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人工智能医疗

一、HIT火热的互联网+ HIT的进步计算机技术的发展密不可分。 最近一段时间,“互联网+”可谓是炙手可热,各行各业都希望通过互联网的融合来打破传统模式下的种种弊端,医疗行业更是如此。在传统的医患模式中,患者普遍存在事前缺乏预防,事中体验差,事后无服务的现象。 而通过互联网医疗,患者有望从移动医疗数据端监测自身健康数据,做好事前防范;在诊疗服务中,依靠移动医疗实现网上挂号、询诊、购买、支付,节约时间和经济成本,提升事中体验;并依靠互联网在事后医生沟通。 保留传统的医疗机构医生,据此来讨论人工智能医疗行业的融合) 人工智能医疗的结合,无论是对患者还是医生,要实现的是给他们一种在和人打交道的体验。 当然,人工智能终端并不能代替科学精密的医疗设备以及医疗专家丰富的临床经验,如果患者有需要,人工智能终端也可以根据患者的时间安排对全市的相关医生进行排班匹配,综合分析医生的行业经验,治愈的成功率,患者评价等等信息

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人工智能助理智慧医疗

智慧医疗在百度的解释是通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的物联网技术,实现患者医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化。 深度学习医学影像诊断 当下互联网+推动了医疗行业大数据爆炸,据权威调查数据显示,医疗行业非结构化数据占整个数据量的90%左右,医疗行业的非结构化数据主要包括医疗PACS系统产生的医学影像,比如DR,CR ,MRI等,如果能够深挖这些海量影像数据背后的价值,将对精准医疗研究、个体化治疗、疾病治疗疗效评价、重大疾病的风险评估等具有重要的意义。 据了解,本医疗大数据中心项目主要致力于医学影像大数据分析和存储,建立人工智能诊断系统,实现机器辅助医生对疾病进行诊断,主要是以帮助诊疗的方式来推动国内智慧医疗建设。 另外,运用深度学习技术的智能诊断,对影像质量要求十分高,因此医学影像必须严格符合一定的拍片标准,才能更好进行分析智能运算,但是医疗影像质量的标准化没有那么简单,必须联合政府、医疗、专家及协会共同研究制定

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    医疗人工智能前景——医学影像

    从就业来看,国内比如联影智能、商汤、腾讯是比较大头的做医疗影像领域的公司。 其中联影智能是联影(国内最大的影像设备公司之一)旗下公司,由医学影像领域内最大牛的人之一沈老板带队,有巨大资源优势;商汤是炙手可热的人工智能公司;腾讯不用多讲。 除此之外,国内有许多融资在1亿左右或1亿以下的创业公司,如连心医疗、视见科技等,这些创业公司的模式基本是:联合高校实验室及大医院,做出一个垂直细分的产品,如连心的放疗靶区勾画,视见的肺结节检测。 多亏了大牛们带队做宣传,现在我个人感觉医生们已经非常欢迎这个技术,医生计算机科学家们正一起努力攻克难题。 举一个小例子,我年初去一个三线城市的三甲医院做小手术,术前麻醉医师闲聊,说起自己做医疗AI,他们都激动不已,说这一定是未来的趋势。

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    人工智能增强医疗保健能力

    编辑 | TGS 发布 | ATYUN订阅号 随着人工智能技术的不断进步,它已经悄然地融入到了各行各业中,近年来,人工智能的指数增长越来越快,在医疗保健领域更是极为突出。 在早期专注于提高新药发现的效率之后,如今的人工智能正在增强医疗保健在诊断、护理病人方面的能力。 仅仅十年,智能手机已经使全球绝大多数人的生活发生了改变,而人工智能的成熟可以让智能手机或者是其他电子设备变得更加“聪明”,进一步推进医疗保健的进步。 除此之外,它还能将用户的症状成千上万的其他病例进行比较,以帮助发现出现症状的原因,然后提供下一步行动的指导,贴心、并且方便,被很多人誉为“健康伴侣”。 在应用程序之外,人工智能正在创造全新的医疗设备,随着监管部门对这项技术的评估,该技术正在一点点成熟、完善。 嵌入人工智能的设备可以吸取消费者的经验教训,并将其应用到一个医疗生态系统中。

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    2018《医疗人工智能技术应用白皮书》重磅发布

    2017年医疗人工智能发展迅速,产业格局风起云涌。人工智能(AI)在医疗领域中的应用已非常广泛,包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。 人工智能技术呈现医疗领域不断融合的趋势,其中数据资源、计算能力、算法模型等基础条件的日臻成熟成为行业技术发展的主要因素。 据了解,本《白皮书》梳理和研究了国际、国内医疗人工智能的发展状况,总结了医疗人工智能行业国内外的技术发展特点和趋势,分析了我国医疗人工智能产业面临的政策环境,为政府及产业界决策提供了参考。 公众号后台回复:“医疗”,获取本文报告。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    人工智能将颠覆健康医疗领域?

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    人工智能将应用医疗,前景广泛

    比赛的结果也说明了人工智能领域在医疗方面有着广泛的应用前景,借助人工智能,在未来,可以极大程度上提高医生的诊断和工作效率,同时,”人工智能医生“也能弥补偏远地区人手不足的问题,也将为基层医疗带来更加珍贵的医疗资源 ,人工智能的发展,在医疗领域也描绘出了一片伟大蓝图。 在国外,”人工智能医生“已经有了相当广泛的应用,在美国一家癌症中心就有一位”人工智能医生“,该中心和多方合作,联合开发出一款癌诊断软件,通过”人工智能医生“的计算能力,可以从病人病例和丰富的研究资料库中找到相应的资料 ,可以对每一个科室所包含大量的书籍、诊断数踞,医疗记录,做到一字不差的精准记录,最后理性分析,得到相应的诊断结果。 ”人工智能医生“所诞生的可能性,已经让人们看到了无尽的希望,随着人工智能技术逐步成熟,在未来,一定会有着更广泛的应用。

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    医疗人工智能困局:技术成熟,缺乏立法

    在会上,广州医学院第一医院院长何健行说,“我们的诊断需要人工智能的辅助,使得检查让病患更有信心,降低漏诊和误诊率。“ 随后,阿里云英特尔、零氪科技联合宣布启动天池医疗AI大赛。 张逊认为,医学影像和病理诊断是人工智能最能够发挥其价值的领域。 实事上,在ET医疗大脑之前阿里云已经开始在医疗领域进行探索。 张逊甚至认为,人工智能医疗行业的大规模应用甚至可以改善困扰我国多年的医疗资源分配失衡问题:“普通医院的医生同样可以利用人工智能诊断各种疑难杂症,这将大大降低对专家医师的需求,专家号也将不再一号难求。 “ 实际上,医疗人工智能技术已经日趋成熟,以上这些事例都清楚的表明了这一点。那么为什么我们还是很难在实际操作中见到医疗人工智能的身影呢? 本次阿里云英特尔、零氪科技联合举办的天池医疗AI大赛中使用的影像数据是来自全国各大医院、经过脱敏处理的,所以不存在侵权的问题。

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    人工智能医疗领域的实践精选

    导读:随着机器学习的不断发展,医疗领域也在发生巨大的变革,下面我们将对人工智能医疗领域的实践做一个简单的介绍。

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    2018年医疗人工智能技术应用白皮书(附下载)

    报告来源:互联网医疗健康产业联盟 ? 医疗人工智能技术应用白皮书(2018) ▌前 言 ---- 2017 年医疗人工智能发展迅速,产业格局风起云涌。 国内科技巨头也纷纷开始在医疗人工智能领域布局,各家公司均投入大量资金资源,但各自的发展重点发展策略并不相同。 同时,本次大赛能够激发传统医学机器学习的碰撞融合,为整体学科发展进行探路思辨,推动了人工智能技术在医疗影像诊断上的应用。 腾讯在人工智能领域的布局涵盖基础研究、产品研发、投资孵化等多个方面。 人工智能技术医疗影像的结合有望缓解此类问题。人工智能技术在医疗影像的应用主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。 政府、医院开展合作,向医疗机构提供服务或是解决方案之一。例如,四川华西医院希氏异构医疗科技有限公司联合成立华西-希氏医学人工智能研发中心,在消化内镜人工智能技术研发方面开展了合作。

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    人工智能医疗:在数据中寻找意义

    自从60多年前计算机科学家约翰·麦卡锡(John McCarthy)创造了“人工智能”这个术语以来,通过不断的探索,研究人员已经能够将这一强大的技术应用于各种各样的领域,例如:医疗保健。 尽管存在一些障碍,但医疗保健和人工智能之间的交集却有可能创造崭新的历史。从医生的记录、核磁共振扫描到基因序列,病人的大量数据使得人工智能能够得以发展,帮助医生和研究人员做出高度准确的预测。 最近,人工智能领域的进步,提供了一种解释——这些人工智能模型可以提供关于给定数据中重要内容的附加信息。作为人工智能模型的创造者,研究员已经直接看到,额外的可解释性步骤增加了人工智能的有用性。 没有人工智能,人类就失去了使用大量医疗数据的能力,这些数据可以提高诊断的准确性。没有人类医生,只靠机器,就会缺失同情心、可靠性和自然的病人体验。 两者的结合,才是未来,将可解释的结果集成到人工智能系统中,会让人更加了解、理解人工智能。 END

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    动态|洛杉矶加大(UCLA)发明智能医疗助手,人工智能将重塑医疗领域吗?

    该助手能够临床医师进行自由交流,迅速对一些常见的医疗问题给出有医学依据的回复。有了这一发明,医师可以方便地为患者介绍介入放射学治疗的基本概念以及患者在治疗方案中各个阶段的准确信息。 他在谈到人工智能的应用时表示: 我们认为人工智能完全有可能在介入放射学中作为一种低成本、自动化的医疗助手,用于改进患者的治疗和护理。 如今,人工智能已经改造了很多行业,我们相信它在改造医疗领域,同样有着巨大的潜力。 在这项研究中,运用了深度学习技术的医疗助手需要理解范围极广的临床医学问题。 举例来说:病患护理团队成员能更快、更方便地得到准确的医疗信息;介入放射学医生们能够节省用于电话沟通的时间,将更多时间用于患者照护;最重要的是,患者能够更好地掌握治疗的相关信息,并接受更高水平的治疗护理 尽管使用起来就像通过短信消息朋友聊天一样简单,但是不可否认的是,这确实是一种快速获取所需医疗信息和数据,帮助做出更适当的治疗方案的强大工具。

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    人工智能+医疗市场分析及趋势报告

    互联网的不同,人工智能医疗领域的改造是颠覆性的。 2.1 人工智能+医疗领域发展史: 2016年2月,谷歌DeepMind公布成立DeepMind Health部门,英国国家健康体系(NHS)合作,帮助他们辅助决策或者提高效率缩短时间。 在皇家自由医院的合作试点中,DeepMind Health开发了名为Streams的软件。这一软件用于血液测试的AKI报警平台,帮助临床医生更快地查看医疗结果。 5月,“人工智能”首次出现在“十三五”规划草案中,5月底,发改委高技术产业司正式印发《互联网+人工智能三年行动实施方案》,明确了人工智能的总体思路、目标主要任务。 7月,谷歌DeepMind NHS(英国国家医疗服务体系)再次合作,同 Moorfields 眼科医院一起开发辨识视觉疾病的机器学习系统。

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    让看病更方便,“人工智能医疗”要火!

    近年来,“人工智能+医疗”概念方兴未艾。最近的案例之一,是阿里健康宣布将与浙江大学医学院附属第一医院等签约,在人工智能研究、智慧医院建设等方面推进智慧医疗落地。 庞大的市场吸引了很多创业公司以及IBM、谷歌等大公司尝试通过人工智能改善医疗诊断。通过人工智能辅助医疗诊断不仅可以节省数十亿美元,而且可能帮助许多目前无力负担专家诊断的病人。 由于人工智能的应用,人们将会活得更长久、更健康。 在医疗领域,AI 有广泛的应用前景。 包括洞察风险管理、医学研究、医学影像诊断、生活方式管理监督、精神健康、护理、急救室医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。 将人工智能技术应用于医疗领域的优势显而易见。 人工智能和机器学习技术日益普及,正在根本地改变医疗科研和医疗护理。利用先进技术,科研人员就能够实时地获得遗传紊乱等问题的所有科研报告和临床案例研究。

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    医疗分诊的人工智能决策支持(AL)

    我们将先进的机器学习和自然语言处理技术应用于大约一百万个远程咨询记录中,我们开发了一种分类系统,该系统现已通过认证,并已在欧洲最大的远程医疗提供商中使用。 该系统通过移动应用程序患者的互动来评估护理选择。根据最初提供的症状集进行分类时,分类应用程序会生成由AI支持的个性化问题,以更好地表征问题,并建议最合适的护理点和咨询时间。

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    低代码医疗的结合

    医疗领域本身是一个每天都要处理大量信息的行业,在引入低代码技术后能够大大抑制医疗成本,为所有人提供触手可及的、高质量可持续发展的医疗保障。 本篇文章码匠将带您了解如何使用低代码平台帮助医疗领域轻松整合用于诊断管理、病人信息管理和员工信息管理等的数据,建立一个强大的可扩展的平台,实现高效医疗管理。低代码能为医疗领域带来哪些好处? 图片三方软件和遗留系统的无缝集成正如上文中提到的,遗留系统可能已经过时且最新的技术要求不兼容。尽管如此,许多企业依旧不能舍弃他们的遗留系统,因为该系统可能承载着他们业务运营的核心。 兼容的开发环境为了医疗保健组织兼容,低代码平台必须符合特定的行业法规标准,如 HIPAA、GDPR、PCI 等。这些规则对于保护个人信息是十分重要的。 这段时间内,低代码解决方案在加速应用的测试和发布过程中发挥了重要作用,许多国家地区使用低代码解决方案从小范围测试的 MVP,到全民推广使用的防疫小程序,都可以很容易的各政府组织机构的系统相集成,并能快速分析病人信息

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    医疗人工智能系统努力在IT系统上表现良好

    13 次查看 近年来,医疗保健中人工智能的期望水平达到了高潮,一些试点项目取得了积极的早期成果。 许多这些系统面临的挑战是,他们通常接受来自单一医疗保健提供商的数据培训,并使用共同的健康IT系统。 队最近的  一项研究  强调地点,当面对来自不同卫生系统的数据时,这种人工智能技术的表现通常比医生差得多。 研究人员表示,“我们的研究结果应该暂停那些考虑快速部署人工智能平台而不严格评估他们在现实临床环境中反映他们所处部署地点的表现的人。”

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    Nat Med|迎接医疗人工智能中偏见的挑战

    正文 在基于人工智能(AI)的预测模型中,偏见(定义为不公平的系统性错误)是一个越来越令人担忧的问题,特别是在医疗保健应用中。 然而,它是跨阈值的平均数,甚至是那些临床无关的阈值,并且没有关于相对敏感性和特异性的信息,将它们视为同等重要。 是什么影响了驱动人工智能设计选择的价值观?Seyyed-Kalantari等人的工作揭示了医疗环境知识在理解人工智能驱动的决策中的重要性。关键是对医疗实践的已知偏见的认识。 然而,这种理解的潜力可能是有限的,因为开发医疗保健人工智能的主要参与者越来越多地来自科技公司,而这些公司缺乏医疗保健专业知识的关键职位。 医疗和研究的专业规范将如何计算机科学和软件工程的专业规范互动?人工智能开发团队是否包括对相关临床领域有深入和具体了解的人?

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