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微软与美国连锁医院联合建设“未来医院”,将用AI技术帮助医生诊断

双方也计划使用自然语言处理和机器学习技术来帮助临床医生诊断和患者治疗。 据了解,双方合作的重点包括改进电子病历,让医生、护士和其他卫生服务提供者能够更容易地找到共享信息,此外双方也计划使用自然语言处理和机器学习技术来帮助临床医生诊断和患者治疗。

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腾讯推出首款医疗AI引擎“睿知”,帮助患者精准找到最合适的医生 | 热点

在试运营过程中,“睿知”的医生推荐准确率高达96%以上。 昨天,腾讯推出了首款医疗AI引擎“睿知”。在应用过程中,睿知能像医生那样询问患者的病情,并基于交互信息帮助患者精准找到最合适的医生。 ? 据了解,“睿知”是腾讯医疗大数据实验室的研发成果,基于大数据打造的知识图谱,再结合AI算法模型,其能够实现对疾病和病程的预判。 在广州妇女儿童医疗中心试运营的3个多月中,“睿知”判断疾病的准确率达到了94%,医生推荐准确率高达96%以上。 此外,基于计算机视觉等技术,“睿知”还能准确辨别初诊和复诊患者,从而优化推荐机制,比如为复诊患者推荐同一医生等等,进一步提高就医效率和体验。

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    AI皮肤医生 | 用人篇(I)

    它需要写程序来比对生物DNA的序列信息,其中也用到大量的统计学知识。本科毕业进入博士研究生阶段后,我选择了复杂生物系统的计算机模拟,进一步锻炼了编程能力。

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    AI如何帮助修缮长城

    中国文物保护基金尝试利用新技术来突破障碍,而英特尔的人工智能技术恰恰可以帮助探索解决困难。新的方法可以将长城的保护工作推到新的高度。 ▌问:保护长城的传统做法是什么?有什么困难和挑战? 用科技解决大问题,用AI传承世界奇迹,英特尔像是一家数据石油勘探公司,它正在把这种独有的石油开采能力一步步复制到更广泛的各行各业,大到精准医疗、智慧城市,小到一辆联网汽车或是家中的联网设备。

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    人工智能帮助医生将癌症诊断准确率提升至99.5%

    2016年6月16日,美国Newswise新闻网站(www.newswise.com)发布消息称,人工智能可以帮助医生将癌症的诊断准确率提升至99.5%。 但新的工作表明,计算机可以帮助医生提高检测的准确性,并极大地改变癌症和其他疾病的诊断方法。 贝斯以色列女执事医疗中心(Beth Israel Deaconess Medical Center,BIDMC)的一个研究小组和哈佛医学院(HMS)最近开发了一个人工智能(AI)系统,旨在训练计算机解读病理图像 ,以帮助病理诊断随着人工智能驱动系统的长期发展而变地更加准确。 Andrew Beck说:“有很多理由认为使用数字化图像和机器学习可以帮助病理学家更快、更准确地为患者做出更精准的诊断。这是病理学领域过去30年内的一个重大任务。

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    机器人钻颅器可帮助医生快速、安全地完成手术

    当然,机器人钻头还没有它可能实现的医学突破那样像人工智能怪物,但是它的概念确实很天马行空:创造能缩减外科医生在病人头骨开孔所需时间的机器,传统方法需要用到手持仪器,耗时长达两个半小时。 这提升了并发症的风险,也增加外科医生的疲劳,对参与手术的所有人来说都不利。 该研究团队受到其他行业所用钻孔工具的启发,开发了机器人钻机,通过编程可在数分钟内进行精确切割。 在手术开始前,医生进行CT扫描,以此作为地图来标绘钻孔发生的位置,确定安全区,这样就不会有钻孔意外造成不必要创伤的风险。编程后,钻机开始工作,医生在一旁始终监视其工作。 在该研究团队的测试中,机器人完成钻孔的速度比人类外科医生快了50倍。 在构想中,这种机器人钻机主要用于头骨,但它也可用于其他部位,例如臀部,因为传统骨切割是耗时长、费力、不准确的过程。 该研究团队目前计划将这项技术卖给需要找到更好、更快的骨切割方法的外科医生

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    AI 要抢医生的饭碗?先看看这6点!

    人工智能 要说到时下的热词,“人工智能(AI)”是绝对绕不开的话题。AI已经全面入侵了各行各业,医学也不能例外,小编就在此为大家盘点了AI在医疗行业的6大进展。 利用 AI 研发流感疫苗 赛诺菲巴斯德(Sanofi Pasteur)是全球知名的研发企业。它与一家名为BERG的生物医药公司达成合作,利用人工智能进行流感疫苗研发。 利用 AI研发新药 葛兰素史克公司(GSK)与一家苏格兰的初创公司Exscientia达成合作,涉及金额约为4300万美元。 Exscientia的主要业务是利用人工智能进行药物研发指导,双方合作之后,Exscientia将利用其AI药物研发平台为GSK进行10个创新小分子药物疾病的靶点开发。 而后筛选出来的化合物会被合成并且进行实验检测,然后实验数据会被反馈到AI系统中用于改善下一轮化合物的选择。

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    AI全球大战医生】Hinton:5-10年内深度学习取代放射科医生

    IEEE Spectrum在2018新年伊始推出专刊“AI vs Doctors”,统计了从2016年5月至今,AI在医疗领域的进展,并对比各大细分领域AI与人类医生能力差距,人工智能正在医生的主场获取成功 AI可以帮助医生、护士,减少他们的工作量。 斯坦福大学还创建了胸部X射线的热图,颜色代表最可能代表肺炎的图像区域,研究人员认为CheXnet可以极大地帮助人类放射科医生的工具。 深度学习能帮助临床医生预测阿尔茨海默病(老年痴呆)吗? 阿尔茨海默病没有临床试验,因此医生通过评估患者的认知能力下降来诊断。但对于轻度认知功能障碍(MCI)的诊断特别困难,即症状不明显的早期痴呆阶段。 目前系统能做的,是帮助医生,给出识别和治疗建议,同时防止潜在的错误分类。 所以,CC-Cruiser并不会让眼科医生很快就失去工作。

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    【逆向创新】关于AI+医疗,我们要听医生

    韩亦舜也同时受因有手术不能出席的中国工程院院士、清华大学临床医学院院长董家鸿的委托向到场的各位医生和老师表示欢迎。 会后,来自于材料学院、化学系等专业的研究学者与王峰医生对接讨论,开启了“医工结合”的进一步探索。 此次活动对于医生来说很实在,非常有帮助。” ? 其成员构成以Co-PI方式,由清华专注数据科学技术创新的工程教授一名(助理教授及以上)和专注科研的学术型医生一名(副主治医师及以上)组成。 欢迎校内外所有饱富“医工结合”科研创新理想的医生们和老师们保持关注,报名请扫描下方二维码(闭门研讨会,仅限医生和工科老师报名): ? ?

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    RPA技术帮助企业开启AI之门

    自诞生之日起,AI就被众多企业寄予厚望。但实际上,当前AI商业落地能力极其有限。 RPA可代替员工执行大批量、程式化的电脑操作,帮助员工从繁琐、重复的低价值业务中解脱出来,将更多时间和精力专注于更有价值、更有创造性的工作。 而AI则结合了机器学习和深度学习,可通过计算机视觉、语音识别、自然语音处理等技术拥有认知能力,适合处理RPA无法理解的非结构化数据,以帮助RPA提高应用范围和工作效率。 在技术层面上,RPA和AI可以实现完美互补。在不久的将来,RPA+AI的完美组合必将拓展自动化的深度和广度,加快企业应用AI的进程,使更多业务场景实现智能化。 难怪就连软银集团创始人件CEO孙正义都为RPA+AI背书:“世界经济将在RPA和AI帮助下,迎来第二次经济大飞跃。”

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    AI帮助黑白影像焕发色彩

    作者 | Marcelo Rovai 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 该项目基于Richard Zhang,Phillip Isola和Alexei A. 人工智能(AI)方法在测试时作为CNN(“ 卷积神经网络 ”)中的前馈通道实施,并且训练超过一百万个彩色图像。 L分量恰好是用作AI模型的输入,用于估计剩余分量“a”和“b”。 2. AI(深度学习)过程 正如在介绍中所评论的那样,人工智能(AI)方法在测试时被实现为CNN(“卷积神经网络”)中的前馈传递,并且被训练超过一百万个彩色图像。 7.结论 一如既往希望这个项目可以帮助其他人进入数据科学的激动人心的世界!

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    AI系统能帮助合成新材料

    麻省理工学院的三位材料科学家及其同事发表的论文中,描述其 AI系统可通过科学论文和提取“食谱”合成特定类型的材料。

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    国外医生设计3D打印设备,帮助人们安乐死去 | 黑科技

    Philip Nitschke医生采用3D打印技术制作一种外观圆滑,非常豪华的装置。它看起来像一辆未来飞行器或者私人飞船。

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    如何超过医生准确率,做好医生第三只眼?腾讯医疗AI背后黑科技

    关于作者 尚鸿,腾讯研发管理部\AI平台部\AI医疗中心 从最开始的每月一个版本,到后来的 2017年,再次兴起的人工智能还在寻找产业落地,而亟待信息化、智能化的医疗系统在寻找技术突破,于是,腾讯、医疗 为了做好医生的第三只眼,需要医疗AI首先具有超过医生的准确率,这对算法的开发提出了挑战。 巧妇难为无米之炊 深度学习需要大量精准标注的数据进行训练,正所谓有多少“人工”才有多少智能。 无标数据能够帮助训练,通常基于这样的假设,即同一种类的数据在某一特征空间中分布在同一个cluster里,因此无标数据可用来更好的勾勒cluster的边界,从而使得分类边界更加准确,如下图所示[8]。 结语 自2017年8月从食管癌筛查起步,我们在病种上不断突破,已串联起整个消化道(食管癌,胃癌,结直肠癌)AI筛查解决方案,在技术上不断深入不断提升准确率,并且在医生实际体验上不断优化。 目前已累计辅助医生阅片2.7亿张,服务近160万患者,提示高风险21万次。医疗体系的全面升级还任重道远,作为医疗AI的领跑者,站在新的起点,面对新的挑战,科技向善,我们义不容辞。

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    “男医生,女护士?”消除 AI 性别偏见,Google有大招

    编译整理 | 若奇 本文转自AI科技大本营 如何消除 AI 带来的性别偏见是个令人头疼的问题,那究竟有没有方法去解决? 例如,像“强壮”或“医生”这样的词语,它会生成偏向于男性化的翻译结果,而对于“护士”或“美丽”等词汇,则会生成偏向于女性化的翻译。 现在,Google 翻译解决了上述问题。 当你把诸如“外科医生”这样的单字从英语翻译成法语、意大利语、葡萄牙语或西班牙语时,会得到的男性化和女性化的两种翻译结果。 →她是一名医生 训练增强的 NMT 模型对女性、男性和性别中立数据源的影响。 相关链接: https://ai.googleblog.com/2018/12/providing-gender-specific-translations.html

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    院长日记 | AI人工智能会取代医生吗?

    不看好AI的保守医生会说NO,TA真的是发自内心的,天真的以为AI不会取代任何医生。其实未来最需要AI的是Below average的医生,也是最不理解和最不能接受AI的人。 诊断比赛的结果是计算机的准确率和人类医生差不多,有时候还胜过人类医生AI人工智能会如何取代医生? 目前中国最缺的医生是病理科,很遗憾,假以时日,病理科医生和影像科医生的工作也有可能被人工智能抢走,而且AI的水平将会高于大多数的普通医生。 机器比人可靠,机器比人类更精准,机器不会疲劳,随着算法的不断进步和数据的不断积累,人工智能的水平会越来越高,会从现在的帮助人类做判断演变到代替人类做判断。 未来的情景将会是:Above average的医生是让AI做助理,Below average的医生是做AI的助理。 当然,那些非标准化,充满不确定性,以及人工操作的临床工作,还是AI所无法替代的。

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    AI帮助预测大豆产量,降低预测成本

    斯坦福大学的研究人员最近开发了一种基于深度学习的系统,可以通过卫星图像预测大豆产量。

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    AI如何帮助律师所向披靡?

    AI已经在许多领域产生了深远的影响,包括法律实践。AI改变了合同、电子披露和综合法律研究,但是计算机的处理能力在不断增加,其表现出非凡智能行为,我们只能假定这些进步才刚刚开始。 高级应用研究科学家Jeremy Pickens指出,事实上,大量的实证评价发现,连续的自适应机器学习方法可以帮助律师监督不断变化的法律数据。 电子披露和预测编码 关于AI对法律界的影响的讨论往往会延伸到机器取代律师方面的问题。据AI科学家所称,在现实中,最大的收获是,AI使得法律研究的某些阶段更有效,而不是通过机器大量取代律师。 专家系统和神经形态的技术 另一个AI技术可以在法律案件中提供帮助的是专家系统,即利用算法的方法。这些系统可以帮助寻找特定类型的证据来支持具体结论,并提供给专家系统结果的概率。 对比起人类,其还是一个24小时都十分警觉的AI平台,并且在查阅大量数据的情况下更加仔细。” 此外,AI系统可以平衡律师行业公平的竞争环境。

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    深度学习帮助医生对乳腺癌肿瘤进行分类,准确度为82%

    为了帮助医生更好地检测和治疗这种疾病,研究人员开始寻求AI帮助。 “使用AI或机器学习,我们能够完成许多病理学家能够以相同的准确度做的事情,但我们也能做一些病理学家今天无法做到的事情,”北卡罗来纳大学医学院遗传学、病理学和实验室医学教授Charles M.

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    AI帮助我们在太空“找朋友”

    开普勒-90行星系统(上)和太阳系(下)对比。资料图片 日前,NASA发布消息称,2009年发射升空的开普勒太空望远镜在距离地球2545光年的地方发现了另一个“...

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