动脉网了解到，2018年4月28日下午，由青梧桐基因和阿里云共同主办的天池精准医疗大赛的决赛答辩落下帷幕，最后来自北京邮电大学的汪志文同学获得了冠军。

本次大赛历时3个月，主题是人工智能辅助糖尿病遗传风险预测，探索人工智能在糖尿病领域的应用，开启复杂性疾病多维度影响因素的权重分析，推进糖尿病预测新进程。大赛共有来自14个国家的2500多支队伍参加了比赛，在经历初赛和复赛后，6支队伍成功闯入天池精准医疗大赛决赛。经过激烈角逐，产生了冠亚季军，他们分别获得由青梧桐和阿里云提供的10万、8万、5万元奖金，３个极客奖团队各获得了1万元奖金。

此次决赛冠军：汪志文，来自北京邮电大学研二的学生，获得奖金10万元

复赛团队与评委合影

动脉网注意到本次获得冠军的队伍就是因为深入学习了大量医疗文献，对糖尿病相关诊疗数据有了比较充分的理解，基于此所建立的模型更容易被医生理解。

担任本次大赛评委的北京协和医院内分泌科赵维纲教授告诉记者，具备交叉学科知识的人才更受欢迎，在医疗领域很多研究需要医疗工作者既掌握医疗知识也了解IT知识，这样才能充分将临床医生的诉求转化成算法和产品。临床医生需要理解医生语言的IT专业人才，合作开发出适合临床医生使用的工具。

北京协和医院内分泌科主任医师赵维纲（照片）

决赛的评委阿里精准医疗首席科学家顾斐表示，随着AI技术的崛起，越来越多的机构、院校、创业公司加入到医疗AI的研究中，很多团队有非常优秀的AI团队，在实验室中也做出了优秀的产品模型，但是放到临床中却得不到很好地应用。其中最主要的原因是产品研发过程中没有很好的结合临床，只有完美的结合临床，根据使用场景设置模型，才能实现落地，才称得上是好产品。

担任本次大赛评委的中国科学院北京基因组研究所研究员于军也表示：医学是一个复杂的学科，尤其是在实际临床诊疗过程中，医生会面临教科书中没有的各种各样的情况；另外，每个人的基因数据也不尽相同，所以科研工作者要结合实际的需求，研发出可以落地使用的产品，才能更好的造福患者。

另外，糖尿病是由多种因素引起的慢性疾病，此次参赛使用的脱敏数据包含了多重维度，比如血压、血脂、血糖、肌酐、尿酸、年龄、身高、性别、民族、基因、疾病家族史等，就是希望选手研发的模型可以更加接近临床环境。

对于传统机器学习算法和最新的深度学习算法的比较，赵维纲表示，只要是能够解决实际问题，不应该对算法做出评价，它是工具，哪个工具好用，就用哪个。

决赛评委

在大赛开始前，青梧桐基因创始人牛晓强代表主办方发言，谈起举办天池精准医疗大赛的初衷，一方面是为了解决糖尿病早期预测和预防的问题，另一方面是希望借助比赛发掘和培养医疗AI人才。中国是糖尿病大国，在糖尿病人口绝对数上一直以来都是全球之冠，患病率11.6％，约1.139亿人是糖尿病患者！这是我们整个社会需要共同面对的课题。

青梧桐基因创始人牛晓强

糖尿病是一种复杂性疾病，多基因，多因素共同导致的慢性疾病。遗传，生活方式和环境都是重要影响因素。从2016年开始，我国迎来了精准医疗多项国家政策的发布。为积极响应国家政策，青梧桐健康基因通过人工智能对基因数据、临床数据和生活数据的综合处理和分析，得到更趋于真实的、准确率较高的患病风险预测模型，提早进行干预，进而有效预防糖尿病的发生。

本次大赛希望大家重视跨学科的医疗人工智能人才的培养。牛晓强表示，近两年人工智能的快速发展，使人们开始意识到人工智能人才的培养，但是人工智能作为一种技术，它必须与其他行业结合才能发挥AI的功能。尤其是在医疗领域，医疗本身也是一个高门槛的行业，仅掌握AI知识，并不能精准理解患者和医生的需求，所以在钻研AI的同时，也需要对医疗有一定的了解。

医疗人工智能的成熟和发展，还需要有高质量的大数据，满足机器学习的基本需求，青梧桐深耕慢病基因数年，已经积累了一大批高质量的医疗数据，为未来的科研和AI产品转化提供了更加坚实的基础。

牛晓强告诉记者，青梧桐是一家专注于慢病领域的生物技术应用公司。作为一家企业，他们所有的技术都是基于可落地的前提下开发的，目前公司利用先进的基因检测结合人工智能技术，提供糖尿病等慢性病的筛查服务，并提供个体化精准预防方案。

此次举办天池精准医疗大赛就是为了用人工智能的方法和思想处理、分析、解读和应用糖尿病相关大数据，让参赛选手设计高精度，高效，且解释性强的算法来挑战糖尿病精准预测这一科学难题，为学术界和精准医疗提供有力的技术支撑，帮助我们在攻克糖尿病的路上前进得更快，使AI+基因+临床数据能够落地。