［导读］2017年6月20日，零氪科技首席架构师王晓哲，在清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中的应用及智能诊断探索》发表演讲，演讲主题为《辅助医者 普惠患者：人工智能技术在医学领域的应用与前景 后台回复关键词“清华大数据”，可下载《王晓哲：人工智能技术在医学领域的应用与前景》及《行湘：大数据视觉智能实践及医学影像智能诊断探索》完整版PPT。 ? 表征学习有很多应用，在非医疗领域，如机器翻译、图像识别这些问题，都经常使用表征学习的方法，将图像、文本或者声音这些比较稀疏、高维度的信号，转换成一个稠密、低维度的向量。 图像就是这些信号中一种有代表性的形式。医学影像处理应用很明显必然是一个热点方向。 医学影像处理典型的四大类问题是：影像分类、目标检测、图像分割和影像检索等。都能对应到日常临床应用里的一些痛点的、比较浪费人力的问题。
近年来，人工智能（AI）发展迅速，从AlphaGo连败人类棋手，到商场里随处可见的智能机器人，人工智能已经从实验室走向了大众，不论是舆论关注度还是相关领域的投资，都在节节增长。 2017年第一季度及第二季度，美国VC投资AI及深度学习领域的资本数量已经达到36亿美元，超过2016年全年的投资额。 更重要的是，人工智能技术也到达到了新的阶段，在工业界、医疗、SaaS、农业等等各行各业的应用都引起了巨大的势能。这其中，应用增长率最高的当属AI在医疗领域的应用。 人工智能和医疗健康的结合也是“双向驱动”的。一方面，人工智能的众多技术在医疗方面得到了优秀的商用价值体现；另一方面，创新型的AI技术也给医疗创新带来了新的机会。 尤其是通过把传统的离散生理信息通过机器学习等技术整合起来，医疗领域未来的个性化和导向化趋势将更加明确和快速地到来。
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人工智能热度很高，但泡沫也很大。人工智能在视频领域的应用已经走入寻常人的生活，人脸识别，视频自动抠像技术已经比较成熟。除此之外，人工智能还能为视频应用带来哪些变化呢？ 文 / 鲍金龙 序：人工智能来生今世 人工智能是一个非常广泛的领域，当前人工智能涵盖很多大的学科，大致归纳为六个： 计算机视觉（暂且把模式识别，图像处理等问题归入其中）； 自然语言理解与交流（暂且把语音识别 这里值得强调几点： 第一） 目前的人工智能都是属于弱人工智能的范围，在某一个专业领域内作为被人类使用的工具存在。 举例来说，不可否认机器学习在计算机视觉领域发挥着越来越大的作用，但是传统意义上，通过人工建模，分析取得的模式识别，图像识别，图像增强仍旧是很成功的人工智能技术，并且也是机器学习进一步发展的基础。 目前人工智能渗透包括预处理和后处理，超分辨率，机器视觉等等，人们在这些过程中使用人工智能工具来提升开发效率或者处理效果。
我们今天就来看看人工智能在软件开发领域里的现状，我们距离传奇还有多远？ 有人说软件开发是一种艺术，有人说软件开发需要工匠精神，不管是哪一种说法，软件开发都是一个创造性的工作，而机器曾被认为是缺乏创造力的，但是随着深度学习的发展，人工智能在一些创造性的领域也得到了飞跃的发展。 人工智能在这个领域大有可为，想想我写代码的时候，一大半的时间在查文档，还有一大半的时间在搜google和stackoverflow，人工智能可以很好充当码农的好助手。 代码测试 人工智能在代码测试的市场空间最大，通过大量规则和AI结合定制，解决测试领域的难题。 ，平台和开发过程，在商务智能，机器学习，数据可视化，数据采集，网络管理等领域都有涉及。
2018年5月10日，全球人工智能产品应用博览会在苏州国际博览中心成功举办，大会发布了创业邦《2018中国人工智能白皮书》及《2018中国人工智能创新成长企业50强》榜单。 本届全球智博会由国家科技部、国家工信部、江苏省人民政府指导，苏州市人民政府主办、苏州工业园区管委会承办，大会主题为“智能体验·智慧生活”，聚焦人工智能产品应用领域，力求呈现最前沿、最尖端的人工智能产品和科技成果 ，意在通过全球智博会这个平台，汇聚人工智能领域在全球的高端人才、技术和产品，活跃产业氛围，沟通企业桥梁，交流创新思想。 达观数据的文本智能处理平台准确高效的文字处理表现，入围创新50强榜单是实至名归。达观数据从成立至今，一直致力于为企业实现文本自动化处理，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。 创始团队在文本挖掘领域已有10余年积累，多次斩获国际数据挖掘最高级别竞赛ACM KDD 和CIKM的世界冠亚军大奖，拥有30多项国家发明专利，并获得国内著名投资机构真格基金和软银赛富的多轮投资，成文中国文本智能处理领域的领跑者
这是一个令人印象深刻的揭示,画了一个巨大的观众的热烈的掌声在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医疗社区迅速拼凑在寻求创造人工智能系统,最终可能挽救无数的生命——包括你自己的 一个人工智能的心脏测试 “在我看来，这显然是医学的下一个自然步骤，”约翰·霍普金斯医学院奥斯勒医学培训项目主任桑杰·德赛博士说。 谷歌的视力测试使用了一种名为机器学习的人工智能，它试图教计算机系统如何通过将大量数据输入到算法中来做出决策。 计算机视觉技术在成像方面非常有用，但它远不是研究人员在医学领域使用人工智能的唯一方法。 据诺尔斯说，美国大约有100万人患有FH，但只有10%的人被确诊。 乔什·诺尔斯博士正在帮助使用人工智能和机器学习来识别潜在的心脏病人 。
； 智能医疗中最先落地的技术主要集中在计算机视觉领域，例如医学影像、医疗图像分割等，这些方面的数据量较大，而CPU凭借对大内存的支持，在高速、大容量数据承载和读写能力上的优势就格外突显，有望让相关AI推理速度得到较大提升 在中国各类垂直行业中，人工智能渗透较多领域的包括医疗健康、金融、商业、教育和安防等，其中医疗健康领域占比最大，达到22%。 ? 其中，医学影像则被认为是AI与医疗的融合中，最有可能率先实现商业化的领域。影像数据的标准性和大体量为AI在这一领域的应用提供了最重要前提。 而作为计算机视觉技术的重要分支，图像分割已在医学影像处理领域获得广泛应用，例如肿瘤和其他病理位置定位、计算机辅助手术以及临床辅助诊断等细分领域。 2017年7月8日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出要发展智能医疗，推广应用人工智能治疗的新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。 政策的支持促使人工智能在医疗领域的应用更上一层楼。
中国人工智能当前正处于行业应用大规模起量阶段，“AI+传统行业”加快融合，逐渐渗透到安防、医疗、零售、交通、制造、家居等众多领域。 ? 在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面开始发挥重要作用。 （图片说明：杏脉科技未来诊所） 它是复星首个独立孵化的人工智能企业，去年9月启动后，快速与多家医疗机构形成合作，专攻人工智能医疗影像诊断，拓展AI技术在早筛、疾病预测、医疗康复等方向的应用。 此次亮相世界人工智能大会的“未来诊室”展示了AI辅助诊断技术在未来医疗场景中的应用。它是一间模拟的医学影像扫描室，也是一个打通虚拟与现实的医疗角色扮演游戏。 DT君相信，医疗AI领域的春天渐行渐近，随着人工智能在医疗领域的应用不断深入，中国城乡医疗资源不平衡的问题很可能将慢慢缓解，人类将享受到共通的高水平的医疗服务。
人工智能的关键技术是深度学习，通过模拟人类大脑的神经网络来读取、处理大数据，并找出其中规律，完成特定任务。以深度学习为关键技术的人工智能现已逐渐成为各国研发投入的重点，目前发展已到应用阶段。 “有哪些领域”也是发展人工智能的必要环节之一。 图像处理与计算机视觉 图像处理主要是对图片进行还原、切割、匹配、增强；而计算机视觉主要是实现人脸检测、模式识别、图像处理。 例如在医疗行业中，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，以传统医疗手段中采集到的医疗数据为根基，自动识别病人的临床变量和指标，同时结合相关医学知识，在病理诊断及医学影像识别中为医生提供辅助医疗工作 博弈机器学习的思想在很多领域都大有用武之地，比如社交媒体、众包管理、交通疏导等等。 除了上述提到的这几点，人工智能值得我们研究的领域远远不止这些，如果大家感兴趣的话，我们下次再细细探究。 不论是生活还是社会，我们都能感受科技带来的改变，而人类对智能化的追求，就是在各领域真正实现人工智能的广泛应用。
在医学影像人工智能、图像处理以及数据分析领域拥有超过10年的跨学科的科研和工程经验，掌握医学影像的分割、识别、分析以及深度学习的核心技术。 曾任美国高通公司多媒体部计算机视觉研发组任资深高级工程师，是具有十多年研究经验，是计算机视觉学、医学图像处理与识别、机器学习、模式识别与人工智能领域的专家。 业界评价： 软银中国管理合伙人华平博士：“图玛深维是一家创新型智能医疗企业，拥有领先的人工智能技术，并在医学影像领域率先落地。我们相信医学影像结合人工智能会拥有巨大的想象空间。 在经纬投资图玛深维之后，公司发展迅速，利用领先的人工智能技术，不断拓展产品线，服务中美放射科及临床医生。我们相信人工智能技术将引领医疗器械行业新一轮的技术革命，并首先在影像领域产生巨大价值。 医疗信息领域专家，掌握医学影像处理以及相关云计算技术，曾经参与广东省自然基金项目《三维全心脏可视化研究及在远程医疗中的运用》，2项心脏CTA图像分割算法专利的第一发明人。
【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。 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。 如今，随着算法、算力等基础技术条件的日渐成熟，行业数据的积累，人工智能得以应用在各个领域。 算力。GPU（图形处理器）显著提升了计算机的性能，拥有远超CPU 的并行计算能力。 GPU 拥有多内核处理并行计算，适合处理 3D 图像中上百万的图像像素。此外，FPGA 也在越来越多地应用在 AI 领域。 我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等领域。
医疗健康是人工智能最热门的应用领域之一： Nature 和 Science 等国际顶尖杂志发表了很多医疗人工智能相关的工作； Google 、 IBM 等公司也开发了医疗人工智能的最新产品。 在此次论坛上，各位专家、学者、医生，针对眼底图像处理及其在眼科疾病筛查和诊断中的应用问题进行了讨论。 ? 夏勇教授表示，人工智能技术在人脸识别、语音识别等领域取得了突破性进展，很大程度上要归功于数量庞大的多媒体及互联网数据和能力惊人的存储及计算设备的出现。 王教授表示，异常检测是图像处理和模式识别领域的重要应用之一。 利用图像处理和机器学习算法对图像进行分析，检测出图像中的异常部分，不仅能够减轻人工处理的工作量、克服不同操作人员之间的主观性差异，而且还具有灵敏度高、检测率高、误检率低、快速准确等优点，因此越来越多地应用于医学图像处理等不同场合
Demetri Terzopoulos： 人工智能在视觉计算与医学领域的作用 Demetri Terzopoulos是加州大学洛杉矶分校（UCLA）杰出教授，计算机视觉与图形学实验室主任。 姚建华： 人工智能在病理诊断中的前沿研究和应用 姚建华是医学影像AI领域国际级专家，在腾讯 AI Lab负责AI+医疗领域的前沿研究及产品落地。 腾讯AI Lab为腾讯首款将人工智能技术运用在医学领域的AI产品——腾讯觅影提供算法技术支持。 在自然图像中比较成功的算法往往在病理图像中不能达到相应的效果，因此，工程人员就需要开发特殊的算法。 人工智能在医学影像上跟人工智能在医学其他领域有类似的问题，但更为复杂。“深度学习是什么？
在这个被称为人工智能大爆炸的时刻，研究人员用12个NVIDIA图形处理单元(gpu)计算出了这2000个cpu的深度学习能力。 (另一个副作用是，游戏玩家对订单积压和短缺感到沮丧，因为业界抢购了英伟达的芯片供应，该芯片也被用于挖掘加密货币)。 人工智能在牙科领域 总的来说，医疗保健是人工智能应用的一个非常自然的客户。 现在，随着美国食品和药物管理局(FDA)创建监管路径，鼓励医疗决策支持软件的开发人员，分析人士预计，未来5年，人工智能在医疗领域的应用将增长10倍。 如前所述，牙科。 通过人工智能，整个解释过程可以被自动化来评估整个图像，以更快更准确地检测出牙齿病变。显然，人工智能在牙科领域的应用将在未来一两年内迅速普及。 我们将继续看到人工智能在实践管理和增长领域得到迅速应用。 凭借深度学习技术的最新能力，人工智能将开始在临床水平上影响牙科。开发阶段技术的第一手经验(例如)已经在日常实践中证明了人工智能的潜在价值。
关爱健康 人工智能让医疗行业如虎添翼 目前来看，人工智能在医疗领域的应用主要包括：辅助诊疗、医学影像、药物挖掘、健康管理、急救室和医院管理、可穿戴设备、营养管理、虚拟助手等。 据了解，零氪科技凭借医疗大数据核心技术优势和人工智能技术，目前已与超500家综合及专科三甲医院合作，通过对临床数据进行智能结构化处理，建立了中国最大规模和体量的的肿瘤互联网医疗及数据平台，并凭借在核心技术领域的突破 今年以来，腾讯更是加大了在这一领域的投入力度，成立了公司级的人工智能实验室AI Lab，并在美国西雅图设立首个海外实验室。这个实验室主要做了医学影像AI产品。 尽管互联网巨头BAT和医疗机构先后布局医疗人工智能，使这一领域风生水起，热闹非凡，但是业内普遍认为，与外国相比，我国在这一领域还处于落后阶段，面临的技术鸿沟还很长很深，还需要奋起直追。 写在最后： 人工智能的风潮席卷全球，在各方面应用迎来爆发期。人工智能与医疗结合的服务生态圈将成为未来医疗创新的方向标。人工智能领域的图像识别、大数据处理和深度学习等技术都能高度应用于医疗领域。
人工智能赋能医疗各环节能效初显 近年来随着医疗数据数字化深入，深度神经网络学习算法突破以及芯片计算能力提升，人工智能在医疗领域应用掀起第二次浪潮，已渗透到疾病风险预测、医疗影像、辅助诊疗、虚拟助手、健康管理 美、英、日等国政府均高度重视人工智能在医疗领域应用。 应用在金融领域的人工智能相关技术主要包括机器学习、生物识别、自然语言处理、语音识别和知识图谱等技术。目前的应用场景还处于起步阶段，大部分是人机结合式的，人工智能应用对金融业务主要起辅助性作用。 智能家居助力打造智慧家庭 人工智能在家居领域的应用场景主要包括智能家电、家庭安防监控、智能家居控制中心等，通过将生物特征识别、自动语音识别、图像识别等人工智能技术应用到传统家居产品中，实现家居产品智能化升级 围绕语音识别、视觉识别、自然语言处理等基础领域及工业、医疗、金融、交通等行业领域，支持建设高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集并推动共享，鼓励建设提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的开放性云平台
第二章 人工智能+医疗发展 随着图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带动了人工智能新一轮的大发展。人工智能+医疗属于人工智能应用层面范畴，泛指将人工智能及相关技术应用在医疗领域。 3.3 应用 人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛，从应用场景来看主要分成了语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共 事实上，国内外已经有一些高科技企业将这些认知计算和深度学习等先进技术用于医疗影像领域。 从投资角度来讲，医疗领域的人工智能应用最具价值。 智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。 人工智能在医学影像应用主要分为两部分： 一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练
但是医疗大数据不仅限于影像，还包括病理、临床治疗信息等，只有这些信息融合在一起，我们才能建模，才能解决人工智能真正在医学上的应用。 田捷教授在研究学术的同时，也在积极探索AI技术的应用前景。 他认为，AI技术只有跟临床挂钩才有价值，经过企业家的转化才能变成生产力。 “现在我们需要更多人工智能和大数据在医疗问题上的典型应用，来拉动产业，拉动人工智能进一步深度应用。 在医学图像分析和计算机视觉领域，沈定刚教授的大名几乎无人不晓。 沈定刚教授，是世界上最早开展医学影像人工智能研究的几位科学家之一，并最先将深度学习应用于医学影像，从事医学影像分析、计算机视觉与模式识别等领域的研究近20年。 邢教授的实验室研究范围很广，从基础的影像设备、分子影像、图像重建和处理、影像和基因组学、治疗计划，到临床数据采集分析。这些研究中很多项目都涉及到机器学习和人工智能的应用。
根据国家标准化管理委员会指导编撰的《2018人工智能标准化白皮书》定义，计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。 自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。 2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了巨大突破，人工智能行业进入第三次发展浪潮。 根据汇桔网和胡润百富携手合作发布的《2019中国人工智能产业知识产权发展白皮书》数据显示，2019年中国AI企业IP竞争力TOP100企业有16家企业涉及计算机视觉领域;其次是智能机器人和语言识别与自然语言处理领域 计算机视觉技术的应用领域也越来越广泛，除应用较早的安防、金融、互联网等领域之外，城市治理、楼宇园区、医疗影像等创新领域正逐步实现应用，成为计算机视觉技术快速发展的重要支撑，计算机视觉领域市场规模仍处在高速增长阶段
机器之心：从医学学者的角度来看，人工智能技术在医疗领域里是否会像很多媒体报道的那样「超越，甚至代替人类医生」？ 张康：在上一个问题已经回答了，在某些方面人工智能的确有可能超越人类医生。 也许在不久的将来，比较单一的、流水线作业式的领域将会被取代。但是，现阶段人工智能的作用是辅助医生而非取代医生，发展人工智能，对医疗科学的发展、医疗水准的提高，都是利大于弊的。 机器之心：如何看待中国和美国在人工智能医疗领域发展上的差距或者不同？ 张康：个人认为，中国在人工智能医疗领域其整体发展水平与发达国家相比仍存在一定差距，在前沿基础理论的学习、人才培训交流、关键性技术的强化，以及对数据收集的优化、质量的提升、档案的系统性、增加数据调用的方便性等方面都有待完善 目前，国内大多数医疗人工智能仍处于实验研发阶段，其整体发展水平与发达国家相比仍存在一定差距，在前沿基础理论、关键性技术、产业基础平台、人才队伍和监管体系等方面都有待完善。
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