据统计，到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一，中国已经迎来医疗人工智能的风口。
数据猿导读 目前我国在此方面的法律依然处于缺失状态，甚至可以说是医疗人工智能发展的最大障碍。实际上，不仅仅是在医疗行业，在整个数据行业中都存在这样的问题。 图 | 阿里云总裁胡晓明在云栖大会深圳峰会上
本文主要介绍了世界互联网大会中医疗投资领域的一些热点和趋势，以及人工智能在医疗领域的应用。作者认为，随着医疗领域对人工智能技术的需求不断增长，未来几年将是人工智能在医疗领域发展的关键时期。目前，医疗人工智能已经进入了实用阶段，但距离成为医生还有很长的路要走。尽管人工智能在医疗领域的应用取得了一定的成果，但数据的有效性和互联互通问题仍然亟待解决。同时，医疗人工智能的法律法规和伦理道德问题也引起了广泛关注。总的来说，医疗人工智能的发展前景广阔，但需要克服的难题也很多。
医疗保健正处于数字革命之中。患者已经熟悉电子记录保存以及数字 CT 和 MRI 扫描；有些人使用计算机视觉和人工智能 (AI) 来诊断肺癌和其他癌症。 尽管人工智能已经准备好给我们的生活带来新的、更直接的印象，但在日常牙科中，大多数人可能会第一次体验到计算机惊人的能力——它能够比人类更精确地查看和解释常规牙齿 X 射线报告。 西好莱坞初创公司Pearl为牙科图像提供人工智能以协助诊断。今年3月获得了 FDA 的批准，是首批获得牙科 AI 批准的公司之一。 该批准为其在美国各地的诊所使用铺平了道路。 “这确实
在节日的盛况背后，离不开人工智能产业的扶持。比如，AI客服将海量业务与咨询问题进行匹配，并自动回复；AI智能测温仪，探测精度高、范围广，能够减少人工遗漏，提高疫情防控效率。
在刚刚闭幕的世界互联网大会上，人工智能成为炙手可热的焦点，大会也首次开设人工智能分论坛，让众多企业大佬济济一堂，纵论人工智能发展大势。在人工智能时代即将呼之欲出的时候，医疗人工智能也开始成为新的风口，受到企业和媒体的广泛关注。 实际上，在人们更加关注生活质量、关注身体健康的时候，对医疗资源的需求也是空前高涨。然而，在过大的人口压力下，当前所面临的医疗资源紧张、技术水平有限的现实却让很多人深感无奈。现在，随着人工智能技术技术的不断进步，开始在医疗领域锋芒初露，给一些患者带去福音。 就现阶段来看，与欧美发达国家
专注于超声人工智能动态医学影像分析的初创公司深至科技在上周宣布完成B轮亿元级融资。
人工智能技术的快速发展，推动人工智能与电子终端和垂直行业加速融合，涌现出了智能家居、智能汽车、可穿戴设备、智能机器人等一批人工智能产品，并正在全面重塑家电、机器人、医疗、教育、金融、农业等行业。预计到2020 年，全球智能家居市场规模将达到300 亿美元，智能机器人市场规模将达到600 亿元，智能汽车市场规模将达到900 亿美元，智慧医疗市场规模将达到450 亿美元。 智能家居产业竞相打造开放互联平台 智能家居产业竞相打造开放互联平台，把智能产品提供给用户的单一、割裂的信息和数据进行整合，通过云端数据交互
央视一套22日晚最新一期人工智能现象级节目《机智过人》中，人工智能阅片机器人“啄医生”单挑15名来自全国三甲医院的有着15年阅片量在20万张以上经验丰富的主任医师，“啄医生”对30套肺片精准检测完胜。 比赛结果充分说明了人工智能在医疗领域的应用潜力及广阔前景，借助人工智能，实现精准诊疗，提高医生的诊断准确率和工作效率，降低医学诊断失误，已是大势所趋。AI医生特别是还能有效弥补偏远地区、基层医院的医学影像诊疗资源，有助于医疗资源均衡化，对解决许多民众看病难、看病贵问题意义重大。随着人工智能技术逐步走向成熟
前言 近年来，新医改政策和各类高新技术凭借强大的赋能力，将中国的医疗信息化产业推入快速发展的黄金时期。前瞻研究院预测，2020年我国医疗信息化市场规模将超过千亿元。从发展周期来看，我国医疗信息化行业仍处于依赖于计算机和网络技术实现医疗卫生机构由“点”到“面”的信息化的发展阶段。 从发展周期来看，我国医疗信息化行业仍处于依赖于计算机和网络技术实现医疗卫生机构由“点”到“面”的信息化的发展阶段。该阶段所呈现出来的一些整体趋势也是相当明显的： 1、产业链上下游整合趋势明显，生态思维崛起； 2、医疗卫生行业IT投
本文介绍了2018年大数据、商业智能、云计算、物联网、人工智能、机器学习等领域的趋势和展望。作者认为，随着大数据的快速发展，企业需要从主要关注成本转向主要关注价值，通过利用人工智能和机器学习来提高运营效率，并利用这些技术来对抗网络安全威胁。
机器之心现场报道 记者：CZ 当地时间 3 月 8-10 日，Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行，机器之心作为受邀媒体进行了现场报道。 大会首日，谷歌云高级副总裁 Diane Greene、谷歌 CEO Sundar Pichai、Alphabet 执行主席 Eric Schmidt 、谷歌云机器学习与人工智能首席科学家李飞飞分别做了 Keynote 演讲。 去年 11 月份李飞飞加入谷歌引起了业内极大关注，此番首次亮相谷歌云大会自然也是大会首日的重头戏。在 Keynote 演
物联网（IoT）的扩张已经把数不胜数的大数据新来源添加进了数据管理的版图，它将成为2018年及若干年之后主要的大数据趋势之一。笔记本电脑、智能手机、传感器，都为物联网带来了大量数据。 这是获得竞争优势（或者保持竞争力）的重大机遇，前提是企业足够灵活，可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。随着大数据的增长，企业试图跟上它的脚步，努力把数据变成可用的洞见。商业智能是保持竞争力的关键，而数据分析提供了所需的最新信息。 在2017年，一些企业大力发展他们的大数据可视化服务和软件。这使研究人员可以更有效地收集和协
回顾2017年，我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得明显突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。展望2018年，大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。 2018年的商业智能 企业决策正在经历的转变将延续到2018年。在2017年，处理大数据的目标使效率越来越高，成本不断减少，从而造就了基于大数据的商业智能，对中小企业
“去拍个片子吧。”这是去医院看病常常能听到的话。现代医学诊断越来越倚重影像，专业医疗科学网站估计：医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像。然而，即便设备产生了高精度的大量影像，针对这些数据的分析，现在主要还是靠人工完成，人都是要犯错的，所以误诊难以避免。这点中外概莫能避，从影像误诊人数来看，美国每年的误诊人数达到了 1200 万，中国每年误诊人数高达 5700 万。
11月6日， 2019Techo开发者大会在北京正式召开，在数据库内核优化与最佳实践分论坛上，来自业内的多位专家交流探讨了数据库未来的发展趋势。
【导读】2017 年医疗人工智能发展迅速，产业格局风起云涌。人工智能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。本白皮书梳理和研究国际、国
秦勇，鹰瞳科技（Airdoc）COO，中国人工智能学会智慧医疗专委会委员，长期从事医疗人工智能方向的工作，拥有丰厚的项目经验、管理经验和技术积累，参与多个医院人工智能应用基地的建设项目，对人工智能在医学特别是眼科领域的应用有深入的研究，在核心期刊发表高水平论文十余篇。2021年11月5日，鹰瞳科技在香港联交所主板上市，被誉为“医疗AI第一股”。
【概要】据市场研究公司CB Insight的分析，医疗健康相关的人工智能初创公司自2013年来已融资43亿美元，为各行业之首。
笔记本电脑、智能手机、传感器，都为物联网带来了大量数据。这是获得竞争优势（或者保持竞争力）的重大机遇，前提是企业足够灵活，可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。
自 2017 年 7 月国务院印发《新一代人工智能发展规划》以来，中国人工智能技术得以迅猛发展，并在金融、医疗、教育、交通、社交等领域快速推广。
11月25日，历时三个多月的2021“觅影”医学人工智能算法大赛公布赛果，来自国内外多家顶尖高校和科研企业，横跨计算机、人工智能、生物医学等专业学科，共计15支冠亚季军团队脱颖而出，“95后”“00后”成为比赛大赢家，为破解临床医学难题带来新思路。
11月25日，历时三个多月的2021“觅影”医学人工智能算法大赛公布赛果，来自国内外多家顶尖高校和科研企业，横跨计算机、人工智能、生物医学等专业学科，共计15支冠亚季军团队脱颖而出，“95后”“00后”成为比赛大赢家，为破解临床医学难题带来新思路。 腾讯云TI平台的TI-ONE平台为赛事全程提供平台和算力保障，实现一站式、全方位的科研探索。 人工智能技术与临床医学的加速融合，正成为医疗健康领域当下高度关注的方向。 作为目前最具挑战、最具临床价值的医学AI赛事，本次大赛由“科创中国”联合体指导，腾讯公司联合
今日，由“科创中国”联合体指导，腾讯公司联合首都医科大学附属北京同仁医院、首都师范大学、郑州大学第一附属医院、上海市胸科医院、上海全景医学影像联合发起的2021“觅影”医学人工智能算法大赛正式开赛。 依托腾讯觅影开放实验平台、腾讯云AI 、腾讯优图实验室、腾讯天衍实验室、腾讯AI Lab、腾讯云TI平台的技术支持，参赛者可以根据大赛提供的多模态、多中心医疗数据，在腾讯觅影开放实验平台上即可完成模型训练和验证，实现一站式、全方位的科研探索。 “觅影”医学人工智能算法大赛携手腾讯云TI平台中的TI-ONE平
9月15日，由“科创中国”联合体指导，腾讯公司联合首都医科大学附属北京同仁医院、首都师范大学、郑州大学第一附属医院、上海市胸科医院、上海全景医学影像联合发起的2021“觅影”医学人工智能算法大赛正式开赛。 依托腾讯觅影开放实验平台、腾讯云AI 、腾讯优图实验室、腾讯天衍实验室、腾讯AI Lab、腾讯云TI平台的技术支持，参赛者可以根据大赛提供的多模态、多中心医疗数据，在腾讯觅影开放实验平台上即可完成模型训练和验证，实现一站式、全方位的科研探索。
海拔五千米以上，是国际公认的“生命禁区”。这里人烟稀少、氧气稀薄，但可以看到最绝美的风景。探险家、登山者不断被吸引着，然而它只对极少数人张开过怀抱，普通人更是一辈子都无法触及。虽然Deepmind、IBM waston、GE、百度、阿里、科大讯飞等一众科技公司从不同角度切入AI医疗，但医疗关乎临床、生命、安全、商业模式、伦理、法律、医患关系的复杂程度远超任何领域，其门槛最高、最难突破，却充满着最广阔的想象力，成为AI商用中的“禁区”领域之一。
机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 6 月 21 日，在 2017 腾讯云+未来峰会上，腾讯云发布了战略新品「智能云」，希望借此推动「人工智能即服务」成为现实。腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾在《云时代的新趋势》的主题演讲中，明确定义了云是产业革新的源动⼒、新型社会管理的主平台和人工智能的强载体。马化腾提出趋势观点，认为像电力时代诞生计算机一样，云将兴盛人工智能，并带来更多创新。 近些年，由于在大规模标注数据基础上的性能表现优良，深度学习算法持续升温，特别是在计算机视觉、语音识别等领域，部分业界巨头企
2017年6月21日，中国深圳举办了一场技术盛会：“云+未来”峰会。大会云集了近20位全球技术前沿专家，共同探讨云端智能，解码未来用人工智能在云端处理大数据的技术应用与发展。 目前，业内越来越多的谈到的一个关键词就是机器学习，而现在也是机器学习领域的一个大突破和爆发的时期，可以这么说：机器学习的发展使得人工智能领域有了飞跃式的进展。 大家在谈到人工智能的时候就会特别关注机器学习领域将会以什么层级的速度向未来发展。“云+未来”峰会邀请到的顶尖科学家，伯克利教授、人工智能领域的专家Michael Jordan先
2022年3月25日，罗氏宣布与百时美施贵宝合作，通过开发和部署两种新的数字病理学算法，来支持两种用于临床试验的检测方法的升级。
【新智元导读】3月29日，阿里巴巴副总裁、达摩院机器智能技术实验室副主任华先胜出席 2018 新智元 AI 产业跃迁峰会，做了题为《深入行业，智创未来》的演讲。华先胜分享了视觉智能技术在阿里巴巴的应用实例，对智能设计、拍照搜索、视觉诊断和城市大脑四个领域做重点介绍。本文带来精彩演讲实录。 华先胜：非常高兴有机会来到这里分享阿里巴巴在人工智能方面的研发和实践，前不久我们看到美国总结了二十项在未来三十年可能会改变世界的技术，我把前十项列在了这里。可以看到多多少少都和人工智能直接或者间接相关，也就是说人工智能会是
【新智元导读】医疗影像智能分析在智能医疗各领域中都属于发展较快的一支。国内外涌现了一批将 AI 技术应用于医疗影像识别和分析的初创公司。然而，在具体的技术落地过程中，这些公司往往会遇到一些特定的难题。在此，我们和大家分享一个在英特尔技术支持下，由浙江大学数理学院和浙江德尚韵兴图像科技有限公司成功开发的智能医疗影像诊断系统的案例。该系统的任务是识别和分析影像中的甲状腺结节以及良恶性。从这一案例中，可以看到，英特尔系统化的计算硬件和所支持的丰富的计算结构和框架，为开发者快速开发提供了有力武器，并且与其生态环境合
人工智能的威胁虽然是老生常谈，但是大数据催生下的人工智能工具，不断颠覆人们想象，一旦它们用上了“云大脑”，每个行业都要为自己捏一把冷汗。
演讲嘉宾：邓侃 【新智元导读】新智元AI WORLD 2017 世界人工智能大会，大数医达CEO、CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃，发表演讲《智能诊断系统的4大技术难点》，分享了构建中国首个全过程医学诊疗导航系统解决方案的历程，并全方位披露技术内核及商业模式。邓侃博士介绍，构建全过程诊断和治疗医疗导航系统，能够提高基层医生的临床水平，促进基层首诊，还能促进民营商业医疗保险进入，降低政府医保支出。 而在构建这个系统的过程中，他们也创造了好几个“第一”——在数据收集方面，首次构建第三方处方管理系统，填补中
AI 科技评论按：人工智能的好处显而易见，比如在医疗健康领域，人类专家需要花费数年时间不断研究和纠错，才能总结出一套基于各种因素诊断疾病的方法，但对人工智能而言可能只是几分钟的事情。 Google 在医疗 AI 领域已经取得了不少成果，比如利用 AI 诊断心血管疾病、眼底病和急性肾损伤等。如今老牌科技巨头——微软也加入了这一行列。 AI 科技评论消息，近日，微软和阿波罗医院发表联合声明，表示双方将结成战略同盟，联手设计新的机器学习算法，用于预测心脏疾病的风险，并协助医生迅速找到相关治疗方法。 「我们与阿波罗
随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。对于医疗进步的现实需求极大地刺激了以人工智能技术推动医疗产业变革升级浪潮的兴起。
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
2018年12月18日，由鹏城实验室、新一代人工智能产业技术创新战略联盟共同举办的「新一代人工智能院士高峰论坛」进行到第二天。
技评论按：2017年6月21日至22日，腾讯·云+未来峰会在深圳举行。腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾会带来演讲，多位优秀的学界、产业界人才也会发表自己的见解。AI 科技评论赴一线报道，并将持续带来最
数据猿导读 对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用，每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点，让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续，数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上线下
2019年3月，FDA前任局长Scott Gottlieb博士宣布离职。随后，国家癌症研究所所长Sharpless担任代理局长。但直到2019年11月2日，斯蒂芬·哈恩（Stephen Hahn）正式成为FDA新局长，“掌舵人”一事才最终尘埃落定。
2019年4月，美国政府要求中国一家人工智能公司碳云智能（iCarbonX），出售其在PatientsLikeMe公司的多数股权。
在医改大政策风向标的背后，是资本逐鹿试水，商业试错。互联网+医疗成为构建新时代下智慧医疗的生态圈。但是，医疗信息化就等于真正的智慧医疗吗?或者说只是智慧医疗的基础?若论更加务实的智慧医疗则是在信息化基
相信大部分人都会谈癌色变，正如我们所知的一样，晚期癌症患者的生存率低于 20%，而尽管早期患者可以被治愈，且治愈率高达 90% 以上，但因为大部分癌症早期起病隐匿，更重要的原因在于受限于现有医疗水平，医生诊断缺乏一致性，大量的信息难以做出准确的诊断，以至于早期癌症患者很难发现病情，从而错过了治疗的绝佳期。
当IBM沃森陷入瓶颈时，国内的AI医疗却是别开生面的另一番场景。从2016年开始，国家作为政策引导方，已出台了50多条涉及医疗大健康的“纲要”或“意见”，同期大量资本快速涌入市场，而人工智能的发展无疑让这团火烧的越来越旺。
据行业专家预测，AI病理技术将填补中国4-9万的病理医生缺口，进而极大地解放更多医疗资源。同时也将大幅提升检测效率和精准度，化身“医生的医生”，成为病理医生们的“最强大脑”。有了AI技术，病理科医生们再也不用坐在显微镜前小心翼翼地反复查看，将切片电子化就可直接在电脑中读取，且电脑屏幕上的切片样本将更加清晰、明朗。
机器之心原创 作者：虞喵喵 上周（5 月 15 日），知名人工智能创业公司依图科技对外宣布，已于近日完成 C 轮融资。此轮融资高达 3.8 亿人民币，投资方包括高瓴资本、云锋基金、红杉资本、高榕资本及真格基金，募集到的资金将用于医疗核心技术研发、临床应用等方向。 专注安防、金融的依图为什么会选择踏足医疗？医疗影像鉴定场景有什么特点与难点？除了医疗影像鉴定，依图还在哪些细分方向有所布局？ 针对这些问题，机器之心第一时间专访依图医疗总裁倪浩，得到不少有趣的答案。 「智能数字肺」，四万张图片与两秒钟 图像识别是人
人工智能、无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边缘的基础设施是驱动创新与变革的四大超级力量。近日，在“英特尔AI开发者私享会”现场，英特尔AI 软件布道师武卓分享了在云端和边缘端实现高性能人工智能推理的一些特点与好处。 （英特尔AI 软件布道师武卓线上分享） 云规模开发具有很多的好处：云端能很好的支持多种不同的AI框架和服务，另外在云端可以简化训练开发，比如无需软件下载、无需配置、无需安装，可以直接使用云端所提供的计算资源和服务。在边缘端进行推理也有很多优势：由于数据通常是在边缘端产生和采集的，
人工智能已经风靡行业。从执行简单任务到解决复杂问题，其功能无疑使其成为每项任务背后的主要推动力，无论是任何行业，还是“ 医疗保健”。 “人工智能毫无疑问地通过显着改善结果来彻底改变医疗保健。
微信小程序是腾讯公司基于微信打造的一种互联网应用形态。它是一种无需下载、不用安装的应用，开发者无需针对lOS和Android两个系统分别适配，有助于削减企业开发原生APP的成本。特别是对于资金有限的中小企业而言，开发者仅需将产品核心功能抽出接入小程序，着重从用户角度考虑如何提升用户体验，基于微信平台实现盈利。
AI被认为是新时代解放劳力型工作，提高工作效率、服务质量的最佳手段。所以，当医疗和AI结合，国内外医疗资源紧张的“毛病”有了治愈的曙光，只是医疗系统自上而下的AI化变革并非一朝一夕能完成，时至今日医疗产业的AI化仍需花时间、花精力、花财力去推进。
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