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「R」Shiny:案例研究:急诊室受伤情况分析

在之前的推文中我们学习了一堆的知识与概念,为了帮助大家吸收,接下来我们将一起通过创建一个探究有趣数据集的 Shiny 应用来整合当前所学的所有思想。

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DT君世界人工智能大会见闻:医疗AI的大时代已至

正在积极布局物联网、人工智能、云计算、大数据等热点的复星集团在人工智能大会上的展示很有意思。复星旗下专注人工智能影像诊断技术研发的杏脉科技,在油罐艺术中心3号馆搭建了一座“未来诊室”。 ? 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。 从问诊、摄片、诊断再到治疗方案建议,“未来诊室”模拟了小儿骨折、脑梗和肺癌这三个分属骨科、神经科和呼吸科的病例诊断过程。 杏脉展示的“未来诊室人工智能影像诊断产品,通过AI技术和大数据的加持,让更为高效、准确,稀缺的医疗资源也能被更多普通民众使用。 “未来诊室”可以远程把CT片传到县级医院或者是市级医院,直接通过人工智能进行诊断,从而辅助医生给基层医院下发病例报告,如果需要去省城医院进行治疗的话,就把病患送到省城进行治疗,如果不需要的话,就在基层医院治疗

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    《柳叶刀》:人工智能可识别九类急性脑 CT 异常

    【 图片来源:Nature 】 雷锋网消息,在新的研究中,人工智能深度学习算法能够准确识别头部CT扫描中9种不同程度的异常。 据《美国医学会杂志》(JAMA)研究显示,近年来美国急诊室计算机断层扫描(CT)使用率呈不断攀升趋势。 但与之成鲜明对比的是,急诊室病人通过头部CT扫描正确诊断分类,并最终抢救成功的案例数增长趋势并不明显,比率只是略有上升。 急诊室医生面临的一个问题是,如何通过头部CT扫描将病人头部创伤类型快速准确地按病情轻重缓急区分开。 人工智能应用脑CT诊断 人工智能技术已经应用于胸部X光、胸部CT、脑CT等多种成像结果异常的检测中。据雷锋网了解,在脑CT检测领域,早已有诸多玩家入局。

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    病人是否有生命危险?机器学习告诉你——专访南加州大学终身教授刘燕

    刘燕:有关时间序列或是时空序列在医疗方面的研究,我们做了四个方面: 急诊室病人病情的预测。 我们主要是做这些在急诊室里的数据分析,看病人的健康状况,帮助医生做诊断以及治疗。 医疗数据里有不同的数据类型,比如急诊室里收集的时间序列数据,病人的年龄、体重、病史等健康数据,还有医疗影像等数据。 如果你想用到病人的病史信息,又想用到病人在急诊室里的时间序列信息,我们需要把这两种类型的数据放在一起研究,这样能够给我们提供更全面的有关病人健康的研究。 例如在急诊室中,如果有些机械报警,护士会将传感器从病人身上拿下来,这样就无法收集到病人在这个时间的数据。

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    CCAI 2017 | 病人是否有生命危险?机器学习来告诉你——专访南加州大学终身教授刘燕

    刘燕:有关时间序列或是时空序列在医疗方面的研究,我们做了四个方面: 急诊室病人病情的预测。 我们主要是做这些在急诊室里的数据分析,看病人的健康状况,帮助医生做诊断以及治疗。 医疗数据里有不同的数据类型,比如急诊室里收集的时间序列数据,病人的年龄、体重、病史等健康数据,还有医疗影像等数据。 如果你想用到病人的病史信息,又想用到病人在急诊室里的时间序列信息,我们需要把这两种类型的数据放在一起研究,这样能够给我们提供更全面的有关病人健康的研究。 例如在急诊室中,如果有些机械报警,护士会将传感器从病人身上拿下来,这样就无法收集到病人在这个时间的数据。

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    VA人工智能可以用来帮助诊断癌症

    人工智能检查癌症早有先例,最近,有病理学家进行了一项考察研究,对象是Apple Create ML和谷歌AutoML,目标是:我们看看这些程序是否能够区分三种不同类型的癌症。 然后他们将照片以幻灯片的形势输入人工智能程序,最终得到了令人满意的结果,一共六次实验,准确率都高达90%以上。 ? 区分不同的癌症很重要,因为每种癌症都需要一个不同的治疗方案,测试小组进行的人工智能测试结果目前尚未完成。 “现在,我们将运行一个模型,训练人工智能,看看它是否能诊断颅内出血。这个项目的意义在于,假设一个病人来到急诊室,却没有放射科医生,有这个系统在,就可以极大程度的降低病人的危险系数。 人工智能诊断准确性非常好,但其目的并不是最终取代医生,而是起到一种补充、应急的作用,毕竟生命是无价的。”——实验日记。

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    Clew Medical正在使用人工智能对患者进行风险预测

    AiTechYun 编辑:xiangxiaoshan 人工智能一直是2017年的热门词汇,该技术越来越多地用于预测分析营销应用。 虽然知道什么时候做重要的商业决策是非常重要的,人工智能的预测能力也可以用来帮助拯救生命。 Clew Medical公司正在推出其人工智能预测分析平台,以帮助防止危及生命的并发症。 Clew加入了一批在医疗和医疗环境中使用人工智能的初创公司,其中包括Zebra medical Vision,该公司利用人工智能从扫描中识别疾病,而该公司也在使用人工智能来为癌症患者提供重要的资源。 美国和以色列目前正在使用这种新的人工智能解决方案,以期尽快扩大行动。 “我们最初的部署是针对一线医疗中心的,”所罗门说。 “该公司最初的重点是ICU设置,我们的系统在高灵敏度的环境下也的有效性也得到了证明,CLEW正在扩大其产品范围,以达到额外的护理设置,包括围手术期,急诊室,综合医院楼层等等,”所罗门说。

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    人工智能保护一线医护人员

    这意味着充分利用我们可以使用的每一种工具,包括人工智能。 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。美国已经成为全球大流行的中心。 “许多人都在质疑,他们还能拿自己的健康冒险多久……在许多医院,流感大流行改变了急诊室,颠覆了医护人员以前想当然的规程和预防措施。” 位于圣路易斯的急诊室护士索菲亚·拉戈(Sophia Rago)对NPR的记者说:“那种不确定的感觉令人沮丧,因为您不会受到保护。” 我们需要尽可能保护我们的前线医护人员。 我们能做的至少是减少患者到医护人员传播的风险,就是投资人工智能解决方案,使一些医疗过程自动化,并限制密切接触的需要。 但是,人工智能诊断程序的应用并不仅限于测试。一些人还使用人工智能来支持过度扩张的医院中的患者管理。

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    以后救命靠AI:人工智能已开始颠覆医院,这五个领域首当其冲

    人工智能(AI)也许是解决之道。 在人工智能诊疗领域,除了Watson这样的成熟应用,还有活跃于学术界的各种创新研究。 比如说最近一期(第542期)Nature的封面,就是关于人工智能诊断皮肤癌的。 人工智能也在手术室里辅助进行麻醉管理,包括术前评估、方法选择以及术中管理等等方面。 医生的助理 《福布斯》此前曾经报道:医生花费27%的时间在诊室问诊,还有49.2%的时间在做书面工作,其中包括使用电子健康记录系统。 即便在诊室,医生只花52.9%的时间在跟患者沟通,还有37%的时间在处理书面工作。

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    树莓派“听”咳嗽就能判断是否得新冠,便携式AI设备神预测大规模流行病

    根据设想,该平台将用于医院、医疗候诊室和更大的公共空间。 ? 机器学习驱动,可监控和预测大规模流感 在流感大流行期间,该产品可以通过模型计算后直接给公共卫生部门预警以采取应对措施,从而成为救命稻草。 初测有效,人工智能和边缘计算助力流行病防控 他们在马萨诸塞州立大学健康服务诊所的四个医疗候诊室里放置了 FluSense 设备,这些设备被装在一个长方形的盒子里,大约有一本大字典那么大。 ? Al Hossain 说,FluSense 是人工智能与边缘计算相结合的一个例子,这种前沿趋势使得数据可以在源头被收集和分析。

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    换心:人工智能技术如何在诊断前预测心脏衰竭的情况

    你应该不想在急诊室里,才知道自己有着心脏衰竭的毛病。 分析电子病历表的研究人员运用人工智能与 GPU 夺得先机。在医师宣布诊断结果的九个月前,便能预测病患是否会出现心脏衰竭的情况。 一个主要医学期刊正考虑发行这一份完整研究过程及成果报告 人工智能技术让医师们掌握尖端诊断工具 美国心脏协会指出每年全球约有2300万人(含近600万名美国人)出现心脏衰竭的情况,风险不可谓不高。 全美各地有愈来愈多医疗院所采用人工智能和 NVIDIA 的技术来推动更佳的医疗质量。NVIDIA 上周宣布与麻萨诸塞州综合医院合作采用最新的人工智能技术来改善疾病监测、诊断、治疗和管理的质量。 研究人员使用一种能用于解决脸孔或语音辨识等复杂技术问题的人工智能技术“ 深度学习”来分析这些病历,而深度学习技术的解题能力有时候甚至超越人类的表现。

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    人工智能-浅谈人工智能

    1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ? 1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及,人工智能技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。 ? 1.3 基于人工智能的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于人工智能、生物识别、3D传感、大数据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。

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    学医11年,终将被机器取代

    但是,随着人工智能的迅猛发展,医生的时代可能很快就要结束了。 首先需要声明的是,我是人工智能的保守主义者,我不认为人工智能已经或即将到达奇点,不认为人工智能已经足够成熟,我认为当下人工智能还处于初级发展阶段,如果说人工智能的进程有一百步的话,现在的人工智能才迈出了第一步 但是,哪怕是走了半步的人工智能也足以颠覆很多古老的职业,如医生。 现阶段的人工智能擅长的是什么? 所以现阶段人工智能非常擅长简单的、重复性的、有规律的脑力劳动。 看出来了吗? 当前大部分医生的工作其实就是简单的、重复性的、有规律的脑力劳动,而人工智能在这些医生面前有更多的优势,如,诊断速度更快,机器能实现一体化的检查、分析、诊断和治疗方案,患者不需要一个个检验科地跑,来回穿梭于诊室和药房

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    人工智能和物联网如何改善癌症治疗

    虽然人工智能和物联网可能是分开开发的,但它们的联合力量可以使癌症患者和医生能够做出更好的数据驱动决策。 它可以减少急诊室的等待时间,并跟踪患者和库存数据。人们也希望有一天人工智能(AI)可以帮助医生进行癌症的研究,检测和护理。AI和IoT共同可以改善癌症治疗。 人工智能可以协助衡量指标和预测,而物联网则可以利用传感器驱动的数据生成和洞察力,进而优化安全的药物输送。 人工智能和物联网可以改善癌症治疗 消费类技术公司也在开发可穿戴技术,该技术可以借助AI和IoT帮助检测和诊断癌症。 人工智能和物联网可以共同改善癌症治疗。从诊断到护理,癌症研究的各个领域都有可喜的进步,而AI和IoT的结合只能增强这种可喜的上升趋势。

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    人工智能、强人工智能、超人工智能

    文章目录 弱人工智能(Weak AI) 弱人工智能也称限制领域人工智能(Narrow AI)或应用型人工智能(Applied AI),指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读: Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能(Strong AI) 又称通用人工智能(Artificial General Intelligence)或完全人工智能(Full AI),指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力: 存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的能力 知识表示的能力,包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能(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,最有天赋的人类还聪明,那么,由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能

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    糖尿病通常被称为“无声杀手”,那么人们可以寄希望于AI吗?

    IBM研究人员最近宣布了一种人工智能筛查工具,可以识别人体血液中的1型糖尿病抗体。 这可能导致突然前往急诊室和意外诊断,更好的筛查测试的发展成为医生的救生优先事项。 ? 她说,这些人工智能模型可以为医生提供“更加个性化的截止日期”,用于监控人员以及应该多久检测一次。 他解释说,这种人工智能工具可以为医生提供必要的路线图,用于绘制病情的路线图。 Pajvani表示,她的团队很快将从德国活得更多数据。 Pajvani说,作为一名临床医生,他还没有看到人工智能从理论落地,进入日常治疗患者的日常工作。她表示,医学机器学习的存在会继续“加速”,而且一些“非常重要”的工作可能会为医生带来不可或缺的工具。

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