

　　这一成果也得到了《自然》刊文的关注。“作为支撑以上学术成果的‘人工智能驱动的重大疾病动态画像新技术和远程高效防治系统’，实现了部署落地和医疗场景的应用，并入选2021年世界互联网大会乌镇峰会的‘世界互联网领先科技成果’。”王光宇说。

　　文章指出，中国在智能医学领域的快速发展，离不开中国在健康医疗领域的信息化基础设施的投入。中国研究团队之所以能够快速地在重大突发性传染病的应对中取得这些成果，离不开中国良好的医疗信息化基础设施支撑，以及信息交叉学科领域的人才培养和合作文化。这是中国在人工智能技术、医疗大数据，以及高校研究团队和临床医生合作文化方面的长期规划和投资的结果之一。在过去的十年里，中国政府的资助和自上而下的政策帮助中国医学研究向数据驱动的变革，并利用信息化减轻医务工作者的压力。

　　文章认为，鉴于中国不断增长的经济及其对人工智能研究人员的资助，在不久的将来，中国在数字化医疗领域所取得的成果速度和突破方面将在全球领域内更具竞争力。