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4942020年初，王光玉（音）眼看著全球各地新冠病例增加。隨著醫院里的患者與日俱增，醫療成像和其他醫療進程的延遲越來越嚴重。這位從事人工智能（AI）研究的生物醫學工程師及其團隊，開始與來自中國各地研究機構和醫院的人士進行合作，包括生物醫學工程師、放射科醫師、呼吸系統專家、臨床醫生等。
這個專家團隊在兩個多月時間里長時間工作，利用來自多家醫院的14.5萬張X光胸片對相關軟件進行測試，開發出一種能識別包括新冠肺炎在內的呼吸道疾病的算法，準確率超過90%。此后，該軟件被多家醫院用來減輕放射科的工作負擔。有關數據和代碼已被存入中國國家生物信息中心，以協助全球新冠研究。
該項研究的合作者之一李偉民（音）說，盡管他有臨床背景，但與AI和信息學研究人員的合作讓他感到如魚得水。如今，此類合作在中國變得越來越普遍。近年來，國家衛健委等部門積極鼓勵臨床醫生與有關專家開展合作。
王和李的項目，只是中國對AI技術、集中化醫療數據進行長期規劃和投資的結果之一，也是科研人員與臨床醫生合作文化的結晶之一。過去十年來，中央政府撥款和自上而下的政策，已助推中國的醫療研究轉變為由數據驅動的領域——計算機和機器工程能減輕醫務工作者的工作壓力。
倫敦大學學院生物醫學工程師胡一鵬（音）說，相關合作已推動中國的研究團隊迅速開展工作，“如果說某些因素發揮了作用，那就是（有關技術在中國）通常比在其他國家更快地得到醫院測試和使用”。
在（中國）學術界和私人行業，也能看到此類激情。AI技術迅猛發展，智能診斷領域迅速擴大。中國已對本國的醫療研究基礎設施大舉投資。例如，從國家自然科學基金委員會的項目預算來看，研發投入已從2006年至2010年的46億美元猛增至2011年至2015年的137億美元，在2016年至2020年達到196億美元。增加撥款已縮小中國與美國在研發撥款方面的差距。
（中國）生物醫學研究人員對使用AI技術的心態也發生了變化。專家說，就在5年前，中國許多科學家仍不相信AI的力量。但如今，越來越多科學家開始相信AI將能用于生物醫學研究。
