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人工智能已经开始医学应用

这是一个令人印象深刻揭示,画了一个巨大观众热烈掌声山景城海岸线圆形剧场,加州,但这只是一小块更大研究机构技术和医疗社区迅速拼凑寻求创造人工智能系统,最终可能挽救无数生命——包括你自己 一个人工智能心脏测试 “在我看来,这显然是医学下一个自然步骤,”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。 计算机视觉技术成像方面非常有用,但它远不是研究人员医学领域使用人工智能唯一方法。 斯坦福大学医学院,乔什·诺尔斯博士是使用病人电子健康记录(EHRs)来识别之前未被诊断出患有家族性高胆固醇血症(FH),遗传心脏病影响1 250人,结果在一个高机会早发性心脏病和心脏病如果不及时治疗 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心脏病人 。(资料来源:Norbert von der Groeben/斯坦福医学院) ?

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独家 | 人工智能技术医学领域应用与前景(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:人工智能技术医学领域应用与前景 以下为王晓哲演讲记录。 后台回复关键词“清华大数据”,可下载《王晓哲:人工智能技术医学领域应用与前景》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。 演讲从全局整体背景上介绍了人工智能技术与临床医学结合以后已经取得成果,未来发展前景和美好展望以及实际中碰到一些核心挑战。 图像就是这些信号中一种有代表性形式。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一些痛点、比较浪费人力问题。

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    格点化气象数据气象服务中应用设想

    关于格点预报(实况)气象服务应用上,我设想在以下几点。 一、 基于影响交通精细化服务产品 1、 基于互联网,尤其是移动互联网应用中,要利用格点预报时空特点,同时考虑应用人群,切忌数据直接显示(可视化),要从天气对交通影响角度出发,由格点化数据做背景 基于以上三点设想,我认为面向交通出行气象服务、基于移动互联技术开发,单纯格点化气象数据是不够,要多角度考虑交通行业数据,探索交通行业与气象数据相互融合和二次开发。 二:智慧化旅游气象服务 旅游气象服务中,格点化产品应用上我认为局限性比较大,不如交通出行依赖性那么强,而且现有的格点预报程度很难覆盖山区和边缘景点,而旅游景区又都处在这些地方。 因此应用格点化数据进行旅游产品开发要选取一个典型景区,然后对该景区进行旅游强需求分析,可选择市区文物古迹类景点,灾害性天气(雷电、大风、大雨)上实现网格化监测和预报。

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    前沿综述 | 机器学习医学应用

    《Computers in Biology and Medicine 》今年3月在线发表了一篇综述文章,回顾了医学领域使用机器学习(ML)情况;介绍了标准技术及其对医学诊断影响;深入讨论了五种主要医学应用 ML可以帮助提高许多疾病诊断系统可靠性、性能、可预测性和准确性。 机器学习方法和应用概述 利用机器学习技术进行医学诊断 ML算法被用于计算机辅助诊断(CAD)应用中。 机器学习医学应用  癌症 癌症研究是一个具有重大社会影响重要领域。ML癌症研究中应用在各个方面均表现出巨大潜力,包括癌症相关问题基准,如癌症类型分类和预测、药物反应和治疗策略等。 ;没有监督情况下构建传感器数据低维模型,而判别部分使用生成特征空间来构建特征;应用两种基于多实例学习和图结构识别方法;识别几个因素,包括个性特征、睡眠、情绪和压力,并比较这些特征表现;检测并诊断患者活动 为了提高ML性能,人工智能技术可以与ML技术结合使用,以帮助充分跟踪感兴趣区域。 > 为了提高组件分类器多样性,我们建议医学诊断中使用模糊分类器,这在以前还没有被利用过。

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    前沿综述 | 机器学习医学应用

    《Computers in Biology and Medicine 》今年3月在线发表了一篇综述文章,回顾了医学领域使用机器学习(ML)情况;介绍了标准技术及其对医学诊断影响;深入讨论了五种主要医学应用 ML可以帮助提高许多疾病诊断系统可靠性、性能、可预测性和准确性。 机器学习方法和应用概述 利用机器学习技术进行医学诊断 ML算法被用于计算机辅助诊断(CAD)应用中。 机器学习医学应用 癌症 癌症研究是一个具有重大社会影响重要领域。ML癌症研究中应用在各个方面均表现出巨大潜力,包括癌症相关问题基准,如癌症类型分类和预测、药物反应和治疗策略等。 ;没有监督情况下构建传感器数据低维模型,而判别部分使用生成特征空间来构建特征;应用两种基于多实例学习和图结构识别方法;识别几个因素,包括个性特征、睡眠、情绪和压力,并比较这些特征表现;检测并诊断患者活动 为了提高ML性能,人工智能技术可以与ML技术结合使用,以帮助充分跟踪感兴趣区域。 > 为了提高组件分类器多样性,我们建议医学诊断中使用模糊分类器,这在以前还没有被利用过。

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    纹理分析及其医学成像中应用

    Radiology:人工智能在神经肿瘤学中新兴应用 影像组学初学者指南 放射学中基于影像组学和人工智能预测癌症预后 脑肿瘤影像组学:图像评估、定量特征描述和机器学习方法 基于MRI医学图像脑肿瘤分级 深度学习医学图像分析中应用 1.引言 纹理是所有类型图像中最显著特征之一。 [27]中,以生物医学应用为中心,综述了当时一些主要纹理分析方法原理。尽管如此,由于结构方法该领域应用有限,因此综述中没有详细介绍它们。 最后,鉴于我们工作领域,本文第二部分主要讨论了纹理分析在生物医学成像领域应用。综述了纹理分析肿瘤学和神经病学中应用前景,并讨论了生物医学纹理分析面临主要挑战。 许多不同问题和应用领域体现了纹理分析技术重要性,其中一个主要应用领域是生物医学成像。生物医学结构定量测量有望为多种疾病提供强有力诊断工具。

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    深度学习医学影像上应用(四)——检测

    上一篇给大家介绍了深度学习医学影像上分割应用,这一篇我将分享深度学习医学影像上检测应用。 最近,随着标注数据快速增长和计算能力增加,深度学习方法医学图像分析中得到了广泛应用。 但是,这些方法不能应用于没有预先训练好网络或局部大规模图像。医学图像分析是这些应用代表,因为不可能获得预先训练好网络。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.09555 到现在为止,我已经分享了深度学习医学影像上大部分应用。 在后续篇章中,我会分享一些实际医学影像案例应用,并会将相应深度学习学习心得分享给大家。敬请期待。

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    深度学习医学影像上应用(一)——分类

    目前人工智能是最火热领域,而深度学习是人工智能中最璀璨分支,已经自然图像上取得了阶段性进展。 今天我将分享深度学习医学影像上应用最近进展,这一篇主要说一下从2015年到现在深度学习医学影像分类相关情况。 它需要大量标注数据,这限制了它在医学影像领域应用。在这种情况下,迁移学习是切实可行解决方案。本论文中,我们旨在阐明转移学习方案是如何影响分类结果。 自动黑素瘤筛查是我们特别关注问题,这是一种医学成像案例,其中迁移学习仍未得到广泛应用一般和特定数据集中,我们探讨了迁移中是否使用微调,顺序迁移以及使用预先训练模型。 具体而言,层叠去噪自编码器(SDAE)两个CADx应用中用于区分乳房超声病灶和肺CT结节。SDAE结构配备了自动特征搜索机制和噪声容限优势,因此可适用于处理各种成像模式医学图像数据固有噪声。

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    深度学习医学影像上应用(三)——分割

    上一篇给大家介绍了深度学习医学影像上关于图像重建及后处理,图像标注,图像配准,图像超分辨率和回归应用,这一篇我将继续分享深度学习分割上应用。 设计结构是根据目前类似应用网络局限性来产生结果。 我们胜过了所有三种应用最新技术水平,公共基准BRATS 2015和ISLES 2015上,排名是最高。我们方法计算效率高,可用于各种研究和临床环境。 本文介绍了一种使用级联全卷积神经网络(CFCN)方法来自动分割CT和MRI腹部图像中肝脏和病灶,该方法可实现大规模医学试验或定量图像分析分割。 一个例子是扩散磁共振成像(扩散磁共振成像),这是一种神经影像学领域具有突出应用无创微观结构评估方法。

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    图神经网络及其视觉医学图像中应用

    但它在CV和医学图像分析中也有被用到,本文主要是针对GNN原理及其在这两方面的应用简单做个分享,主要是由之前组会上分享过PPT内容整理而成。 03 GNN图像处理领域应用 GNN主要是引用在一些存在复杂关系场景中,比如推荐系统,社交网络,分子结构等,CV中并不主流。 根据图构建方式,下面要介绍工作大致可分为两大类: GNN图像分类中应用 GNN分割/重建中应用 3.1. 分类中应用 3.1.1 用于3D医学图像分类(UG-GAT) MedIA 2021 Paper: Uncertainty-guided graph attention network for parapneumonic ScienceDirect https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1361841518303554 Code: 未公开 这篇文章是GNN医学图像中应用

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    斯坦福出品,GNN金融医学NLP中应用

    图作为一种抽象形式出现,用来表示复杂数据,如社会网络、知识图谱、分子图、生物医学网络,以及用于建模3D对象、流形和源代码。 图机器学习,尤其是深度表示学习,是一个新兴领域,从蛋白质折叠和欺诈检测到药物发现和推荐系统,有着广泛应用斯坦福图学习研讨会上,我们将汇集学术界和工业界领袖,展示图神经网络最近方法论进展。研讨会将展示领先图机器学习框架和广泛图机器学习不同领域应用。 Fraud and Intrusion Detection 5:25:50 Jiaxuan You, Stanford -- Applications to Financial Networks 图学习金融神经网络应用 6:27:20 Maria Brbic, Stanford -- Applications in Biomedicine 生物医学应用 7:15:25 Jiaxuan You, Stanford -

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    Fisher确切概率法医学统计中应用及spss中操作——杏花开医学统计

    四格表资料的卡方检验内容详见: 《如何用四格表卡方检验进行医学数据统计分析?》 下面,我们一起来了解两样本四格表资料Fisher 确切概率法基本原理、适用条件及其SPSS中操作步骤。 其基本思想是四格表周边合计数T1、T2、T3、T4不变条件下,计算表内a、b、c、d,4个频数变动时各种组合概率Pi;再按检验假设用单侧或双侧累计概率P,依据所取检验水准α进行判断。 关于数据加权还原操作由于前期已经详细讲解过,因此不再赘述,具体请看: 《如何用四格表卡方检验进行医学数据统计分析?》 依次点击“分析——描述统计——交叉表格”。 五、小结 本文对四格表资料Fisher确切概率法基本原理、应用及其SPSS中具体操作进行了详细阐述。后续我们将陆续更新更多不同卡方检验方法医学研究中应用和在统计软件中实现,敬请关注! 《医学统计学 第4版》.人民卫生出版社. 2、邱皓政.《量化研究与统计分析》.重庆大学出版社.

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    多语言环境下设计基于人工智能糖尿病护理会话代理

    尽管如此,医疗保健领域,尤其是糖尿病护理领域,在建立关于设计核苷酸规范性知识方面的尝试还是很有限本文中,我们进行了一个设计科学研究项目,并提出了三个设计原则,设计健康相关核证机关着手人工智能(AI) ,以解决现有的解决方案局限性。 此外,我们实例化了提议设计并开发了 AMANDA ——一个基于人工智能多语言糖尿病护理 CA,它使用了最先进技术来实现自然发音地方口音。 我们使用意见分数和系统可用性量表来分别评估 AMANDA 语音质量和可用性。本文为糖尿病护理中心设计提供了一个蓝图,具体设计指南可以扩展到其他医疗保健领域。 多语言环境下设计基于人工智能糖尿病护理会话代理.pdf

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    【每周CV论文推荐】GAN医学图像分割中典型应用

    在这个专栏里,还是本着有三AI一贯原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐文章也必定是同一主题。 生成对抗网络是一项非常基础技术,医学图像则是一个非常重要应用方向,当前GAN医学图像中陆续也有了一些比较重要应用,本次我们来简单给大家推荐一些图像分割工作。 Springer, Cham, 2017: 507-515. 4 显微镜图像分割 有一些医学图像需要在显微镜下观察,目标的尺寸和形状有非常大差异,Sadanandan等人通过增加对抗机制和像素加权机制 ,可以获得更加完整平滑轮廓。 总结 本次我们介绍了基于GAN医学图像分割中典型应用,从事医学相关方向朋友可以通过阅读这些文章进行初步了解。

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    人工智能和驱动机器中应用

    该领域研究人员预测以及科幻小说里设想在现实中难以实现。通常,这都归咎于计算能力限制。但是,理解什么是实际意义上智能这个更为深入问题已经引起了热议。 不出所料,人工智能潜在军事应用引起了美国政府注意,从60年代起国防部一直在对此项研究进行投资。前景很是乐观,但是被资助研究项目大部分都没有方向。 人们相信人工智能领域中重要突破即将来临,当研究人员看到希望时,也不停工作。 应用于股票市场,数据挖掘,物流以及内科诊断学领域这些系统都取得了巨大成功。 在过去十年里,神经网络和深度学习方面取得进步带来了人工智能领域复兴。 当前,大部分研究主要专注于弱人工智能实际应用和AGI潜能。弱人工智能已经我们身边得以应用,如果在AGI领域将要取得重大突破,那么对人工智能热情就会再一次高涨起来。

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    【每周CV论文推荐】GAN医学图像生成与增强中典型应用

    在这个专栏里,还是本着有三AI一贯原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐文章也必定是同一主题。 生成对抗网络是一项非常基础技术,医学图像则是一个非常重要应用方向,当前GAN医学图像中陆续也有了一些比较重要应用,本次我们来简单给大家推荐一些图像生成工作。 作者&编辑 | 言有三 1 基础数据仿真GAN 医学图像领域数据获取和标注成本非常高昂,因此对数据仿真有非常大需求,基本DCGAN模型已经被用于各类任务数据增强。 Springer, Cham, 2017: 3-13. 4 三维生成GAN 医学图像数据本质上是三维,前面介绍一些工作大多是二维切片图像仿真,这里我们再介绍一些三维仿真GAN工作,相比于二维图片生成计算复杂度更高 总结 本次我们介绍了基于GAN医学图像生成与数据增强中典型应用,从事医学相关方向朋友可以通过阅读这些文章进行初步了解。

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    边缘计算将如何改变医疗保健行业

    与此同时,医疗保健行业正在加速采用算法、机器学习和人工智能。该行业还在临床护理和培训中采用更多增强现实和虚拟现实。 到2026年,65% 医学成像工作流程将使用人工智能来检测潜在疾病并指导临床干预,50%医疗成像工作流程将使用远程放射学来共享研究并改善与放射科医生联系。 他指出,一些医学图像每张图像大小达到3GB到6GB,临床医生经常在任何给定时间查看患者多张图像。 他说,“而且因为它们太大了,而且由于它们屏幕上读取和呈现方式,无法将它们移动到云端。 Hess表示,为了在这两种情况下更好地为患者服务,他设想拥有由边缘计算和其他技术(如人工智能)支持数字工具,可以收集和分析患者生成数据,为患者和临床医生提供见解。 Shi指出,事实上,许多医疗机构仍在努力全面集成它们部署多年所有应用程序和系统,集成对于边缘利用患者数据至关重要。

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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,人工智能研究、智慧医院建设等方面推进智慧医疗落地。 由于人工智能应用,人们将会活得更长久、更健康。 医疗领域,AI 有广泛应用前景。 包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、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优势显而易见。 通过分析心电图检测心律异常方面,人工智能识别率也要高于心脏病专家。 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。 据测算,沃森诊断准确率达到73%。Watson有着超强学习能力,可以17秒内阅读3469本医学专著、24.8万篇论文,69种治疗方案、61540次试验数据、10.6万份临床报告。

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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?

    该助手能够与临床医师进行自由交流,迅速对一些常见医疗问题给出有医学依据回复。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基本概念以及患者治疗方案中各个阶段准确信息。 他在谈到人工智能应用时表示: 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、自动化医疗助手,用于改进患者治疗和护理。 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,同样有着巨大潜力。 在这项研究中,运用了深度学习技术医疗助手需要理解范围极广临床医学问题。 举例来说:病患护理团队成员能更快、更方便地得到准确医疗信息;介入放射学医生们能够节省用于电话沟通时间,将更多时间用于患者照护;最重要是,患者能够更好地掌握治疗相关信息,并接受更高水平治疗与护理 医学博士John Hegde,同时也是加州大学洛杉矶分校(UCLA)肿瘤放射学科主治医师,他非常看好这一智能医疗助手医疗服务上发展前景: 我相信这个应用程序可以改变医生间交流方式,进而为患者提供更高效治疗

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