令郑冶枫猝不及防的，是家乡的 热 情。

自1993年江山高考理科状元的成绩被清华大学录取后，郑冶枫背起行囊，踏上了一路向北、晃荡二十几个小时的火车。往后的整整三十年，他再也没有机会长时间在浙江逗留。所以从理论上来说，这些天，游子终于重到了故土的怀抱。

真热啊 ，如果说记忆里还残留着一周前在粤港澳大湾区吹过的海风，四十度的高温就会立马把他拉回到当下的现实。他行色匆匆地行走在云谷的校园中，记下途经的建筑物和门牌号，辨识新同事、新同学的面孔。

脖子上挂着簇新的校园卡绳，神态中闪现着找路的犹疑，和这位身型清瘦的教授擦肩而过，人人会毫不犹豫认为这是一名刚刚加入西湖的 新人 。但要是坐在他课堂中，这种判断会有些难 一旦开讲，郑冶枫挥洒自如，毕竟，在医学人工智能的研究领域，他已经扎根了近二十年。

顾名思义， 医学人工智能 是将人工智能技术应用到医疗行业的方向。 人工智现在很火，这不是因为它的理论多漂亮，而是因为实际起到的作用，一个技术最终还是要落到各个垂直行业的。 郑冶枫说。他在暑期公开课上开讲的那堂、以教授身份主讲的 第一课 ，主题是 Revolutionizing Healthcare with Artificial Intelligence ，以人工智能革新医疗。

这位科学家的研究方向和成果，几乎就是现在的 医学人工智能在做什么 的另一种作答方式。急人之所急，解人之所忧，概括来讲，他希望利用AI技术，帮助医生和患者解决具体的问题。

医生阅片工作量太大，怎么办？郑冶枫是最早一批将机器学习引入医学影像分析的开创者。无论是X光还是CT超声，这类影像检查后，医生们都需要进一步跟进，分析是否有征兆症状。但人总归会疲劳，每天几百份的报告下来，存在漏检、误读的可能，如果有AI来帮助医生阅片、进行辅助，有望提高效率、减少错漏可能。

看病不知道该挂哪个科室，怎么办？自然语言处理（NLP）在此处有了用武之地。面对如今越来越细分的科室，患者不必再冒着浪费时间的风险试错，挂号前，可以先线上问问医院的对话机器人，获得合适的科室建议。医生也可以用这项技术进行 预问诊 ，在和患者见面前，先通过诸如问卷的形式，收集病情、家族病史等辅助信息。

病历、出院报告书写复杂，耗时耗力，怎么办？人工智能大模型能帮助解决。它有点像对话机器人的升级版，可以帮助医生生成病历；对于更为复杂，涉及到患者入院后在医院所产生的所有医疗行为和数据的出院报告，AI能够从可能多达五六百页的记录中，形成 一页纸 的总结，给出包括用药、回访、注意事项在内的报告，将极大提高医生的工作效率。

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作为最早一批将机器学习引入医学影像分析的开创者，郑冶枫长期在工业界从事医学人工智能产品的研发，迄今已拥有500多件专利，其中美国专利90多件。

医学人工智能，是一个快速发展的领域，我估计10-15年人工智能将具备医生诊疗的正确率，能够得到大量应用。 郑冶枫说。