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腾讯AI Lab推进医疗全流程覆盖:辅精度再升级、布局三类病理AI研究

AI+医疗不止于影像筛查,姚建华博士在本文介绍了 AI、分的快速发展,以及病理分析上的科研趋势。 2019腾讯全球数字生态大会将于5月21日-5月23日在昆明滇池国际会展中心召开。 腾讯 AI Lab 医疗中心首席科学家姚建华介绍了实验室在AI辅助、与分方面的进展,以及抢先布局AI病理分析方向的科研突破。 在AI能力上,腾讯已拥有辅助断、分、预问、智能用药等AI产品,贯穿前、中、后等疗全流程。病理分析被称为“医生的医生”,是疾病断的金标准。 目前腾讯AI Lab已开发了智能AI预问AI辅助断和智能用药几个贯穿疾病疗全流程的产品。 AI辅助断系统技术框架 ? 去年,我们推出了服务患者的分系统,可以智能分发和链接医疗资源,已上线上百家医院,覆盖超过200个科室,准确率达到98%。

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腾讯医疗AI实验室主任范伟:过去一年,我们的探索与收获

以银屑病的就医为例,前环节患者可进行人机交互,通过患者图片上传,进行简单的问,对疾病初步评估,结合互联网医院平台,实现智能分、转。 在后环节,系统可通过预后评估,预测病情复发概率,并对患者病情进行智能追踪,在此基础之上,并通过用药效果监测,实现个性化用药指。 心血管疾病断与手术规划心脑血管疾病方面,腾讯医疗AI实验室推出了居家环境下的12心电检测平台。 用户采集自身心电图数据通过APP上传到腾讯的服务引擎后,系统会结合12联心电信号以及患者输入的年龄、性别和症状信息,综合判断潜在异常并提供给远端标注的医生,供医生在此基础上做进一步断。 ,致患者发生强烈性眩晕。

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    大湾区“AI+医疗”到底有多牛?

    image.pngAI和辅渐成医院标配25岁的李璐(化名)因身体不适想到医院就,可她不清楚自己该挂哪个科室的号。 基于自然语言处理和知识图谱等技术构建的AI正成为智慧医院的标准配置。根据腾讯医疗最新发布的数据,AI已接入广东省近300家医院,累计提供470万次精确的。这只是AI在医疗系统的牛刀小试。 最新数据显示,腾讯AI影像已辅助医生阅片2.7亿张,服务近160万名患者,提示高风险21万次;AI累计分析门病历800多万份,提示高风险16万次。 早在2017年5月,中山大学中山眼科中心已经开启了全球首个眼科“AI医生”门,在临床医师监督下,由人工智能进行眼病疗。 中山大学中山眼科中心人工智能学科带头人、博士生师林浩添教授介绍,“AI眼科医生”可以自动读取眼底照相机拍摄的视网膜影像,对眼部血管、视盘、黄斑和神经等各区域进行分析,对高血压、糖尿病、动脉硬化等全身性慢性病

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    国内首款AI显微镜获NMPA批准,将应用于病理检测

    病理断:根据显微镜观察结果结合IHC和分子病理结果,对肿瘤做出最终断。其中最后一步病理断得到的报告将用于指临床医生制定手术、化疗、放疗、靶向治疗或免疫治疗等治疗方案。 图左是管非典型增生,图右是原位癌,如果误判,后果严重,来源:JAMA, 第1109页, 2015年分子层面,目前分为免疫组织化学(IHC)、FISH 和基因断等。 IHC 主要用于疾病辅助断、鉴别断、 判读预后、指临床治疗方案、靶向药物指、免疫治疗指等。 IHC的判读在检测和病理医生断过程中,存在主观性判读的稳定性和一致性差、图像分析工具脱离正常工作流程、无法精准定量分析、指药物治疗抗体的判读标准不统一等问题。 智能显微镜的六个作用AI掘金志了解到,近年来随着机器学习与大数据技术的发展,以计算机视觉为首的 AI 技术已展现出了在病理断应用上的巨大潜力。

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    腾讯 AI Lab 联手迈瑞医疗,助力血液病筛查与体外

    感谢阅读腾讯AI Lab微信号第118篇文章。本文将介绍 「AI+医疗医药」助力血液病筛查与体外断。 2021年1月29日深圳 - 腾讯 AI Lab 宣布与深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司(以下简称:迈瑞医疗)签署 AI 合作框架协议,共同研发血细胞分析的 AI 产品,并进一步探索 AI 技术在体外断的融合与应用 一方面形态学检验医师培养难度大周期长,另一方面实验室样本量还在日益增大,致检验医师人力严重不足,因此许多医院形态学检验开展比例明显偏低。 这就有可能致漏检等风险,由此而致的医疗纠纷也时有报道。 腾讯 AI Lab 技术覆盖疗全流程 「AI+医疗医药」是腾讯 AI Lab 的核心研究方向之一,这也是一个有望造福全人类的研究课题。

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    AI 医生何时来?语音病历、影像断、机器人,讯飞智慧医疗专家谈

    【新智元读】在新智元日前为大家推荐的中金报告《120 图勾勒全球 AI 产业完整图谱》中,特别把科大讯飞归入到 AI+ 医疗领域值得关注的公司。 陶晓东,科大讯飞智慧医疗事业部总经理AI+ 医疗的主要落地场景:从机器人到医生日常工作流程我们见过北京301医院机器人晓曼,它是首个投入使用的机器人。 它能减轻人员的重复性咨询工作,实现对患者的合理分流。我们也常常在 Nature、Science 或者新闻媒体上看到,某种疾病的医学影像断,AI已经超过人类医生水平了。?? 而科大讯飞至少在前三个场景都有所布局,语音录入病历、医学影像识别、全科医生辅助断、晓曼机器人等都是科大讯飞的医疗 AI 产品,而个人健康大数据分析未来也很可能是科大讯飞的战场之一。? 一般来说,一个护士每天的服务量大概是800多人次。也就是说,机器人将在很大程度上辅助护士的工作。鹿晓亮表示,AI系统并不是要替代人类,无论是医疗影像技术还是机器人都是辅助医生。

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    深睿医疗乔昕:AI医疗才起步,说变革尚早丨镁客请讲

    “深睿医疗已经远远不只是在做医疗影像断单一领域。” 策划&撰写:巫盼AI医疗离我们有多远?当IBM沃森陷入瓶颈时,国内的AI医疗却是别开生面的另一番场景。 从2016年开始,国家作为政策引方,已出台了50多条涉及医疗大健康的“纲要”或“意见”,同期大量资本快速涌入市场,而人工智能的发展无疑让这团火烧的越来越旺。 两年布局,完成AI医疗产品的闭环公司成立之初,乔昕选择的AI医疗切入口是重大疾病的断,包括肿瘤、心脑血管疾病的早期筛查以及断。当时它们推出的第一款是Dr.Wise®肺结节人工智能医学辅助断系统。 不过如今在深睿研究院的技术加持下,他们的AI医疗产品也已经发展到包括早期筛查、重大疾病的断、辅助决策以及治疗后效果评估等在内的医疗断闭环。 而在AI医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,深睿医疗也在涉猎像消化系统、神经系统,儿童生长发育、体外断、治疗手术航等等。

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    吴恩达团队新研究:用X光片识别14种疾病,AI准确度部分超越人类

    在其中10种疾病的断上,AI都与人类放射科医生的表现相当,还有一种超过了人类。并且,AI断速度是人类的160倍。 团队说,这样的算法有希望填补医疗资源的短缺,也可以用来减少人类医生因为疲劳而致的断错误。AI医生如何炼成最大的数据集? 这次训练完成,AI就可以去断疾病了。那么,AI预测过程中的重点在哪里? 比赛结果如下:只有在心脏肥大,肺气肿和疝气这三项断中,AI明显不敌人类选手的准确度。 在肺不张的断中,AI的表现明显优于人类。? 随研究成果一同发布的视频里,有一个叫XRay4All的手机应用,只要给胸片拍个照,就可以让AI帮忙断了。不知那会是多远的未来,但这次的人机较量,AI的表现还是能看到希望的。?

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    吴恩达团队新研究:用X光片识别14种疾病,AI准确度部分超越人类

    在其中10种疾病的断上,AI都与人类放射科医生的表现相当,还有一种超过了人类。并且,AI断速度是人类的160倍。 团队说,这样的算法有希望填补医疗资源的短缺,也可以用来减少人类医生因为疲劳而致的断错误。AI医生如何炼成最大的数据集? 这次训练完成,AI就可以去断疾病了。那么,AI预测过程中的重点在哪里? 比赛结果如下:只有在心脏肥大,肺气肿和疝气这三项断中,AI明显不敌人类选手的准确度。 在肺不张的断中,AI的表现明显优于人类。? 随研究成果一同发布的视频里,有一个叫XRay4All的手机应用,只要给胸片拍个照,就可以让AI帮忙断了。不知那会是多远的未来,但这次的人机较量,AI的表现还是能看到希望的。?

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    腾讯AI Lab姚建华:数字病理+AI将成为未来趋势 丨CCF-GAIR 2019

    AI方面,智能技术准确率达到98%,特征识别率超过98%,疗风险监控系统预测准确率高达96%。这些产品已经落地到医院和一些所。? AI系统入了300家医院,进行了470万精确的。前面是腾讯AI医疗方面的介绍,接下来从技术方面讲一下我们在病理和人工智能方面做的前沿研究和落地。? 病理是断、预后和指治疗的金标准,病理医生也被称为是“医生的医生”。在一个典型的断流程中,CT、MRI可以筛查病灶的位置,进行基本定性。 如果要确,实际上要取出一些组织采样,然后制成切片,通过显微镜下观察组织和细胞结构的变化来对癌症进行定性、分级、分类和分型,以此为后续的手术和化疗、放疗等治疗方案提供指。病理是疗中非常重要的环节。 但这确实是医疗AI面临的主要问题。提问:姚博士您好,病理的每个组织的每个检测看的东西都不一样,是不是AI需要多模块,每一个检测是不同的模型,还是中间可以有通用的东西?姚建华:这个问题很好。

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    腾讯医疗的 AI 联合实验室,互联网医院的未来?

    事实上也的确如此,多个试点的测试,长期的内测,腾讯睿知的智能系统上线是经过了大量的等待与实践的。腾讯睿知的智能系统是利用大数据与人工智能解决资源错配问题的系统 。 腾讯睿知提供的 AI 引擎,将服务从传统的「依图找科室」升级为「精准找医生」。系统穿透传统只能到达科室的屏障,直接精准到医生个人。 智能系统的上线,除了更好的服务于患者,也能帮助医生在某一医疗领域大量积累经验,做出突破。智能系统的上线,或许会推动分级治疗的进步。 广州妇女儿童医疗中心已经试运行智能功能 3 个多月,疾病判断准确率 94%,医生推荐准确率 96% 以上。 医疗健康的环节如何注入 AI 能力?腾讯睿知在智能系统上先交了一份答卷。

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    腾讯AI Lab造出中国第一台临床应用智能显微镜!

    4、病理断 根据显微镜观察结果结合IHC和分子病理结果,对肿瘤做出最终断。 其中最后一步病理断得到的报告将用于指临床医生制定手术、化疗、放疗、靶向治疗或免疫治疗等治疗方案。 图左是管非典型增生,图右是原位癌,如果误判,后果严重。 来源:JAMA,第1109页,2015年 分子层面,目前分为免疫组织化学(IHC)、FISH 和基因断等。 IHC 主要用于疾病辅助断、鉴别断、 判读预后、指临床治疗方案、靶向药物指、免疫治疗指等。 IHC的判读在检测和病理医生断过程中,存在主观性判读的稳定性和一致性差、图像分析工具脱离正常工作流程、无法精准定量分析、指药物治疗抗体的判读标准不统一等问题。 AI 能帮助我们解决许多费时、费力的事情,这也是智能显微镜与传统显微镜的最大区别。 ? 近年来随着机器学习与大数据技术的发展,以计算机视觉为首的 AI 技术已展现出了在病理断应用上的巨大潜力。

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    综述:当医学影像遇上深度学习

    乳腺X线AI断 乳腺癌是全世界最常见的女性肿瘤并且是致女性因肿瘤死亡的主要癌种。 基于临床应用场景,设定针对于不同出血类型的随访功能,给予临床相应的提示,来指临床进行治疗方案的选择。 基于CTP中的CBV、CBF、TTP、MTT、Tmax序列以及MRI序列中PWI序列、SWI序列可以对缺血半暗带进行精准测量,实现缺血半暗带与核心梗死去量化分析,从而指临床进行下一步治疗。 对于一些身材矮小患者的问题能够进行更好的评估,治疗具有很大的指意义,进而能够更好的给予干预治疗,让孩子的身高能够得到改变。 在后续的文章中,我们会进一步对各个细分领域中的AI学术研究和工业应用进行更为详细的介绍。当医学影像遇上深度学习,人工智能医学影像辅助断系统能够更有效地提高医生断的效率和准确率。

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    综述:当医学影像遇上深度学习

    乳腺X线AI断 乳腺癌是全世界最常见的女性肿瘤并且是致女性因肿瘤死亡的主要癌种。 基于临床应用场景,设定针对于不同出血类型的随访功能,给予临床相应的提示,来指临床进行治疗方案的选择。 基于CTP中的CBV、CBF、TTP、MTT、Tmax序列以及MRI序列中PWI序列、SWI序列可以对缺血半暗带进行精准测量,实现缺血半暗带与核心梗死去量化分析,从而指临床进行下一步治疗。 对于一些身材矮小患者的问题能够进行更好的评估,治疗具有很大的指意义,进而能够更好的给予干预治疗,让孩子的身高能够得到改变。 在后续的文章中,我们会进一步对各个细分领域中的AI学术研究和工业应用进行更为详细的介绍。当医学影像遇上深度学习,人工智能医学影像辅助断系统能够更有效地提高医生断的效率和准确率。

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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

    在会展中,平安集团旗下健康管理服务提供商平安好医生推出了“一分钟所、AI辅助疗系统、AI现代华佗系统”等几个产品。“一分钟所”的特点就是随时随。 (图片说明:平安好医生的一分钟所) 而平安的AI现代华佗系统则是提高中医断效率及精度的智能辅助疗系统。 比如在很多基层医院都有放射科设备,可为患者拍CT片或者X光片,但是没有放射科的医生,致患者拍完片之后无法得到好的治疗。 (图片说明:杏脉科技未来室对脑部CT做断) 除CT断之外,AI还可以配备在显微镜上监测癌细胞。谷歌AI在医疗领域的应用可以实时检测癌症。 ▍结语看完一天的会展,除了杏脉科技、森亿智能、平安好医生等公司能推出与AI技术结合的医疗场景化的产品,还有诸如用于医院预机器人、可以推荐用药的智能问APP,以及能实现精准治疗和个性化用药的药物发现引擎等应用被推出

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    AI技术让病理检测更“聪明”

    本次大赛由阿里云计算有限公司和英特尔(中国)有限公司主办,北京协和医院指。人工智能领域巨头英特尔为参赛选手提供硬件和技术支持。 大赛指单位北京协和医院郎景和院士希望能够通过这次大赛摸索出更便捷和准确的筛查方法,将宫颈癌的筛查和防治工作推向一个新的高度。 当前的病理断主要是以手工操作为主,所以当下的主要切口在于降低重复性工作,提升病理断效率。 “病理断需要整合各种维度的医疗信息,病理AI的目标应该是提供多元量化指标的支持系统。”走好病理AI的“最后一公里”,不是让AI技术取代病理科医生,而是提高其工作效率和准确度。 整合用于病理断的医疗信息需要过程,因此双方的期待值都不能过高。创新企业可以贴合政策需求,巧力推动病理AI落地和产业发展,帮助病理AI走好这“最后一公里”。

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    AI 在预测心血管疾病的应用

    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 」。 本文为“AI 将如何影响医疗”的精华内容分享。AI: 能让我看看你的眼睛吗? AI: 因为, 我能从你的眼睛看到你的心。—— 人工智能(在医疗影像辅助断)的土味情话。(出处就是,我瞎编的)人工智能(AI)在医疗方面的应用前景确实一颗赛艇。 因为我研究的方向是人类视觉,那就说说与视觉有关的、AI在医疗影像辅助断方面的成功应用吧。保险起见,选出一个我觉得不太有争议的作品 --- 通过深度学习视网膜基底照片来预测心血管疾病。 确实,糖尿病会对眼睛产生影响,其中最常见的微血管并发症之一是糖尿病视网膜病变,这也是致患者失明的原因之一 。 心脑血管疾病是心脏血管和脑血管疾病的统称,泛指由于高脂血症、血液黏稠、动脉粥样硬化、高血压等所致的心脏、大脑及全身组织发生的缺血性或出血性疾病。

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    应对AI失控,研究人员提出用“人格障碍治疗”解决问题

    翻译 | 林椿眄 编辑 | 明明出品 | AI 科技大本营【AI 科技大本营读】随着人工智能 (AI) 技术和应用的普及,人们对于 AI 的认识不再只是一种智能机器。 ▌ 精神病理学与 AI 安全性图1 AI 和AGI 与精神病理学的关系如上图 1 所示,我们建立精神病理学与 AI、AGI 之间的关系,并从建模与验证,断,及治疗三个主要领域进行研究。 一旦模型检测到错误行为,下一步就是进行特征化并对致这种行为的疾病进行分类。然而,这个过程的先决条件是需要一系列不同的疾病和相应的断标准。因此,我们还需要汇编一些有代表性和经过实验验证的疾病。 高级的 AI 代理通常都是很复杂的自适应系统,因此可能其中一个组件的微小扰动可能都会致局部或整体产生意想不到的后果。因此,有效的治疗手段必须是完全微创或非侵入性。 考虑到断并治疗 AI、AGI 中实际目标的不良行为,我们提出采用精神病理学的方法研究 AI、AGI 的安全性工程。

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    因果AI断模型登上nature:模拟专业医师思维,断罕见疾病,超越SOTA算法

    AI系统,并在《自然通讯》期刊上发表了相关论文。 在论文中,作者提到,因果AI系统打破了传统的根据症状断疾病的断方式,通过使用“反事实问题”缩小患者可能出现状况的范围。显然,因果AI系统更加接近专业医师的断思维。 具体而言,传统的AI系统断方法,包括基于贝叶斯模型和深度学习的方法,都依赖于关联推理(associative inference)。 (Judea Pearl 点赞推荐)在论文的模型介绍部分,作者先概述了相关性断(Associative diagnosis)的基本原则和假设,然后提出这种方法会因为因果混淆而断崩溃。 根据这些数据训练出来的断肺炎的相关性断模型,会将哮喘作为一个保护性的风险因素。这非常危险,会致对哮喘患者推荐一种不那么激进的治疗方案。另外,在本例中,因果混杂因素是患者未观察到的护理水平。

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    全球首场神经影像人机对决:AI战胜25位医界“最强大脑”!

    ---- 新智元报道 来源:北京青年报、人民日报、健康界等【新智元读】昨天,备受关注的全球首场神经影像人机大战在国家会议中心举行,在脑肿瘤和脑血管影像判读比赛中,医疗AI最终以高出20%的准确率战胜25 此外,现在AI在神经体系印象确方面,仍彻底依赖于数据真实性和质量的支撑,在缺少大数据支撑的疑难病、稀有病确范畴,AI和专业医师之间仍存在距离。 假如底层医院能使用AI技能为确赋能,让底层医师在读片确上与大医院具有平等水准,提高医治功率,就能削减患者不必要的医治环节和经济损失,也能减轻大医院压力。 有了航软件以后,司机们不再需要熟记地图,不再需要第一种能力。随着无人驾驶技术的发展,不久的将来,司机们也不再需要第二种和第三种能力。 不用担心机器在临床技术方面超越人类,就像不用担心航软件和无人驾驶技术,超越人类司机一样。 历史经验表明,机器取代人类,完成繁琐的工作,让人类腾出手去,完成更精巧的工作。

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      智能导诊

      智能导诊(IG)是腾讯基于医疗 AI 、自然语言处理技术,推出的以智能导诊为核心,包含智能问病、智能问药、医务咨询等十多种就医服务能力的 AI 产品,可应用于微信线上挂号、互联网医院、区域平台等场景中,解决了由于患者医药专业知识缺乏,院内咨询不便导致的医患资源错配的痛点,同时满足智慧医院服务评级的诉求。

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