10月8~12日，医学图像分析领域国际公认的最具影响力的学术会议——MICCAI 2023在加拿大温哥华举办。医疗AI领军企业鹰瞳Airdoc共有8篇论文脱颖而出，被最终收录，其中1篇更是作为为数不多的口头报告（Oral）论文在大会展示，充分体现了公司在医疗人工智能领域全面而卓越的创新能力。
MICCAI全称是国际医学图像计算与计算机辅助介入大会（International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention），是医学图像计算（MIC）和计算机辅助介入（CAI）两个领域的综合性国际顶级学术会议，在业内有非常强的国际影响力和权威性。
入选MICCAI并不容易，每一篇入选论文都要经过严格的双盲同行评审，入选论文往往代表了该领域的最高学术水平，也将成为医学影像分析领域的前沿热点风向标，引领该领域的未来发展方向。
据大会主席Tanveer Syeda-Mahmood介绍，今年大会的投稿数量再创新高，相比2022年增长了30%，达到2300多篇。最终，730篇论文被收录，其中仅68篇以口头报告的形式在大会上呈现。
此次鹰瞳Airdoc入选的8篇论文，均由鹰瞳Airdoc莫纳什研发中心（Airdoc-Monash Research Centre）的首席科学家戈宗元教授带领团队完成，涵盖了视网膜疾病识别、皮肤病识别以及脑影像等多个人工智能热点研究领域，各项成果已经或将广泛应用在医院临床与科研项目中。
具体来看，其中一项研究提出了一种视网膜年龄估计（Retinal Age Estimation）的创新性方法，并通过一个来自多个队列，包含13万张视网膜图像的大型数据集上验证，结果表明该模型在多队列上实现了比现有方法更小的年龄预测误差，提供了更准确的视网膜年龄估计。
研究人员提出的视网膜年龄估计创新方法概述
近年来，视网膜年龄已成为评估衰老相关疾病风险的可靠生物标志。随着人口老龄化问题的不断升温，准确估计个体的生物年龄将对老年健康管理和疾病预防产生深远影响。视网膜年龄估计作为一种快速、无创和经济的方法，将为这一领域带来新的希望和机遇。
无独有偶，鹰瞳Airdoc自研的另一视网膜年龄评估AI模型早在2019年就已经应用在其视网膜影像人工智能评估产品中，为用户的健康管理提供重要参考依据。
此外，在皮肤病变识别领域，研究人员分别针对以往模型中只能识别预定义类别的样本、过于依赖与疾病无关的图像伪影等问题，分别提出了创新性的方法并进行验证。这些创新方法能够充分利用已知类别的知识来发现新的语义类别，同时有效提高了皮肤病变识别在各种环境下的泛化能力和稳健性，有助于增强皮肤病变的识别能力。
事实上，鹰瞳Airdoc的研究成果已经连续多年入选MICCAI。从近三年来看，2021年，公司的7篇论文被大会收录并进行宣讲，其中一篇论文在大会FAIR论坛中斩获最佳论文奖。2022年，公司同样有7篇论文入选，今年再次有8篇论文入选，这体现了公司的持续创新能力和研发投入的决心。
据介绍，鹰瞳Airdoc一向重视研发投入和科研创新，加强产学研合作。截至目前，公司已在《柳叶刀》系列、《自然》系列、《英国眼科学杂志》等权威同行评审期刊，以及MICCAI等国际顶级会议上发表60余篇高水平论文，承担了十余项国家级、省市级课题。与此同时，公司作为国家专精特新“小巨人”企业、国家知识产权优势企业，目前拥有超过300项专利及专利申请，以及十余项已发布PCT申请和国际专利；曾两度荣获“中国人工智能领域最高奖”吴文俊人工智能科技进步奖，并获得北京市科学技术进步奖等荣誉。
