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Google 的 AI 眼科医生已进军印度,数亿糖尿病患者将因此受益

去年,Google 的研究人员宣称,他们已经在训练图像识别算法来检测与糖尿相关的眼病。 研发的软件用以检查患者视网膜照片,从而发现微小的动脉瘤,这是糖尿视网膜病变(简称「」)的早期阶段,如果未经治疗就会导致失明。 ? Google 医疗大脑的 AI 研究小组产品经理 Lily Peng 表示,印度是世界上缺乏眼科医生最多的地方之一,这意味着许多糖尿病患者不能很好的得到年度筛查。 「导致的失明是完全可以预防的,但由于人们不能趁早进行筛查,有一半人在检测到病变之前就已丧失了视力。」她描述了印度的现状。「而这项技术的承诺就是能够使医疗健康更易于普及。」 AI科技评论此前也曾报道国内使用 AI 辅助医疗影像诊断的初创公司肽积木,它也选择了从的眼底阅片切入。

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D-News | 北京大数据产业投资基金正式发布 扎克伯格启用AI“管家”

业界巨头 学钢铁侠 扎克伯格启用AI“管家” “脸书”创始人马克·扎克伯格开发出一款名叫“贾维斯”的人工智能程序,能管理其生活起居。控制家里的照明开关和温度、音乐、烤面包以及喂狗等。 谷歌医疗立足眼科,要用人工智能大数据破译难题 日前,谷歌方面发布公告称,公司旗下医疗团队将正式立足AI眼科,利用人工智能及大数据技术,攻克难关。 说到,它是“糖尿视网膜病变”的简称,即糖尿引起的视网膜血管失调,严重者会引发双目失明。 目前,谷歌已经针对该疾病提出了一种基于深度学习的算法,该算法可以在视网膜造影中对的迹象做出解释,帮助医生做出更专业的诊断。

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    医疗 AI 经典审批案例: AI 是如何获批创新医疗器械的?

    据雷锋AI掘金志了解,硅基智能“糖尿视网膜病变分析软件”申报创新医疗器械特别审查的材料主要关注如下四部分,分别是产品国内首创、核心技术发明专利、产品基本定型和显著临床应用价值。 为什么AI应用在领域更能被认可,并受到广泛关注。2014年11月,中华医学会眼科学会发布了《我国糖尿视网膜病变临床诊疗指南》。至此,AI分析诊疗中有了临床理论基础。 同年11月底,谷歌的DeepMind团队发表了一篇“深度学习算法应用于分析”的文章,也从理论上证明AI应用于分析的可能性,更坚定了我们工作的信心。 中检院联合国内十家以上AI企业收集图像,并从国内顶尖医疗机构邀请了数十位具有五年以上工作经验的眼科医师进行图像标注。2018年3月,中检院眼底图像数据库建库工作完成。 因为AI产品的核心还是医疗器械,所以要严格依照医疗器械的申请开发流程进行设计开发。 需求分析层面,我们的产品应用在具备开展AI辅助诊断能力的医疗机构中不断迭代,最终在这样的场景里实现需求定义。

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    谷歌要用人工智能攻克“”难题,微软等四家企业组成“线上反恐联盟” | 大数据24小时

    届时,该数据库将可以识别出带有恐怖主义色彩的文字、图片以及视频,并在服务器上利用高级的计算机系统和算法删除这些内容。、 ? 三、谷歌医疗立足眼科,要用人工智能大数据破译难题 日前,谷歌方面发布公告称,公司旗下医疗团队将正式立足AI眼科,利用人工智能及大数据技术,攻克难关。 说到,它是“糖尿视网膜病变”的简称,即糖尿引起的视网膜血管失调,严重者会引发双目失明。 目前,谷歌已经针对该疾病提出了一种基于深度学习的算法,该算法可以在视网膜造影中对的迹象做出解释,帮助医生做出更专业的诊断。 ? 此次合作,双方将共同打造一个AI开放型实验室,为平台上的创业公司以及开发团队们提供技术支持,帮助参与者完善整个开源框架,与此同时,ARM还可以为其提供算法与芯片方面的支持。 ?

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    网易发布最新风控平台,京东12G用户数据在黑市被公开交易 | 大数据周周看

    届时,该数据库将可以识别出带有恐怖主义色彩的文字、图片以及视频,并在服务器上利用高级的计算机系统和算法删除这些内容。 ? 谷歌医疗立足眼科,要用人工智能大数据破译难题 日前,谷歌方面发布公告称,公司旗下医疗团队将正式立足AI眼科,利用人工智能及大数据技术,攻克难关。 说到,它是“糖尿视网膜病变”的简称,即糖尿引起的视网膜血管失调,严重者会引发双目失明。 目前,谷歌已经针对该疾病提出了一种基于深度学习的算法,该算法可以在视网膜造影中对的迹象做出解释,帮助医生做出更专业的诊断。 ? 让盲人用户轻松“看”图,微软为Word和PPT新增AI智能读图功能 一直以来,对于盲人用户来说,使用word及PPT等软件都存在着很大的困难,虽然现在强大的文字转为语言技术已经极大地解决了其阅读障碍,但图片内容的获取仍令其头疼不已

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    盘点 | 2018年FDA批准的16款医疗AI产品:中国企业上榜,苹果、Google发展迅猛

    雷锋AI掘金志长期关注医疗AI的探索与落地,并持续跟踪项目的FDA许可获准情况。本文对2018年获得FDA批准认证的医疗科技产品及公司进行盘点与梳理,项目涵盖糖尿、心脑血管、骨健康等众多领域。 糖尿与 IDx-DR:筛查 2018年4月12日,FDA首次批准用于检测糖尿视网膜病变轻微程度的人工智能产品IDx-DR。 据雷锋了解,Viz.AI自2017年5月完成750万美元的种子融资以来发展迅猛。 随后,手机APP会基于人工智能(AI算法分析尿液中的蛋白质、葡萄及血液等指标,从而判断患者各种感染、慢性疾病或妊娠相关并发症的患病情况。 Wave:猝死预警 2018年1月,FDA批准了一项人工智能算法。该算法可以监测患者的生命体征,帮助预测由心脏或呼吸衰竭导致的猝死。这项人工智能技术对解放有限的医疗资源具有重大意义。

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    IBM与Medtronics合作开发IQcast AI,帮助糖尿病患者预测血糖下降

    “简而言之,IQcast就像糖尿病患者的天气预报,因此他们可以更好地为他们的一天做好准备,”Medtronics糖尿组的医学和临床事务高级主管Robert Vigersky博士说,“通过预测低葡萄事件的可能性 在正确的数据推动下,AI和机器学习可以在帮助减轻糖尿负担和降低血糖事件的担忧方面发挥重要作用,我们已经为此目标构建了新的IQcast功能。” 但这并不是研究人员第一次利用机器学习来预测糖尿。 Klick Health开发了一种算法来预测未来30分钟的血糖水平。 但除了像IQcast这样的工具之外,Latts还表示IBM正在研究通过AI和预测算法改善糖尿护理的方法。 在一年前开展的工作基础上,IBM最近与JDRF合作,JDRF是一家资助1型糖尿研究的全球性非营利组织,旨在研究新型1型糖尿预测技术。 IBM正在与学术机构合作推进更广泛的AI医疗保健应用。

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    腾讯优图亮相全国肿瘤精英论坛,在肺癌、及胃癌筛

    论坛上,腾讯优图实验室以肺癌、病变及胃癌筛查为例,分享了优图团队的医疗AI在这三大领域的研究状况。 优图医疗AI持续发力 打造行业领先的、胃癌早筛技术 除了在肺癌早筛上取得突破,腾讯优图在检测可疑糖尿性视网膜病变和胃癌筛查领域也取得了显著进展。 其中,在检测可疑病变时,腾讯优图的眼底模型通过检测患者眼部视网膜照片,便可识别出眼部疾病早期阶段可能出现的动脉瘤,将“糖尿视网膜病变”筛查准确率提升至97%。 今年10月,通过腾讯觅影与西部眼科联盟达成的战略性合作,腾讯优图医疗AI技术已成功落地西安市第四医院和南山医院,辅助医生诊断眼部疾病,降低由糖尿导致的失明概率。 作为腾讯觅影核心人工智能技术的提供方,腾讯优图将继续深耕图像识别领域的研发及应用探索,不断提升医疗AI的技术水平,共建医疗+AI生态。

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    业界 | 微软发力医疗AI,联合阿波罗医院开发心脏诊断算法

    Google 在医疗 AI 领域已经取得了不少成果,比如利用 AI 诊断心血管疾病、眼底和急性肾损伤等。如今老牌科技巨头——微软也加入了这一行列。 AI 科技评论消息,近日,微软和阿波罗医院发表联合声明,表示双方将结成战略同盟,联手设计新的机器学习算法,用于预测心脏疾病的风险,并协助医生迅速找到相关治疗方法。 「我们与阿波罗医院的合作,将我们在人工智能和机器学习领域的特长和阿波罗医院在心脏方面的专业知识和经验结合到了一起」,微软人工智能研究中心副总裁 Peter Lee 说道。 在印度,心血管疾病是导致患者死亡的主要原因之一,心脏导致的死亡率比全球平均水平高出 0.235%(截至 2016 年)。对于患有早发型疾病的患者来说情况更是严峻。 阿波罗医院掌握了大量心脏病患者的临床病史数据,他们计划利用这些数据和人工智能等先进技术来预测和预防心脏的发生。

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    2018年医疗人工智能技术与应用白皮书(附下载)

    是糖尿引起的视网膜病变。据统计,我国约 5 亿人处于糖尿前期,糖尿病患者约有 1.1 亿人,病患者约有 3000 万。 对糖尿病患者进行眼底筛查具有重要意义,因为病患者通常早期难以发觉患有疾病,症状表现不明显,只有经过眼底早期筛查,及时发现,及早干预,才能有效抵制疾病的发生。 例如,中国移动通信有限公司研究院与沈阳何氏眼科医院有限公司深度合作,研发眼底图像质量评估、糖尿视网膜病变严重程度分级、病变病灶位置检测等智能算法。 (二)医疗 AI 产品需要实现从试验向临床应用的突破 ---- 目前,业内针对肺结节、检查等场景的医疗人工智能产品诊断准确率普遍很高,但是真实情况并非如此乐观。 具体体现在以下几个方面: 1.数据采样 以筛查为例,瞳孔较小、晶状体浑浊等人群的免散瞳眼底彩照,图像质量往往达不到筛查的要求。

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    平安科技首席医疗科学家谢国彤:布局医疗AI生态,我们如何落子?

    雷锋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。 11月15日,深圳高交会进行到第二天。 而且OCT的筛查范围比眼底彩照更加广泛,除了还能覆盖老年黄斑变性、病理性高度近视眼、青光眼等几乎所有眼底疾病。 基于平安科技的深度学习技术,这套系统的识别准确率已经达到了98.5%。 肺结节筛查AI阅片之后,医生还要看影像中是否包含其他病变,实质上效率并没有提高。 平安科技打造医疗AI的思路是覆盖全种和全医疗流程。 当云、AI和渠道这三个方面结合到一起,平安在医疗方面优势还是很大的。”谢国彤对雷锋说道。

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    最特殊的乡村医生,现在要去香港上市敲钟

    先说说软件算法层面。Airdoc自研了不少针对各类疾病的AI算法,相关研究在柳叶刀、Nature等医学顶刊,以及MICCAI等医疗AI顶会上都有收录。 论文中的AI视网膜影像识别模型,利用多任务学习语义分类,让三个子网络分别学习视网膜不同区域的疾病,最终实现自动精准识别36种视网膜病变。 ? Airdoc的自动图像质量控制算法,也是产品的一个亮点。 上海市静安区市北医院陈吉利医生曾在Nature子刊上发表一篇临床试验文章,验证结果显示,Airdoc的AI与专业眼科医生筛选出的糖尿视网膜患者数量极为接近,只比眼科医生多筛选2例,相对更偏严格,具有临床可用性 甚至重新整合过后,糖尿视网膜病变筛查被从原来的项目组中剥离出来,单独成立了一个团队,进一步加以研究落地。 这足以证明谷歌对“”项目潜力的认可。 鹰瞳科技Airdoc官: https://www.airdoc.com/ 参考资料: https://mp.weixin.qq.com/s/L3FVM5IHPnBVx0t9gA-VJQ https:/

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    北京大学王立威教授:AI 医学影像的现状、机遇与挑战

    王立威教授列举了两个AI对医学影像产生重大影像的案例——斯坦福团队在皮肤癌检测以及Google的DeepMind的筛查。 此外,种与种之间的差异度也很大,所以,AI 医学影像需要顶级医学专家和顶级机器学习学者通力合作才有可能成功。” 2、成像设备的差异会产生多种类型的图像。 初学者前期会使用通用型的算法,但机器学习有很多细节不是写在代码里的,只有深耕很多年,自己亲自实践才能有更多的领悟。 算法延拓:结节属性分析 此外,王立威教授团队在算法延拓方面也取得了一些突破。 学员部分问答 雷锋AI掘金志线上直播结束后,王立威教授对部分学员提出的问题进行了解答,以下是选摘的问答实录,雷锋AI掘金志作了不改变原意的编辑: 问:与医生医院的合作过程中最应该注意哪些问题? 提问:如果AI模型的可重复性较差,如何提高模型的可信度? 答:网上有很多开源代码,我指的是你用了这个代码之后,是不是能够达到算法设计者的水平。

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    北京大学王立威教授:AI 医学影像的现状、机遇与挑战

    王立威教授列举了两个AI对医学影像产生重大影像的案例——斯坦福团队在皮肤癌检测以及Google的DeepMind的筛查。 此外,种与种之间的差异度也很大,所以,AI 医学影像需要顶级医学专家和顶级机器学习学者通力合作才有可能成功。” 2、成像设备的差异会产生多种类型的图像。 初学者前期会使用通用型的算法,但机器学习有很多细节不是写在代码里的,只有深耕很多年,自己亲自实践才能有更多的领悟。 此外,王立威教授团队在算法延拓方面也取得了一些突破。 雷锋AI掘金志线上直播结束后,王立威教授对部分学员提出的问题进行了解答,以下是选摘的问答实录,雷锋AI掘金志作了不改变原意的编辑: 问:与医生医院的合作过程中最应该注意哪些问题? 提问:如果AI模型的可重复性较差,如何提高模型的可信度? 答:网上有很多开源代码,我指的是你用了这个代码之后,是不是能够达到算法设计者的水平。

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    业界 | 腾讯「AI In All」的背后,是开放AI技术能力,探索腾讯内外的应用场景

    「我们对整个深度学习架构(包括卷积神经、长短时记忆、多阶段注意力)进行端对端的训练,实现图像到文本的有机过渡,得到一个很好的模型。这项技术目前在最权威的 MS COCO 数据集上排名第一。」 「这里面有很多层技术,我们有一系列 3D 图象算法,这个定位都是实时运行,当你的手机动的时候,我的算法仍然在跑,能够永远的知道你这个 3D 的东西在什么地方?我们的视觉算法是实时的运行。 据介绍,「腾讯觅影」每个月能够处理上百万张医学影像,而食管癌、肺癌、糖尿三个种的筛查,已经进入临床预试验。 「腾讯觅影」对食管癌早筛的准确率超过 90%,肺结节早筛系统准确率超过 95%,可检测 3 毫米及以上的微小结节,病变识别准确率更高达 97%。 除了食管癌、肺结节和病变外,「腾讯觅影」还将进军乳腺癌、宫颈癌等种的筛查。

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    AI快闻!AI 算法可准确诊断儿童失明病因,准确率达 91%

    本文转自雷锋,如涉及侵权请及时联系我们 人工智能在眼科领域又有一项新进展。 上个月,美国FDA批准了世界上第一款筛查AI设备IDx-DR,可以独立检测而不需要医生解释结果。 据雷锋了解,这套算法的数据来源于婴儿在眼科医生就诊时所拍摄的5511张照片。 马萨诸塞州总医院研究人员将现有的两种人工智能模型相结合来创建算法,而俄勒冈健康科学大学研究人员开发了广泛的参考标准来训练算法,随后研究人员就让算法来区分健康血管和患病血管。 牵头该研究的联合首席研究员是眼科学和医学信息学和临床流行学教授Michael Chiang博士,他同时也是OHSU医学院和OHSU凯西眼科研究所Elks儿童眼科诊所的医生。 他们还在探索该算法是否可以诊断视网膜中除了血管外的其他情况,最终目标是使医生能够将技术融入他们的临床实践中。

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    AI 在医疗影像领域的前景

    双科室的企业聚集于眼科与病理科,大部分面向双科室的企业并非是由于产品扩张,而是源于种的需求,如病变需要同时关注眼科和内分泌科。 以深睿医疗、安德医智为例,他们先后开发了脑卒中、头颈等模块,并在后续将两个模块融合,一套完整的神经系统AI解决方案便由此形成。 其二,影像企业横向深入,将过去的单AI向全种发展。 隐藏于合作中的机会 总的来说,2019年对于人工智能而言不算友好,政策推动较少,资本注入困难,社会认知恢复平静,好在联邦学习、深度学习自动化、通用表征学习等算法的革新,从技术方面推动着AI应用继续深入。 ,动脉对现有各家企业的AI开发情况进行了统计,其内容如下。 以糖尿病患者为例,患者每年至少做一次检查,这意味着患者会长期在慢管理平台上保持活跃。这样的平台对于药企非常具有吸引力。

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