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已经开始上应用

5月初谷歌(GOOG, Google)大型开发者大会上,首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)上台,详细阐述了其最新的研究有朝一日将如何帮助生发现心脏病。 这是一个令印象深刻的揭示,画了一个巨大的观众的热烈的掌声山景城的海岸线圆形剧场,加州,但这只是一小块更大的研究机构的技术和疗社区迅速拼凑寻求创造系统,最终可挽救无数的生命——包括你自己的 一个的心脏测试“我看来,这显然是的下一个自然步骤,”约翰·霍普金斯院奥斯勒培训项目主任桑杰·德赛博士说。 计算机视觉技术成像方面非常有用,但它远不是研究领域使用的唯一方法。 据诺尔斯说,美国大约有100万患有FH,但只有10%的被确诊。乔什·诺尔斯博士正帮助使用和机器习来识别潜的心脏病

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独家 | 技术领域的应用与前景(附PPT)

[导读]2017年6月20日,零氪科技首席架构师王晓哲,清华大“天池疗AI大赛”第一季肺部结节诊断 《影像肿瘤诊疗中的应用及诊断探索》发表演讲,演讲主题为《辅助者 普惠患者:技术领域的应用与前景 后台回复关键词“清华大数据”,可下载《王晓哲:技术领域的应用与前景》及《行湘:大数据视觉实践及影像诊断探索》完整版PPT。 演讲从全局整体背景上介绍了技术与临床结合以后已经取得的成果,未来的发展前景和美好展望以及实际中碰到的一些核心挑战。 一、、机器习、深度习概念什么是“”、“机器习”、“深度习”?这三个概念现的媒体经常会混为一谈,使大家一头雾水。 概念从40年代末到50年代初,由于计算机的发明和逐步使用,们想象,如果有了强大的运算力,是否可以产生一种的程序,从而逐渐替代一部分作。这个想法掀起了“”的热潮。

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    :路漫漫

    言归正传,上次我们聊过《时代,生都要失业了?》,答案当然是否定的。很大程度上来说是经验科,实际上,生对疾病的把控性是有限的。 基于大数据的深度习,一定程度上来说也只是生知识及经验的延展,代替不了的创造性。 换句话说,目前的是一种较弱的,其主要应用于基因测序、辅助诊断、影像、药物研发等方面。? 应用最为广泛的就是对图像的力,通过一些深度习的方法,可以通过对影像检查及病理图片进行诊断。 另外,肺部小结节的CT诊断中也有较为明显的优势,通过深度够达到专科生的水平。?还可以通过习文献及资料,给患者提供最佳的治疗方案。

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    影像与

    依赖成像数据的领域包括放射,病理,皮肤病和眼科,这些领域已经受益于AI方法的应用。比如放射中,有经验的生一般通过视觉来评估图像来检测,表征和监测疾病。 把AI集成到临床作流程中作为辅助生的具时,可以更准确和可重复性的进行放射评估。AI成像中的两种方法?目前有两类AI方法被广泛应用到图像中。 第一种是特征程,这些特征是根据数方程(如肿瘤纹理)来定义的,可以通过计算机程序来量化。这些特征做为机器习模型的输入,通过训练模型,以临床决策的方式对患者进行分类。 因此,深度习可以自动量化体组织的表型特征,可以诊断和临床护理方面取得实质性进展。 手动异常检测的作流程中,放射科师是根据个经验来识别可的异常;随着对计算机的依赖,计算机辅助检测(CAD)可以帮助师进行异常检测判断,但这些CAD使用的还是为特征,结果还不是很好;最近的研究表明基于深度习的

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    实则不然,是一个宽泛的概念,机器可以是的载体但绝对不是全部,关于的定义可以通过百度轻而易举的得到,这里不予赘述。而下文里我们要谈的就是强: 类级别的。 (注:如果超实现,那未来的世界几乎是不可想象,所以我们仅把定格这个阶段,即类级别的。 保留传统的疗机构与生,据此来讨论疗行业的融合)疗的结合,无论是对患者还是生,要实现的是给他们一种打交道的体验。 当然,终端并不代替科精密的疗设备以及疗专家丰富的临床经验,如果患者有需要,终端也可以根据患者的时间安排对全市的相关生进行排班匹配,综合分析生的行业经验,治愈的成功率,患者评价等等信息 此外,生诊断时,不再是以病本身以外的任何其他介质作为唯一身份标识,而是直接通过自身的特征,例如瞳孔扫描,面部识别等,全息的影像技术可以清楚的看到病的伤口,强大的知识库与以往病历数据融合后植入生的

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    (1):基于大数据的知识

    他还说,使得机器力通过与外界环境交互来解决问题。 专家现看来,按照的这种发展态势,类最高级的力游戏围棋终于有可类被机器战败! 方面的研究已经有过一段历史,但大都没有真正地应用于临床实践,而且此类研究大多集中于“专家系统”。 总而言之,这些传统的系统由于太初级,多少年来一直停留实验室里和研究阶段,尚不被广大生和患者所信赖和接受。 另一方面,虽然很强大,但也不是万的。因为,类社会发展,环境变化,疾病也发展变化,也必然发展变化。 即使这样,要实现上述的目标,现看来还要走相当的路,但技术上必然要应用到大数据技术和更多的、更具创新性的数据挖掘技术、等技术。我们可以期待,新一代的专家迟早会到来的。

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    CellPress | 的缺失

    整个疗保健链中的利益相关者正寻求将(AI)纳入其决策过程。从早期药物开发到临床决策支持系统,已经看到了AI如何提高效率和降低成本的示例。 此外,讨论了任何AI框架中集成各种类型的数据以限制偏差,提高准确性并为的跨科性质建模的重要性。?1从实验室到临床的AI应用近年来,技术疗保健研究中的使用急剧增加。 这些发展共同为AI创造了新颖而令兴奋的机会,可以多个阶段积极影响领域。?图1疗领域中的应用。AI最直接转变的疗保健子领域是皮肤病、放射或病理等领域中基于图像的诊断方法。 毫不奇怪,研究员已经利用这些数据使用线性模型和神经网络创建了预测模型,用于各种患者护理问题,例如患者再次入院或发生特定疗事件的风险。除了DL,线性模型对于中采用AI也是必不可少的。 模型的可解释性不仅限于创建这些具的研究员,而是整个领域的要求。总体而言,已经的各个领域取得了长足的进步,从药物发现到临床决策。

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    助理

    由海归博士团队联手成立的杭州健培科技有限公司,从2014年开始与国内外著名的研究机构和高等院校展开合作,致力于影像大数据分析技术(MIBA)的研发及应用,并通过深度习技术,建立诊断系统,帮助生诊断各种疾病 比如长久困扰放.射科的肺癌早期和乳腺癌早期筛查误诊率居高不下的问题,通过计算机诊断的精确性,够极大的降低为阅片的误诊率,通过计算机的高性和不间断运行,也有效减轻放射科生的作负荷,从而改善整个放射科的作效率和质量 HealthView诊断云驻地云的基础上,结合最新算法,实现海量相似病例检索和影像诊断,极大地帮助生进行定位病症、分析病情和指导手术,属于“临床决策系统”的一部分,也是科技发展的前沿方向 但是基于深度习的诊断,可以快速给出诊断意见,并且诊断率达78%,远远高于目前的临床诊断准确率。程国华强调,未来健培科技将会陆续对几十种疾病进行实验分析。GPU耗和数据流传输怎破? 据了解,本疗大数据中心项目主要致力于影像大数据分析和存储,建立诊断系统,实现机器辅助生对疾病进行诊断,主要是以帮助诊疗的方式来推动国内疗建设。

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    试验的三个阶段

    ,我探讨了如何批判性地理解研究,把重点放了这些实验与临床实践的相关性。 我认为我们研究中有一个很相似的进程,因为我已经发现几乎所有的研究都可以适应几个明确的类别。 这三个阶段的概念是常用的、直观的,并且可一定程度上弥补研究员之间的理解差距。要是您的崭新的最先进的系统为病已经准备好了,这甚至就可以更容易的使生和监管机构信服。 临床试验和试验的关键区别于阶段I和阶段II,安全性并不是系统的关注点。这些系统第III阶段之前根本不会应用于患者护理,因此对类没有风险。 阶段III对于一个特别有效的系统的实验可比阶段II研究创建的模型更小。 也就是说,我个认为,第一个III期系统试验必须取得压倒性的结果,以战胜研究中保守的偏好。

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    疗领域的实践精选

    导读:随着机器习的不断发展,疗领域也发生巨大的变革,下面我们将对疗领域的实践做一个简单的介绍。 大约50年前,生开始用结肠镜检查结肠息肉,然后再对可是癌性的息肉进行活检(毕竟不是所有的息肉都是癌性的),以诊断结肠癌。但是以上过程依赖于眼判断,错误往往难以避免。 该系统够利用深度习技术鉴别息肉,并根据其视觉外观预测病理结果。相关论文:《一种结肠镜图像的腔内场景分割基准》阅读链接:https:arxiv.orgpdf1612.00799.pdf? 某项研究中,研究员运用他们称为“默认习系统(Tacit Learning System)”的机器习方法,依靠算法来习和解释肌电信号,最终完成某些手部运动。 一项研究中,研究员将多普勒超声波数据与神经网络结合,创建了一个肝纤维化的预测模型。非侵入式超声波检测很可成为未来肝纤维化诊断和检测的趋势。

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    疗:数据中寻找意义

    自从60多年前计算机科家约翰·麦卡锡(John McCarthy)创造了“”这个术语以来,通过不断的探索,研究员已经够将这一强大的技术应用于各种各样的领域,例如:疗保健。 尽管存一些障碍,但疗保健和之间的交集却有可创造崭新的历史。从生的记录、核磁共振扫描到基因序列,病的大量数据使得够得以发展,帮助生和研究员做出高度准确的预测。 最近,领域的进步,提供了一种解释——这些模型可以提供关于给定数据中重要内容的附加信息。作为模型的创造者,研究员已经直接看到,额外的可解释性步骤增加了的有用性。 它让我们更接近类机器团队的未来,它生们开始理解,为什么会做出这样或是那样的决定。有认为师之间有深层次的矛盾——它可未来抢了师的饭碗。 没有类就失去了使用大量疗数据的力,这些数据可以提高诊断的准确性。没有生,只靠机器,就会缺失同情心、可靠性和自然的病体验。

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    生为做好准备:嵌入伦理教育的必要性(CS)

    职业生涯早期几乎不可避免地会遇到强大的系统。然而,当代教育并没有充分地使生具备安全有效地使用这些具所需的的基本临床熟练程度。 教育改革是迫切需要的,但实施起来并不容易,这主要是因为课程已经拥挤不堪。本文中,我们提出了一个教育改革框架作为一个有效和高效的解决方案,我们称之为嵌入式伦理教育框架。 与其他要求教育改革以适应更激进的的呼声不同,我们的框架是温和的、渐进的。 它利用现有的生物伦理伦理课程,开发和提供与相关的伦理问题的内容,特别是影响疗保健核心的风险-效益分析的技术滥用、废弃和滥用的危害。 为此,该框架提供了一个简单的具,超越了伦理教育的“什么?”和“为什么?”,回答“如何?”,为大、课程主管和或教授提供了一个广阔的路线图,让他们的生具备必要的临床熟练程度。

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    Aging | 长寿疗中的应用

    编·译作者 | 王建民最近深度习方面的进展使系统的发展许多任务中超越类,并开始为科家和生提供新的具。 Alex(CEO of Insilico Medicine)等讨论了最近老龄化研究中的应用是如何导致长寿领域的出现的。?衰老是所有生物共有的一个普遍特征。 AI驱动的具让长寿疗成为可深度习(Deep learning,DL)是研究的一个突破,它允许海量纵向数据集上训练深度神经网络(DNNs),而此前长寿领域几乎不可全面挖掘和解释这些数据 随着长寿生物技术和的最新进展开始临床研究和临床实践中渗透,生将越来越多地需要浏览各种技术和应用,包括那些可与新生的长寿领域相关的技术和应用。 这种整合需要通过临床生、老年科家和研究员之间的共生合作,实现现代的融合。生应该受到鼓励,并有机会参与到基于AI的长寿研究中来。

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    增强疗保健

    编辑 | TGS发布 | ATYUN订阅号 随着技术的不断进步,它已经悄然地融入到了各行各业中,近年来,的指数增长越来越快,疗保健领域更是极为突出。 早期专注于提高新药发现的效率之后,如今的增强疗保健诊断、护理病方面的力。 我们可以看到许多令兴奋的技术进步,另一方面,随着手机和传感器功的不断增加和改进,这些进步正改变多数疗保健如何提供的概念。 仅仅十年,手机已经使全球绝大多数的生活发生了改变,而的成熟可以让手机或者是其他电子设备变得更加“聪明”,进一步推进疗保健的进步。 应用程序之外,创造全新的疗设备,随着监管部门对这项技术的评估,该技术正一点点成熟、完善。嵌入的设备可以吸取消费者的经验教训,并将其应用到一个疗生态系统中。

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    疗:改善药物依从性、虚拟疗助手、看护、药物研发...

    技术的发展过去备受质疑,然后如今我们发现大数据技术正推进的进程,疗健康领域也是如此。 比如,卡耐基梅隆大和匹兹堡大的科家,正从电子病历、诊断影像、处方、基因组资料、保险记录,甚至是可穿戴设备的数据中挑选出有用信息,为特殊疾病和特殊群设立疗保健方案。 “存储系统中的数据基本上是死数据,而机器习和可以把有用的信息从海量数据中分离出来。你可以这样理解,就像是有一个的大脑代替一个‘死’的存储系统作。” 此外,软件作效率远远高于脑,够更快速的找到数据的模式和相似性,帮助生和科家发现最关键的信息。举例来说,一名50岁的糖尿病患者,生活方式很积极,某一种治疗方法可对他很有效果。 Philip Lehman,卡耐基梅隆大计算机科副院长告诉笔者,这款App应用了,可以告诉们什么时候该去看生,咨询什么样的生以及怎样保持身体健康。

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    生的助手来了

    美国软件公司Nuance Communications公开了其Dragon Medical助手和音箱,它们可帮助生使用语音完成编辑健康档案、评估患者病历及填写处方等任务。 该助手根据用于语音转文本听写的Dragon Medical应用构建,够访问超过150种电子健康档案服务。 除了通过音箱与生、护士和其他临床员进行互动外,Dragon Medical助手还可通过Windows电脑和适用于iOS和Android手机的应用进行访问。 这是Nuance出品的首个音箱,但近期内不要指望商店货架上看到它和新鲜出炉的Amazon Echo并排出现。这款尚未命名的音箱会通过传统企业渠道直接销售给员,Durlach表示。 Dragon助手的推出是通过自然语言处理来改善类健康状况的最新努力。

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    保护一线

    Shielding-Frontline-Health-Workers-with-AI-1536x944_副本.jpg 添加标题用保护一线员我们正经历一场前所未有的危机。 我们需要保护危机期间冒着生命危险的急救员和员。这意味着充分利用我们可以使用的每一种具,包括。创意解决方案毫无疑问,当前的形势需要一个创造性的解决方案。 我们做的至少是减少患者到员传播的风险,就是投资解决方案,使一些疗过程自动化,并限制密切接触的需要。 评估限制疾病传播的限制疾病传播方面,目标是使用AI具更好地分配力资源,同时仍然保护患者和员。以最近佛罗里达州坦帕综合院部署的筛查系统为例。 但是,诊断程序的应用并不仅限于测试。一些还使用来支持过度扩张的院中的患者管理。

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    疗行业的6大最新进展

    图片来源网络盘点疗行业的6大最新进展,主要集中新药研发、疾病诊断两大领域。 最近,来自日本的一群科家利用的方法,不到1秒钟的时间里对结直肠癌做出诊断,准确率高达86%。令赞叹的是,它甚至良性肿瘤恶化前,就做出诊断。 这项研究里,科家们让对结直肠中的息肉进行了深度观察。他们将息肉放大了500倍,让可以仔细看清这些组织的变化。 随后,他们又提供了30000张癌变前和癌变后的细胞照片,用机器习的方法来训练。最终,这套系统可以短短1秒内做出诊断,准确率高达86%。这也是首次被用于结直肠癌的诊断。 那么,有没有什么技术可以确保诊断出乳腺癌的同时,还降低假阳性率呢?可以做到。哈佛院和麻省总院的研究员们开发的这款系统从一系列数据点中做出诊断。

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    疗领域,带来的不只是机遇

    疗领域有巨大的潜力,可以改善诊断,并找到新的更有效的药物。然而,正如《科美国》最近发表的一篇文章所讨论的,进入疗领域也带来了许多新的挑战和风险。 过去的五年中,美国食品和药物管理局已经批准了40多种不同的产品。然而,据《科美国》报道,所有美国销售的产品都没有经过随机对照临床试验的性评估。 例如,一个用于检测糖尿病、眼病的数百名患者中进行了测试,结果表明,它有助于发现糖尿病病变、视网膜病变的早期迹象,若发现可疑症状,就会把患者转到疗专家那里。? 《科美国》的这篇文章详细阐述了依赖诊断疾病的一个潜问题,举了一个用于分析胸部x光片,并检测哪些患者可患上肺炎的例子。 除此之外,疾病往往比程师和科家所预料到的更复杂,因此,随着变得越来越多产,开发员与卫生部门合作,确保他们的系统得到彻底测试,以及监管机构为诊断具的可靠性制定标准

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