智能测温、趋势预测、智能咨询、智能影像判读、智能药物研发……在此次举国抗击新冠肺炎疫情的过程中，人工智能技术发挥了重要作用。
火热应用的背后，是政策支持和资本追捧。
为了加速医疗AI产品快速临床应用，国家药监局专门开设绿色通道，2019年多家医疗企业的产品进入“创新医疗器械绿色通道”。2020年6月12日，国家药监局颁发了国内首张AI “影像辅助诊断”三类证，国内已有3个AI三类医疗器械获批上市。
在资本层面，据蛋壳研究院统计，2013年至2019年末，医疗AI行业保持高速发展，融资事件数和总金额持续增长，融资总额的年复合增长率达到108%。
正是在上述背景下，旨在发掘和推广优秀医健AI产品的应用价值、推动人工智能更好地服务于医健领域的“医健AI·漂亮50”应运而生。该项目由《中国卫生信息管理杂志》指导，健康界和博鳌医学创新研究院主办。
自2019年第一届“医健AI·漂亮50”活动成功举办以来，该活动得到了包括企业、医院、资本等相关方的密切关注，第二届活动参赛机构和投递案例数量翻番，网友投票超过4.3万人次。
经过项目组专家成员的专业打分，以及网友的热情投票，2020年第二届“医健AI·漂亮50”案例名单已经出炉，柏视医疗携“鼻咽癌放疗靶区智能勾画系统”项目登榜。
（柏视医疗项目获奖证书）
鼻咽癌放疗靶区勾画主要基于MRI、CT等医学影像，划定肿瘤靶区（GTV）、临床靶区（CTV），同时尽可能避免或减少对危及器官（OAR）的照射。目前临床上放疗靶区常由医生的手动勾画或基于模板（Atlas）的自动分割后再进行修改。
从技术上说，放疗靶区的确定主要依靠对医学影像中肿瘤的特征进行识别、分析和勾画。随着特征提取、图像分割等人工智能技术的发展，依托人工智能算法能够有效的提升放疗靶区勾画的效率，使放疗靶区自动智能勾画成为可能，并能够实现精准、规范的放疗方案规划。
本项目结合临床需求和深度学习的优势，针对鼻咽癌放疗中的肿瘤靶区和危及器官勾画问题，基于多医疗中心数据，训练基于先验信息关注（Prior Attention）的卷积神经网络模型；并结合可靠稳定的迭代分割框架，建立支持全尺寸医学图像下的肿瘤靶区和危及器官快速精确分割方法；在此基础上，完成可以应用于临床的肿瘤放疗自动勾画系统研发。
目前，本项目已获得2项国内发明专利、4项软件著作权授权并申请14项国内发明专利。
