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【工程】线设计与实现

概要本文分享一些线问题的经验,主要是业务层面,服务层面的线问题一般需要依赖服务监控和报警来辅助定位问题。1.分类服务端的开发中,我觉得有这几类问题的。 上面第一种,一般问题可以解决,但是有时候线上的某个设备,你自己构造请求过去,返回的结果也是符合预期的,但是实际就是返回的内容不符合预期的,这个时候需要线有能力嗅探和捕捉线上的真实请求。 今天主要围绕第1类来展开谈谈这类的设计与实现。2.整体架构?线架构图如上图,该需要具备以下几个能力。界面。提供给开发人员方面构造请求的友好的界面。请求构造。 需要方便的给研发人员问题的结果,一般以json来展示即可。3.数据结构设计日志最重要的功能是:需要知道中每一步关键逻辑发了什么。同时又不能够给线带来相应的时间和空间的开销。 做好NPE的判,并记录信息; 不要让请求直接挂了;需要线程安全,因为实际的线上环境,有的会多个线程都向这个数据里面去put数据,尤其是多条pipeline执行同一逻辑的时候;需要有序,我们需要知道日志的每一步发了什么

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助力新冠CT检测,依图4天上线AI!准确率达97.3%,已服务数万人

利用人工智能辅助疗影像进行,一直是人工智能疗领域落地的重要方向。被称为人工智能国家队的依图科技迅速看到了这一需求,除夕当天,接下重担。 1月28日,胸部CT新冠肺炎智能评价的初版宣告完成,随即上海公共卫中心部署上线。 上线后,一直保持着迭代更新,从功能到性能,从界面到人机交互等各方面尽可能满足一线需求。 依图疗副总裁石磊告诉大数据文摘,依图针对新型冠状病毒的辅助采用了人工智能全肺定量分析,为临床专家提供基于CT影像的智能化新型冠状病毒性病灶定量分析及疗效评价等服务,为临床疗决策提供依据 实战上,根据上海市公卫中心临床数据显示,通过研究上百例新冠肺炎病例,将依图AI与高年资结果进行比较,发现依图AI的定量参数与的评价结果相似(相关性研究中 R=0.87, p

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    依图疗CEO:解读首登Nature Medicine的中文NLP辅研究成果

    因相关论文是「全球首次」中文电子病历NLP技术刊发顶级学杂志上,该备受业界关注。AI掘金志第一时间采访到依图疗CEO倪浩,深挖背后的技术细节及依图NLP领域的布局与思考。 进而,基于这套智能病种库搭建各种模型,本次发布的论文中,团队搭建了一套辅助通过读取病人病历向提供疗建议。 结果表明,模型准确率为0.885,高于两个初级组(分别为0.841和0.839),与第三组数据接近但没有赶超。目前整个搭载院门中,输入病历后可以一键获得辅助结果。 谈及未来,倪浩表示不急于计划广泛落地,希望借助广妇儿的场景提高性能,覆盖更多疾病。目前,广妇儿的互联网院已经上线,支持线、挂号、机器人问等一整套线疗服务。 倪浩表示,未来该将有望与语音识别技术结合,询问及患者主诉的过程被实时转化为文字,对话结束后即刻成电子病历,结合辅助可一键成患者可能患有的疾病及下一步检查建议。

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    谷歌发布新的AI乳腺癌检测,误和漏率均低于专业放射科

    策划&撰写:Lynn当地时间2020年1月1日,谷歌健康部门联手DeepMindNature上发布了一项最新研究成果——AI乳腺癌检测,作者称该检测乳腺癌的能力超过专业放射科。 因此,为了尽早发现乳腺癌,不少国家已经实施大规模筛查计划,但专业对早期乳腺X线影像的分析无法做到高效精准,误与漏也是常有的事情,而由此产结果会致使患者进入不必要的侵入性程序。 因此为了帮助更快更精准地进行监测,研究人员训练出了该这项研究中,谷歌技术主管Shravya Shetty与研究人员合作,使用两个数据集训练人工智能深度学习模型。 结果显示,人工智能模型检测结果的假阳性率(误率)比放射科结果低5.7%(美国)和1.2%(英国),假阴性率(漏率)比放射科结果低9.4%(美国)和2.7%(英国)。 上述研究的独立子实验中,人工智能的表现优于全部6名放射科。其实,谷歌发布该之前,包括谷歌疗、MIT内的多家研究机构都曾发布过AI乳腺癌的研究成果。

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    AI+学影像直击行业痛点,百亿美元市场待掘金

    CHIMA 数据显示,2015 年我国院 PACS (学影像存档与通信)建设水平 50%-60%,而美国达到了近 100%的水平。 人工智能主要 应用学影像的环节,可以分为两个阶段:一是利用图像识别技术对患者的影像进行识别,标注病灶关键信息,给出初步结果,助力影像效率的大幅提升;二是基于深度学习不优化,通过大量已有的影像数据和临床信息训练人工智能 ,使其具备独立疾病的能力,目前疗体的基础上进一步降低复杂疾病的误率,从而带来学影像总体水平的提升。? 针对 X 线、CT、核磁共振等学影像的病灶自动识别与标注,大幅提升影像 效率,同时可以帮助发现难以用肉眼发现和判的早期病灶,降低假阴性结果的发概率2、靶区自动勾画与自适应放疗: 靶区自动勾画及自适应放疗产品帮助放疗科对200-450 张 CT 片进行自动勾画,时间大大缩短到 30 分钟一套;患者15-20次上机照射过程中间不识别病灶位置变化以达到自适应放疗,有效减少射线对病人健康组织的伤害

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    腾讯AI Lab推进疗全流程覆盖:辅精度再升级、布局三类病理AI研究

    这是我们的AI辅助的技术框架,基于疗文本数据和自然语言数据,核心技术为自然语言理解、知识图谱、深度学习和强化学习。 最早上线的AI辅助利用知识图谱和深度学习模型,可以700多种常见病种,准确率达到96%。 去年,我们推出了服务患者的分,可以智能分发和链接疗资源,已上线上百家院,覆盖超过200个科室,准确率达到98%。 最近上线的预问,利用强化学习支持多轮问答,收集有价值的患者信息,已覆盖400+症状,识别准确率达到94%。 2015年一篇学文章对75名病理2000个乳腺癌病例的进行了调查计,发现非典型增和导管原位癌很容易误判。

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    中国AI登上Nature子刊:能“读懂”病历、会推荐,准确度超人类

    2月12日,科研期刊《自然·学》(Nature Medicine)线刊发题为《使用人工智能评估和准确儿科疾病》的疗人工智能成果。 虽然们努力通过病流程来降低误率,但这一方法依旧治标不治本,的主观偏差仍然会影响结果。该的准确率很高,且该未来有望帮助更加复杂罕见的疾病。 理想情况下,这套可以为患者建立起第一道防线,而且可以帮助对来访者进行初步的筛选,检查出需要特别关注的患者。 人工智能儿科疾病流程“有时候,时无法考虑到所有的可能性”他继续讲道,“但这套可以提供‘抽查’功能,确保不会错过任何信息。”除外,张博士开发了一套实验。 人工智能和团队儿科疾病水平的比较胃肠疾病时,的准确率为82%至90%,而该准确率为87%。特定的情况下,神经网络可以非常强大,它能够识别人类永远无法识别的数据模式。

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    谷歌AI乳腺癌检测超过人类,LeCun质疑引起讨论,但平胸妹子可能不适用

    赖可 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAIGoogle Health开发的AI实现了新的突破:乳腺癌筛查上的准确性大大超过放射科。 一直以来,乳腺癌的早期筛查靠读片做判,即使是最资深的,也时常存。假阳性会带来不必要的疗流程,假阴性则会延误治疗。 ? 大多数院计算机的功能不足,甚至无法加载乳腺X线照片中提供的全部信息,因此放射线只能看到选定的信息。而Google的算法几乎可以处理所有可用像素。 可能和不同的临床机制有关,英国,一个X射线片先由两位进行,出现异议后再增加第三位;美国,则只经过一位2、为了看同一个模型不同人群之间是否可以通用,研究者只用英国女性的数据对模型进行了训练 这次AI大数据集上的优异表现,为之后临床上进行AI提供了有力支持。这套AI最终的目的是辅助。不过此之前,还需要进一步的临床研究。

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    邓侃:中国首个全过程智能,全方位披露技术核心和商业模式

    邓侃博士介绍,构建全过程和治疗疗导航,能够提高基层的临床水平,促进基层首,还能促进民营商业疗保险进入,降低政府保支出。 刚才王飞教授和马坚教授谈了人工智能技术应用疗行业一些进展,比如说CMU用人工智能识别心电图,精度达到或者超过人类。但是,很多进展都只发某一个,或者某一个治疗环节。 假如说我们做成了全过程和治疗的疗导航,那么它的价值点是什么? 由此,我们完全借鉴了下围棋的方法,使用强化学习,让学习下一步会做什么。将多种检查手段合一起形成一个闭环,让整个完善和改进。 第三个,预测出是什么疾病以后,我们要对接微信里活跃的,对接很多线线下药房,对接各种不同的院,实现导、导、导保险等等过程。

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    用户激增,问量上升1000%,风口之下,线疗如何借势出局

    单纯的线上问无法完成所有环节;· 三是由于缺乏有效的监管,问究竟是“名”还是“庸”,这也很难判。 正如线疗资源紧缺,互联网疗平台上的知名同样一号难求。后疫情时代,如何维之前涌入线疗平台的优质资源,考验着平台的智慧与能力。 而此之前,二者似乎很难联到一起。2015年11月,春雨创始人张锐与原北大人民院王杉院长那场“一场互相打18次的对话”,张锐代表了风口上的互联网疗创业者,王杉代表了处于垄地位的传疗。 产品“腾讯觅影”,可对700多种疾病风险进行自动识别与预测;(3)百度也押宝疗AI,已发布AI眼底筛查一体机、智能分导、CDSS辅助3款疗AI产品;(4)微市、县这一级,推出“AI+ · 后:患者院外通过线上的健康管理、家庭网上签约等方式来确认和维持疗结果,并不循环这个过程。

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    深睿疗乔昕:AI疗才起步,说变革尚早丨镁客请讲

    两年布局,完成AI疗产品的闭环公司成立之初,乔昕选择的AI疗切入口是重大疾病的,包括肿瘤、心脑血管疾病的早期筛查以及。当时它们推出的第一款是Dr.Wise®肺结节人工智能学辅助。 而AI疗产品的定位方向上,除了重中之重的肿瘤和心脑血管疾病,深睿疗也涉猎像消化、神经,儿童长发育、体外、治疗手术导航等等。 就去年年底,深睿疗发布了Dr.Wise®AI学辅助、智能影像云Dr.Wise®Cloud以及Dr.Wise®多模态科研平台。 据悉,目前深睿院落地最广泛的四款产品分别是Dr.Wise®肺结节人工智能学辅助、乳腺钼靶人工智能学辅助、脑卒中人工智能学辅助和基于人工智能的儿童长评估管理,这些也是他们人工智能学辅助中的几款王牌产品 以肺结节筛查为例,的治疗过程,对于肺结节良恶性的一直是个难题,深睿疗和各大院以及相关疗机构合作,通过不的海量数据深度学习分析和反馈,已经可以显著提高对肺结节良恶性判的准确率。

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    Nature子刊:71位中外科学家联手打造史上最强“AI儿科

    大型儿科队列中框架的层次结构:使用分层逻辑回归分类器,来建立基于解剖学划分的基于器官的方法,首先将器官按照大类可以划分为5类,分别是呼吸疾病、性全身性疾病、神经精神疾病、泌尿疾病 下划线为计算机预测的结果,显示顶部的第一行层级的第一级,分类器能准确地辨别出,大量儿科患者的器官之间,存哪些广泛解剖学分类。 接下来层级的第二级,我们拿呼吸疾病举例。呼吸疾病的中,分类器可以辨别上呼吸状况和下呼吸状况。 分层多标签模型的层级结构由专家研究确定,采用基于解剖学的分类进行,因为这是人类师评估患者时制定差异化的常见做法。 许多情况下,即使没有任何定向标记或分类也成功建立了相关的广泛分组,这表明我们开发的临床特征成功学习了建模和的条件之间的关键的相似性和差异。

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    综述:当学影像遇上深度学习

    国内,各企业积极响应国家基础疗建设和分级疗制度实施的号召,应用深度学习的技术,携手各大高校科研机构与国内院,运用国际前沿技术,使人工智能学影像达到国际领先水平,疾病的精确方面处于行业领先 临床过程中使用这些产品进行辅助判,产品性能已达到临床可用程度,临床性能已接近资深的专业乳腺X线钼靶阅片师。 2)缺血性脑卒中,急性期CT平扫方面,人工智能给出预测的病灶位置,结合临床症状可以更好地帮助临床选择下一步的治疗方案。 此外,脑肿瘤自动识别及分析(天智)也取得了不错的成果,少数院已经开始进行临床试用。深睿疗以及推想科技研发的脑卒中辅助则较多的处于试用阶段。 当学影像遇上深度学习,人工智能学影像辅助能够更有效地提高的效率和准确率。(*本文为AI科技大本营转载文章,转载请联原作者)

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    综述:当学影像遇上深度学习

    国内,各企业积极响应国家基础疗建设和分级疗制度实施的号召,应用深度学习的技术,携手各大高校科研机构与国内院,运用国际前沿技术,使人工智能学影像达到国际领先水平,疾病的精确方面处于行业领先 临床过程中使用这些产品进行辅助判,产品性能已达到临床可用程度,临床性能已接近资深的专业乳腺X线钼靶阅片师。 2)缺血性脑卒中,急性期CT平扫方面,人工智能给出预测的病灶位置,结合临床症状可以更好地帮助临床选择下一步的治疗方案。 此外,脑肿瘤自动识别及分析(天智)也取得了不错的成果,少数院已经开始进行临床试用。深睿疗以及推想科技研发的脑卒中辅助则较多的处于试用阶段。 当学影像遇上深度学习,人工智能学影像辅助能够更有效地提高的效率和准确率。(*本文为AI科技大本营转载文章,转载请联原作者)

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    智慧疗管理解决方案:药电商实现智能化改造

    3、混合云根据药电商客户的业务需求,可实现部分数据、业务部署公有云,部分数据和业务部署专有云的混合云部署模式,并可通过一的运管平台实行一管控。 处方流转:基于互联网术,打通智慧就平台与药房、药店、药厂、药商、物流等,实现线线开具电子处方、处方审核、药费支付、药品配送等环节的无缝连接。 支持联体远程协作模式,支持上下联动、双向转。多学科远程会,深度对接电子病历,使更准确。远距离无损传输数字学影像、多并发接受和查看影像数据和影像动态加载技术,保障异地检查、及时。 高清互动视频问,采用业界领先的云端流控策略,卓越的音视频技术,具备400ms超低延时,保障优异的视频效果。支持云端录制,实现存储功能。1.2远程示教通过视频方式实现线教学、指导的远程疗协同。 【数商云】觅影AI学辅提高效率和准确性。动态加速的网络优化,提高影像大数据传输分发性能。HPC集群云端进行图像三维重建。

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    重磅报告:解读2016互联网院崛起及未来三大趋势

    (2)建立完整商业闭环需要以线下实体为起点现有政策体下,轻问平台为患者提供的服务是极其有限的,且网上咨询、患互动、挂号、转都是疗周边行为,、开药、检查和手术等实质疗行为仍需要回到线院 (1)疗服务供应疗服务进化要点:线工具性辅助——线——匹配并供应线疗服务——精准+主动健康管理由于疗服务的本质不仅仅是线疗服务就能够解决,必须能够与线下的学影像检查、手术、会等实现无缝对接 互联网院正作为一种新的服务形态,互联网院能够实现三方共赢,为、患者和政府监管带来巨大价值。首先,互联网院拥有线下依托或自建的实体疗机构,能够具备全科建设的基础。 互联网院为此建设了数据,包括电子健康档案、电子病历、电子处方与线、远程、处方审核与药品配送、支付与结算(含保险)等线功能。 趋势三:自由执业的服务平台院、、患者和数据通过互联网连接一起,赋予患者授权后疗信息随取随用的方便,无论什么场所,都可以方便查找患者的基本疾病信息、、症状等,为从多点执业到自由执业的跨域

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    72小时紧急驰援:CT+AI攻破新冠肺炎「假阴性」困境 | AI战疫

    该淄博定点院上线的 CT+AI 产品是推想针对新型冠状病毒肺炎定制研发的 AI 。 武汉同济使用的 AI 辅。几个小时后便安装就绪,但推想的工作远没有结束,接力棒继续交到了负责培训的人员手里。 由于该套 CT+AI 专门针对新冠肺炎感染症状定制,培训人员除了安装工作,还需深入室和病房,与进行近距离接触和交流,教会他们如何使用和注意事项。 疫情当前,与接面对面接触的危险指数不言而喻。而受到条件限制,培训人员的防护措施却非常简陋。?培训人员正讲解 CT+AI 的使用方式。 而此之前,推想的肺炎定制版已经核心疫区武汉上线应用。2.

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    30岁的TA携「三瑞」打通场景级智慧,走入极「智」

    以「远程质控的联体会」为例,其可规范基层院的扫查程序,有助于上层院的进行,从而助力联体整体疗水平。即通过平台凝聚、放大专家智慧,满足影像协同、质控管理和人才培养需求。 不难看到,上述三大解决方案均聚焦场景疗,站化智慧框架中,将创新技术应用到临床疗,从而打通各室各院的壁垒。 另一方面,迈瑞疗是国内「产品线」最丰富的疗器械企业,三大产品线均有拳头产品,可以相同的体下实现不同产品之间的「互联互通」。 体外业务领域,迈瑞低端三分类产品及高端五分类产品均有布局,品类齐全,能够满足各类不同层次客户需求。学影像业务领域,彩超涵盖中低端产品DC列和高端产品昆仑列,同期正向超高端产品突破。 未来,迈瑞预计将增加命信息与支持领域的呼吸机子业务、院内监护互联互通、体外领域的自动化、智能化流水线等多方面的研发投入。

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    “协力抗疫,码力全开”线上公益黑马-21-“疫情隔离”-梦长安队

    本文由西安石油大学梅子青,天津科技大学赵贺斌,西安汽车职业大学曹宇宁,顺德职业技术学院林星龙,四位撰写并授权同意发表于云加社区,“协力抗疫,码力全开”线上公益黑马-21-“疫情隔离”-梦长安队 ,保护的方式就是切传染性的媒介,切的方式就是全面性隔离,而我们团队的产品做的就是将与传染者完全隔离的不影响病情的前提下进行隔离,这样不光保护了一线作业的,也减少了病毒继续传染的人群 1.jpg“疫情隔离”从0到1疫情隔离的设计思路我们团队选择的是一个比较常见的场景—“疫情发之后与病患的首次接触”,分析了此次武汉疫情的务人员为救治病患不幸感染的本质基础上,我们发现了以下问题 针对以上这些问题,我们开发了“疫情隔离”,旨解决与病患之间因为传染性的问题导致不能直接接触病患,无法确切治疗的问题。总的来说,“疫情隔离”具有以下特点:4.png1. 通过小程序进入到这个平台后,需要先登录,然后仪器控制台界面输入室号(这里扫码也可以),通过室号连接如仪器,就可以看到已经开启的三个摄像头返回的图像,患者进入室后通过刷卡(身份证)、手写或口录身份证号码到

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    疫情下,如何用5G通信技术赋能远程疗?

    ),上述的核心功能是把临床疗中收集到的各类数据信息(包括但不限于 CT、化分析、超声、核磁共振、X 射线、显微仪等设备产学影像),通过模拟、DICOM、网络等各种接口,将以上信息以数字化的形式实现海量存储 设计理念上,传的通信设计的核心目标是将信息编译码、点点之间的物理层面传输等技术,5G移动侧重于广泛的多点、多天线、多用户、多小区的相互协作、相互组网,深耕难点要点以大幅度提高通信的性能, 5G通信远程疗的优势基于5G 通信的远程疗的基础上,融合了多种模式下的小设备无线通信技术及高速移动通信技术,可以实现远程外科手术的操作、无线远程会、患者监护和实时随访、突发救援事件的指挥和决策等 可以通过提供,制定治疗计划,指导后期康复。远程疗健康监护欧美发达国家,便携式可穿戴监测仪器目前已广泛应用于社区卫服务中心,指导辖区内家庭成员的疗保健工作。 结合 5G 网络和穿戴设备的血糖监测,可以为糖尿病患者提供一定程度上的保健支持,对患者的血糖、饮食及药物进行监控;通过 5G 通信技术,个人可建立预警模块,将身体各项理参数传送至疗保健中心,实现即刻疗干预

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      智能预问诊

      智能预问诊( IPC)是腾讯云推出的患者就诊前智能预问诊产品。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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