在两个月前，中国乌镇围棋峰会在浙江桐乡乌镇热火朝天的举行。5场比赛最受关注的毫无疑问要数AlphaGo与世界排名第一的柯洁的三番棋对弈，可以说是人类顶尖棋手与人工智能程序的终极对抗。2016年，Alp
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。
12 月 15 日，Nature 子刊《自然 - 机器智能》发表了由华中科技大学人工智能学院发起、剑桥大学、斯坦福大学、约翰霍普金斯大学、MD 安德森肿瘤医院、华中科技大学同济医学院附属同济医院、附属协和医院、国家药物筛选中心等国内外权威科研机构联合开发的联邦学习开源医学人工智能（AI）计算框架（Unified CT AI Diagnostic Initiative , UCADI）。
雷锋网《AI掘金志》频道：只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
谷歌 AI 团队开发并优化了人工智能辅助肺癌筛查的工作流程，在美国和日本进行了跨国的回顾性研究。
辅助诊断只是AI在医疗影像应用的一个点，西门子正在做的是提供更多的点，并连接成一根链条
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。
中国科学院院士徐宗本是数学与信息科技的交叉融合研究专家，为数学与实际应用的结合做出了重大贡献。他在应用数学、稀疏信息处理、机器学习、大数据与人工智能数学基础等领域，创造了系统性与原创性的成果。这些成果在雷达感知、CT成像、5G通信等多个领域得到了广泛应用。
病毒核酸检测一直是检测新型冠状病毒肺炎（novel coronavirus pneumonia, NCP）的关键步骤，但始终苦于试剂盒市场的供不应求，不少疑似患者都无法得到确诊。
赋能（Empower）是这个DT时代，最伟大的科技词汇之一。谷歌掌门人拉里·佩奇、阿里巴巴集团参谋长曾鸣等都提及，未来组织中最重要的功能已经越来越清晰，那就是赋能。
据日本livedoor新闻网2月5日报道，美国斯坦福大学研究团队，近日开发出一款可以根据医生诊断病例的数据，来推测出癌症晚期患者剩余生命的人工智能，希冀改善中期末病人的姑息治疗。他们建立了一个深度神经网络，通过输入近20万的样本信息进行运算，最终能够使预测寿命的准确率达到了90%。而早在2017年，澳大利亚学者也发布了关于AI分析医学影像以预测个人健康状况和寿命的相关研究结果。AI在医学领域大展身手，那么在未来是否能创造更大的价值呢？或许某一天，每个人做个身体检查输入数据就能知道自己还能活多久，你会觉得期待还是恐惧？总之，快翻出垫桌脚的健身卡，好好运动，朋克养生，药不能停。
此前，有研究人员指出：目前只有约20%的癌症患者能从免疫疗法中受益。免疫疗法不同于化疗，它只使用药物帮助免疫系统对抗癌症，而不是用药物直接杀死癌细胞。基于此，拥有一种可以匹配患者免疫治疗方式的人工智能工具，无疑是能够显著降低医疗成本的。
据悉，近期频繁取得多项国内国际权威认证的AI医疗企业“科亚医疗集团”又有了新进展，其基于深度学习算法的CuraRad肺炎筛查智能分诊系统于近日得到美国食品药品监督管理局（FDA）允许，可以即刻进入美国新冠肺炎相关的临床使用并进行商业销售。
雷锋网AI掘金志消息，2月27日，钟南山院士团队与腾讯公司宣布达成合作，共同成立大数据及人工智能联合实验室，共同抗击新冠肺炎疫情。双方将以大数据及人工智能进行流行病、呼吸疾病和胸部疾病的筛查和防控预警。
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。
如果说过去四年是人工智能商业化进程的上半场，那么即将结束的2019年，已正式把这个行业领入至下半场。
作为国内最早一批密集报道医学影像AI产学融合与医工交叉的媒体。2018年，雷锋网AI掘金志全程报道了从海外MICCAI、RSNA、CVPR到国内ISICDM、MICS等众多顶级大会，同时也是多个知名医学图像分析学术论坛的独家媒体与首席合作媒体。
人工智能（AI）在医学影像诊断中的成功应用使得基于人工智能的癌症成像分析技术开始应用于解决其他更复杂的临床需求。从这个角度出发，我们讨论了基于人工智能利用影像图像解决临床问题的新挑战，如预测多种癌症的预后、预测对各种治疗方式的反应、区分良性治疗混杂因素与进展，肿瘤异常反应的识别以及突变和分子特征的预测等。我们综述了人工智能技术在肿瘤成像中的发展和机遇，重点介绍了基于人工的影像组学方法和基于深度学习的方法，并举例说明了它们在决策支持中的应用。我们还解决了临床应用过程中面临的挑战，包括数据整理和标注、可解释性以及市场监管和报销问题。我们希望通过帮助临床医生理解人工智能的局限性和挑战，以及它作为癌症临床决策支持工具所能提供的机会，为他们揭开影像组学人工智能的神秘面纱。
在人工智能可以比人类做得更好的清单上，现在可以加上“诊断出危险的肺部疾病”这一事项了。斯坦福大学的研究人员在arXiv发表了一篇新的论文，解释了他们开发的卷积神经网络CheXNet是如何做到这一壮举的
现如今，人工智能已经被炒的非常火热，似乎不管是不是科技圈的人士，都要在嘴边聊上几句人工智能，以显示自己多么与时俱进。 当然一方面人工智能的确是未来的方向，而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下
新华网北京12月22日电（刘映）“未来，人工智能的机器人可以帮助查房、诊断、手术、护理，运用到医疗领域的方方面面，而最复杂的‘人脑’疾病也将由‘电脑’给出精确诊断，并提供最佳的治疗和预后方案。”12月22日，神经病学专家、国家神经系统疾病临床医学研究中心副主任、天坛医院常务副院长王拥军教授描绘了人工智能将在医疗领域带来的变革。当日，全球首家“神经疾病人工智能研究中心”在北京天坛医院挂牌成立。“人工智能应用在神经疾病预防、诊疗、预后和康复等阶段，都有无可比拟的优越性，未来将在神经疾病医疗领域带来一场颠覆性的技
医学影像是医疗数据最密集的领域，医疗数据中超过80%来源于医学影像，人工智能技术已经应用在医疗行业多个领域，但医学影像是应用最成熟的领域之一。深度学习算法模型的训练需要海量数据支撑，医学影像由于其数据密集的特性，让以深度学习为代表的人工智能技术有了广阔的发挥空间，而其中又以X光、CT等类型影像的识别分析最为成熟。
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。
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
新冠病毒已进入全球传播阶段，截止发稿，中国累计确诊已超80000例，国外累计确诊已超14000例，形势严峻。
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
近日，伦敦帝国理工学院和墨尔本大学的研究人员开发了一套人工智能系统Texlab，该系统能够对卵巢癌进行预后（预测疾病可能病程和结局），预测卵巢癌患者的存活率，并给出对患者最有效的治疗建议。
这段时间的疫情猛烈，AI每一次在医疗领域的落地都在帮助白衣天使拯救生命。从疫情预测到检测体温再到药物开发，人工智能争分夺秒，蓄势待发。
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
人工智能正在改变医学。尽管该领域尚未发挥其全部潜力，但研究人员正在探索机器学习的方法，即人工智能的一个子集，可以显著改善患者的治疗成效。机器学习的最终目的是了解大量的数据，使之成为卫生保健工作者处理可
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 」。
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。
【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
春天来了，万物复苏，又到了………… 学霸码农们丰收的季节！ 这次丰收的“农场”是即将在美国举办的IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 。 名字是有点难懂，你只需知道这是全球计算机视觉顶级会议 ，相当于视觉人工智能的奥赛。参会的人就是你天天在用的美颜滤镜、人脸识别、车牌识别等等技术背后的学霸工程师。 为了让论文被大会收录，全球计算机视觉专家都会拿出大招去pk，平均录取率只有25%！ 今年，腾
“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。
转眼已经到2017年的最后一周，大家是不是已经打算好元旦去哪里玩了呢？今年的冬天很冷，大家一定要注意身体，不要感冒了。 言归正传，上次我们聊过《人工智能时代，医生都要失业了？》，答案当然是否定的。医学在很大程度上来说是经验科学，实际上，医生对疾病的把控性是有限的。人工智能基于大数据的深度学习，在一定程度上来说也只是医生知识及经验的延展，人工智能代替不了人的创造性。换句话说，目前的人工智能是一种较弱的智能，其主要应用于基因测序、辅助诊断、医学影像、药物研发等方面。 📷 人工智能应用最为广泛的就是对图像的学习能
大数据文摘作品 作者：Mickey 人类对于某人是黑人、亚洲人还是白人的判断主要来自于某些外貌特征：皮肤、头发、眼睛这类外在体征，但是，如果仅从一个人的胸部X光片、肢体CT扫描和乳房X光片等影像资料，就能判断出他/她的种族，你相信吗？ 当然不，毕竟连最专业的医学影像专家都无法识别。不过最近，根据麻省理工学院的一项研究，经过训练的人工智能可以有效识别这些没有被标注的X光片的主人，到底是黑人、黄种人还是白人，准确率达到90%以上，即使这些图像是损坏、裁剪和噪声的医学影像，而这一点通常是临床专家无法做到的。 并且
2017年7月，FDA发布了一项名为Digital Health Innovation Action Plan（DHIAP）的数字健康创新行动计划。在该计划的推动下，2018年获得FDA许可的医疗科技项目涌现。
脑磁共振检查通常可以提供比脑CT 更多的信息，是成像更清楚的一种检查，有些异常在CT 上看不出来，但在磁共振上则能显示清楚，例如，局灶性脑皮质发育不良。
记者 | 谷磊 近日，科大讯飞可谓喜报连连，除了日益蹿升的股价，技术方面的好消息也不绝于耳。8月7日，科大讯飞在其官方微信公众号上给外界传递了一封喜报，并附以“科大讯飞刷新LUNA医学影像国际权威评测世界记录！”这样振奋人心的标题。 提到科大讯飞，相信很多熟悉这家公司的朋友们会联想到它在语音识别、语义理解、机器翻译等领域的耕耘，但它究竟是什么时候涉足到计算机视觉和智慧医疗领域的呢？ 据AI科技大本营了解，讯飞早在2010年开始在视觉领域持续投入，2015年涉足智慧医疗领域，不仅将智能语音技术应用到了医疗
大家好，文摘菌又来搞事情啦~? 本周四晚，大数据文摘联合六禾创投，三场公开课，一！起！来！? 三位公开课嘉宾分别来自六禾创投被投公司华院数据、简寻、聚宽，公开课主题跨越深度学习医疗影像识别、社交网络数
AI科技评论按：本文作者宋继强，英特尔中国研究院院长。 宋继强 今天，我们正在拥抱一个万物智能互联的新世界。越来越多的物和设备通过网络实现互联互通，让数据呈现爆发之势。数据洪流汹涌而至，数据正在成为技
简评：亿欧智库的报告、书籍总是令人印象深刻受益匪浅，亿欧坚持使用数据说话，细分行业横向对比，向大家强烈推荐。
人工智能蓬勃发展的今天，智能语音是普通用户最常感受到的人工智能应用之一。作为国内智能语音领域的实力玩家，科大讯飞是如何挖掘人工智能背后的价值的？又如何通过精准营销实现数据价值变现？在12月13日的数据侠线上实验室中，科大讯飞大数据研究院执行院长谭昶，为我们分享了科大讯飞的实践。
来源：中国图像图形学报、极市平台本文约11000字，建议阅读15+分钟本文回顾并简要总结了近20年国内医学影像人工智能发展进程中的重要事件。 本文回顾并简要总结了近20年国内医学影像人工智能发展进程中的重要事件，包括国内主办的医学影像人工智能知名国际和国内会议、《中国医学影像AI白皮书》的发布以及国内同行在新冠肺炎COVID-19期间的贡献。最后，我们展望了国内医学影像人工智能领域未来的发展趋势。 在过去20年里，医学影像技术、人工智能技术以及这两项技术相结合的临床应用都取得了长足发展。中国在该领域的研究也
最近，腾讯牵头的「医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台」正式通过科技部高技术研究发展中心的综合绩效评价。这个名字有些长的平台，三年前我们也介绍过一次。那时平台的建设刚刚开始。
昨天，一篇题为“COVID-19 and artificial intelligence: protecting health-care workers and curbing the spread”的新闻登上医学顶刊《柳叶刀》，文中介绍了AI在这次抗击疫情的过程中扮演的角色。
AI能够在CT诊断新冠肺炎中做什么？沈定刚教授明确提出了三点：定量分析、前后片对比以及向医生推荐诊断优先级。
在传统医疗领域，医院内每日的医学影像数据量巨大，影像科医生做着大量重复性和机械性的工作。每张片子都需要医生仔细筛查和甄别，耗费了大量的精力，同时过于机械和重复性的工作也使得医生可能由于过于疲乏而产生判断上的失误。
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