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AI 临床助手

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腾讯云AI临床助手(ACA)是临床医生的智能帮手。ACA基于医学人工智能、医学知识图谱等先进技术,考虑医生在病史采集、下诊断、制定治疗方案、开具处方、医生教育等多种应用场景下的特性需求,依据客观权威的知识来源,协助提升医疗服务效率。
  • 医学人工智能:路漫漫

    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。?今年8月份,腾讯公司发布了AI医学影像产品——腾讯觅影,同时成立了人工智能医学影像联合实验室,并启动全球首个应用AI医学影像的食管癌早筛项目的临床预试验。目前,像电影大片里的高端医学人工智能目前还难以做到,路漫漫,还需要IT人士及相关学科多努力,相信未来会更好!本文图片来自网络 ,文字内容原创,欢迎大家继续关注U医社,下次我们聊聊手术机器人。
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  • 医学影像存储

    腾讯云医学影像存储解决方案是专为医学影像场景设计,满足多影像融合、高并发、海量数据、分层存储、长期归档的整体方案医学影像存储解决方案 专为医学影像场景设计 满足多影像融合 高并发 海量数据 分层存储 长期归档的整体方案实现云上存储 访问 降本增效 专为医学影像场景设计 实现云上存储 访问 降本增效 立即使用 客户价值 高扩展性 按需使用云上资源 容量无上限 无需规划容量 无需扩容存储 成本优势 按需计费 按月付费自动沉降低频存储和归档存储 极致降成本 安全持久 提供数据跨架构 多设备冗余存储 为用户数据提供异地容灾和资源隔离功能 保障用户业务数据安全 生态集成 接入腾讯云生态 利用腾讯觅影的人工智能技术对医学影像进行智能分析疾病筛查 解决方案介绍 方案概述 腾讯云对象存储 无容量上限 自动沉降更低成本的低频存储和归档存储 实现海量影像数据统一化存储和共享 通过存储网关 或觅影网关 无缝对接医学影像 数据 医学影像上 通过腾讯觅影对医学影像数据进行 处理 通过智能解析 提高医生的诊断效率和准确性 相关云产品 对象存储 存储网关 产品组合 对象存储 提供稳定持久 安全可靠 成本最优的云端存储服务 存储桶空间无容量上限 适用于医学影像
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  • 协和医院等发起成立中国医学装备人工智能联盟

    2018年7月20日,中国医学装备人工智能联盟成立大会暨医学装备人工智能峰会在苏州举办。工业和信息化部副部长辛国斌出席大会并作重要讲话。辛国斌表示,成立中国医学装备人工智能联盟意义重大,要着眼未来,把握机遇。医学装备是人民健康的重要物质保障,医学装备与人工智能融合发展,将筑起未来医疗领域发展战略高地。辛国斌指出,医学装备人工智能发展要在推进中完善体系,强化协同协作。辛国斌强调,联盟肩负医学装备人工智能发展重任,要登高望远,脚踏实地。一是着力促进协同创新,要推动构建关键共性技术创新体系,积极参与医学装备人工智能全球研发。中国医学装备人工智能联盟由工业和信息化部、国家卫生健康委指导,中国医学装备协会联合北京协和医院等11家单位共同发起,旨在落实人工智能发展规划、“互联网+医疗健康”等国家战略,构建政产学研用金合作体系,推动人工智能与医学装备融合发展
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  • 人工智能与医学(1):基于大数据的智能医学知识学习

    他还说,人工智能使得机器人有能力通过与外界环境交互来解决问题。 人工智能医学专家现在看来,按照人工智能的这种发展态势,人类最高级的智力游戏围棋终于有可能人类被机器战败!人工智能的快速发展必然对未来的医学产生深远影响。例如,前面提到的基于大数据之上的深度学习和增强学习等技术完全可以用于更广泛的医学领域,发展成为人工智能医学专家。那人工智能到底是什么技术呢?未来的医学人工智能,除了更大规模地存储、识别、积累来自更广泛的医学知识(医学大数据)外,还能够主动地学习临床诊疗方法。当然,人工智能医学专家除了具备基于规则的推理能力外,还会有主动思考的能力,以及基于系统化的复杂算法的分析、决策和优化决策的能力,使得人工智能医学专家能够正真得到人类的信赖并正真应用于临床。即使这样,要实现上述的目标,现在看来还要走相当的路,但技术上必然要应用到医学大数据技术和更多的、更具创新性的数据挖掘技术、人工智能等技术。我们可以期待,新一代的人工智能医学专家迟早会到来的。
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  • 医学人工智能试验的三个阶段

    lukeoakdenrayner.wordpress.com20161227the-three-phases-of-medical-ai-trials----在一篇最近的博文中,我探讨了如何批判性地理解医学人工智能研究我认为我们在医学人工智能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。----人工智能试验从人工智能试验框架反映出其他临床试验的结构是有意义的。这三个阶段的概念是常用的、直观的,并且可能在一定程度上弥补医学和人工智能研究员之间的理解差距。阶段III对于一个特别有效的系统的实验可能比阶段II研究创建的人工智能模型更小。 也就是说,我个人认为,第一个III期人工智能系统试验必须取得压倒性的结果,以战胜医学研究中保守的偏好。我们每周可以看到出版的五到十篇医学人工智能的论文,但我们只能看到一次第II阶段的试验。再泼一点冷水,根据估计,一般药物从实验室到投入市场平均需要经历多于十年,花费超过十亿美元。
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  • 人工智能服务平台

    人工智能服务平台(云智天枢)支持快速接入各种数据、算法和智能设备,并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度,进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。
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  • 【视频】人工智能与医学应用,美国欣凯公司副总裁肖飞博士演讲

    2017年11月17日晚,中华医学会北京风湿病学分会在温都水城召开学术年会,肖飞教授做了《人工智能与医学应用》的主题演讲。?在演讲中,肖教授围绕着“智能与人工智能,人工智能的分类、发展史与模型架构,人工智能与医学及人工智能与风湿病的尝试及展望”等分主题,进行了精彩的阐述。随后,肖教授又介绍了人工智能的分类、发展史与模型结构,以“人机大战”中战胜人类棋手李世乭的AlphaGo为例,阐述了计算机科学中的数据科学领域,从数据挖掘,到机器学习,再走向人工智能的过程。人工智能与医学在医学领域,AI也日益发挥出令人瞩目的作用。人工智能,在医学领域正在不断挑战着人类的权威。
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  • 人工智能服务平台

    产品概述,产品优势,应用场景,购买指南,快速入门,词汇表,常见问题,联系我们,产品简介,产品概述,产品优势,应用场景,购买指南,快速入门,词汇表,常见问题,联系我们
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  • 推想科技完成1.2亿元B轮融资,创医学影像人工智能行业单笔最大融资额

    【新智元导读】医学影像AI企业推想科技今天宣布完成1.2亿元B轮融资,这也是国际医学影像人工智能行业内最大规模的单笔融资。9月21日,国际领先的医学影像人工智能企业推想科技宣布完成1.2亿元B轮融资,由启明创投领投,元生资本、红杉中国联合投资,泰合资本担任独家财务顾问。这是国际医学影像人工智能行业内最大规模的单笔融资。乱象1: 病人数据泄露出境与数据安全随着医学人工智能越来越火,医院数据成为了人工智能公司的必争之地,很多不规范的行为屡见不鲜。医院信息系统之复杂就决定了人工智能深入医疗路径的挑战重重;医学临床场景之复杂决定了人工智能仅仅能从单个或者几个病种突破,离全科全能的医生还有很大的差距。一家人工智能公司只有在不同医疗场景、不同地区、不同级别医院的实践中证明自己,才能说自己拥有一个人工智能“产品”,不然也仅仅是一个“模型”。陈宽表示,医学不应该是一个野蛮生长的行业。
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  • 华西医院副院长龚启勇:脑医学与人工智能发展前沿丨CMAI 2018

    近日,2018中国医学人工智能大会暨第一届人工智能雁栖高端论坛在中国科学院大学雁栖湖校区举行。来自全球的20多位专家学者、医生和产业界代表齐聚一堂,围绕人工智能+医疗、医学图像分析、机器学习等热点领域开展了历时两天的深入交流与探讨。作为大会上午医学人工智能前沿环节的重量级嘉宾,龚启勇教授向与会观众分享了题为“脑医学与人工智能发展前沿”的精彩专题报告。?龚启勇教授龚启勇教授现任华西医院副院长,是放射领域首位杰青、长江学者特聘教授、基金委“医学影像”创新群体带头人,现担任国际医学磁共振学会(ISMRM)精神磁共振学组副主席(暨候任主席)、国际华人医学磁共振学会主席和举个例子,脑计划可能会使用人工智能算法来筛选脑部医学影像,进而比较健康大脑和患病大脑,并逐渐形成大脑数据库。 ?而分析判断脑部医学影像就要用到神经放射诊断学的知识。
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  • AI 就医助手

    还可应用于线上问诊、医学科普、患者管理等诸多场景中。
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  • 【AI影像见分水岭,行业面临洗牌】中美医学影像人工智能前沿峰会干货集锦

    由汇医慧影和斯坦福大学医学院Department of Radiation Oncology AI Lab联合发起的“中美医学影像人工智能前沿峰会”于12月2日-3日在美国硅谷召开,针对医学影像创新和AI受益于大数据和人工智能技术的发展,医学影像人工智能公司如雨后春笋般涌现,并迅速成为资本的宠儿。随着国家人工智能、大数据两项国家战略的扶持措施的相继落地,医疗AI即将步入落地应用阶段。由汇医慧影和斯坦福大学医学院Department of Radiation Oncology AI Lab联合发起的“中美医学影像人工智能前沿峰会”于12月2日-3日在美国硅谷召开,针对医学影像创新和AI本次大会由斯坦福大学医学物理中心主任、斯坦福大学终身教授、人工智能放射领域顶尖专家、汇医慧影首席科学家邢磊教授担任主席。会议云集了斯坦福医学院的顶尖人工智能技术科学家和中国顶尖的医学影像专家和管理者,前中华医学会放射学分会主任委员、复旦大学附属华山医院终身教授冯晓源教授,北京大学第一医院放射科主任王霄英教授,斯坦福癌症研究所生物医学信息学主任
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  • 康奈尔大学王飞: 医学人工智能真正落地面临的三大挑战

    【新智元导读】新智元AI WORLD2017 世界人工智能大会上,康奈尔大学威尔医学院助理教授王飞带来 《人工智能与智慧医疗》的演讲。我们这个会主要强调人工智能,所以技术方面的内容大家听得比较多。我想讲一讲我从2010年开始在临床数据分析领域我们在技术之外遇到的一些问题,以及还有哪些挑战。?我们现在强调人工智能在治疗当中的应用,有各种各样的创业话题,包括AI技术怎样帮助医生进行决策支持,怎样帮助病人去更好地了解自己的病情,我们也有专门人员在研究怎样通过AI技术促进患者参与到治疗过程当中。由于我本身在医学院工作,这方面体会尤其明显。我想举几个例子来说明AI在分析医学数据时遇到的问题。总结一下,我们分析医学数据和医学人工智能,要真正做能落地的研究面临的挑战有哪些呢?大概有这几个方面。第一数据质量是关键,如果数据质量很差,有很多噪音或异常值就发现不了很多东西。
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  • 医学影像与人工智能

    依赖成像数据的医学领域包括放射学,病理学,皮肤病学和眼科学,这些领域已经受益于AI方法的应用。比如在放射学中,有经验的医生一般通过视觉来评估医学图像来检测,表征和监测疾病。AI在医学成像中的两种方法?目前有两类AI方法被广泛应用到医学图像中。 第一种是人工特征工程,这些特征是根据数学方程(如肿瘤纹理)来定义的,可以通过计算机程序来量化。其他架构,例如U-net,是专门为医学影像而设计的。
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  • 智能预问诊

    基于医疗AI、自然语言处理技术、医学知识图谱等核心技术,智能理解患者主诉,模拟医生真实问诊思路进行智能追问;可对接HIS自动生成电子病历帮助医生提前了解患者病情,提高问诊效率。
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  • 中科院AI医学影像新成果:人工智能可为肝癌患者无创分级

    人工智能系统SE-DenseNet与增强核磁共振图像结合,可以在无创条件下为病患完成癌症分级。研究结果显示,与医学影像联合使用的人工智能系统SE-DenseNet与增强核磁共振图像结合,可以在无创条件下为病患完成癌症分级。研究人员表示,与医学影像联合使用的人工智能系统SE-DenseNet与增强核磁共振图像结合,可以在无创条件下为病患完成癌症分级。参与此项研究的苏州医工所研究员周志勇曾表示,“相比于传统通过穿刺进行的癌症分级,使用‘医学影像+AI’分级能更全面地获取病灶信息,降低漏检概率。近年来,利用人工智能进行病灶分级的准确性还在不断提升,说明这项技术应用于疾病诊疗具有很广阔的前景。”
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  • 人工智能已经开始在医学上应用

    此外,人工智能系统对心脏病的判断是基于对患者视网膜的扫描——一种已知的为人们的心脏健康提供线索的方法——几乎和传统的血液测试一样准确。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。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。(资料来源:Norbert von der Groeben斯坦福医学院)?
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  • 腾学汇

    学习平台_校企合作_人才培养_人工智能_大数据
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  • 堡垒机

    腾讯云堡垒机(BH) 结合堡垒机与人工智能技术,为企业提供运维人员操作审计,对异常行为进行告警,防止内部数据泄密。
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