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业界 | 借助人工智能,百度推进医疗业

双方共同推动人工智能赋能医疗社区,为用户来 24 小时医疗咨询,解决分级医疗政策实施中遇到的种种问题,探索未来医疗健康的新模式。 接入百度医疗大脑之后,社区 580 的用户可以享受到 7x24 小时的,哪怕是在深夜,百度医疗大脑赋能的「医生疗助手」也能实时相应用户需求,协助家庭医生收集、汇总、分类、整理病人的症状描述,做出疾病辅助 此次与社区 580 的合作,是百度医疗大脑在分级疗方面的一次落地,能够推动现有的社区医疗体验、效率的提升。 微软以色列研发中心则利用公司聊天机人技术,为数字医疗公司 MDLIVE 开发「患者分类机人」。 肿瘤(Watson for Oncology)是 IBM Watson Health 的主要项目之一,该项目和纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心(MSK)合作完成,已在美国 16 个癌症研究机构进行计算机辅助

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【大咖专栏】谢国彤:我看到的靠谱医疗AI应用场景和关键技术

今天为大家来第一集。大咖小传:谢国彤,IBM 中国研究院认知医疗研究总监、IBM 全球研究院医疗信息战略联合领导人。 作为 IBM 中国研究院负责智能医疗方向的研究负责人,谢国彤博士在过去十年都在做医疗方向的研究,参与 IBM Watson 的医疗研究,包括医疗与人工智能结合之后,认知、感知和医疗的结合,在中国也领了一个很大的研发团队 所以 AI 在基层医疗的核心应用场景就是如何借助机(人工智能)力量,帮助基层医生达到中等程度的水平,让老百姓愿意走进基层医院,真正实现“分级疗”。 AI 助力疾病的、预测、治疗和管理AI 具体能如何帮助提高医疗水平呢?我们不妨从医院为患者提供的关键医疗看起。 简单的说,有如下几个关键、预测、治疗、基层医疗机构还有疾病管理的:判患者到底得了什么病,它是所有后续治疗的基础。

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    一秒内 Linux 的性能

    60,000 毫秒内对 Linux 的性能当你为了解决一个性能问题登录到一台 Linux :在第一分钟你应该检查些什么? 在 Netflix,我们有一个巨大的 EC2 Linux 云,以及大量的性能分析工具来监控和其性能。其中包括用于云监控的 Atlas,以及用于按需实例分析的 Vector。 虽然这些工具可以帮助我们解决大多数问题,但我们有时仍需要登录到一个实例,并运行一些标准 Linux 性能工具。 active 和 passive 的连接数往往对于描述一个粗略衡量负载是非常有用的:新接受的连接数(passive),下行连接数(active)。 重传是出现一个网络和问题的一个征兆。其可能是由于一个不可靠的网络(例如,公网)造成的,或许也有可能是由于过载并丢包。上面的例子显示了每秒只有一个新的 TCP 连接。

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    报告丨人工智能与电子终端和垂直行业加速融合

    IBM Watson:“沃森医生”对大量医学资料进行机学习和认知分析,凭借多渠道搜集的海量数据,指导医生做出和治疗决策。 WellTok:与智慧医疗巨头IBM Watson 合作,主要关注个人健康管理和生活习惯提升。打造大健康平台,提供数据分析,并接入其他商,包括硬件、保险公司、内容、应用等。 Ginger.io:专注于心理疾病监控管理,通过手机使用习惯,来判用户的心理状态及异常,Ginger.io还提供在线问的专业医疗。 Apixio:通过自然语言处理技术,分析医疗文本数据,让医疗商更好的了解患者状况,其Iris平台是利用医生时的记录和笔记进行辅助医疗。 追踪及可穿戴医疗设备人工智能技术与机械技术的结合,催生大量助理医疗机人和人,为病患及老人看护和辅助治疗提供很大帮助,各类追踪以及可穿戴医疗设备对个体健康信息进行检测,可以为个体提供提醒

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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。 彼时的乔昕在西门子医疗接触了很多互联网医疗、数字医疗的业,后期再深入了解IBM沃森之后,乔昕觉得时候到了。 乔昕决定自己创业之初,正好遇到了现在深睿医疗的董事长,百度联合创始人之一的雷鸣,以及曾就职百度和高德,精通机学习算法的现任深睿医疗CTO李一鸣,三人搭伙快速将深睿医疗入正轨。 无论如何,技术真正的患者才是最终价值,我们要看产品真正能来什么价值。” 对于像深睿医疗这样的创企来说,现阶段的发展有两个方向,一方面需要不地研究前沿技术,例如基于小样本的无监督式学习,另一方面就是技术应用的进一步落地,真正医生以及患者。

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    投资50亿的IBM医疗裁员70%:被泼冷水的Watson都经历了什么?

    同年,令人瞠目结舌的Watson‘脑力’显现出其颠覆医学的潜力,在演示中,Watson收集了一组罕见的患者症状,并提出了可能的列表,每个都注明了经Watson计算出的置信水平及与之相关的医学文献 如果Watson能够将这种即时专业知识到世界各地的医院和所,人工智能似乎可以减少错误,优化治疗,甚至减轻医生数量的短缺。但是,象牙塔内的承诺无法做到跨越技术与业之间的鸿沟。 到目前为止,监管机构只批准了少数基于AI的工具用于真实医院和医生办公室:这些开创性产品主要聚集在图像领域——通过计算机视觉技术分析图如X射线和视网膜扫描图像进行。 05 商业化期望越高,失望越大 Chase 作为一名IBM的研究人员, 曾开发出一种工具,但IBM并不打算使其商业化,只能陈列在实验室内供游客参观。 最终,对IBM在医疗上的缓慢发展而感到失望的Chase 选择与IBM分道扬镳。马里兰大学放射学教授、信息系统副主席艾略特·西格尔,曾经众多Watson狂热粉丝中的一员,也与IBM进行过医疗研究。

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    投资50亿的IBM医疗裁员70%:从象牙塔到落地,Watson被泼了哪些冷水

    同年,令人瞠目结舌的Watson‘脑力’显现出其颠覆医学的潜力,在演示中,Watson收集了一组罕见的患者症状,并提出了可能的列表,每个都注明了经Watson计算出的置信水平及与之相关的医学文献 如果Watson能够将这种即时专业知识到世界各地的医院和所,人工智能似乎可以减少错误,优化治疗,甚至减轻医生数量的短缺。但是,象牙塔内的承诺无法做到跨越技术与业之间的鸿沟。 到目前为止,监管机构只批准了少数基于AI的工具用于真实医院和医生办公室:这些开创性产品主要聚集在图像领域——通过计算机视觉技术分析图如X射线和视网膜扫描图像进行。 商业化期望越高,失望越大 Chase 作为一名IBM的研究人员, 曾开发出一种工具,但IBM并不打算使其商业化,只能陈列在实验室内供游客参观。 最终,对IBM在医疗上的缓慢发展而感到失望的Chase 选择与IBM分道扬镳。马里兰大学放射学教授、信息系统副主席艾略特·西格尔,曾经众多Watson狂热粉丝中的一员,也与IBM进行过医疗研究。

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    动态 | 继DeepMind发力眼疾后,IBM的认知计算能95%的早期青光眼

    对 DeepMind 比较熟悉的读者想必都知道,去年凭借 AlphaGo 战胜李世石后,DeepMind 开始发力医疗领域,与英国国家医疗体系(NHS)进行了二度合作,并和 Moorfields 眼科医院一同开发识别视觉疾病的机学习系统 当时合作的项目主要是糖尿病视网膜病变和因衰老导致的黄斑病变(AMD),通过获取医疗机构的眼部医学影像,DeepMind 将利用机学习做出判。 而日前,IBM 也开始发力进军眼部医学,这一次它们的目标是——青光眼。青光眼已经成为全球致盲的第二大杀手,由于病变周期长,用户的视觉实际上是慢慢减弱的,而且不到晚期一般难以确IBM 研究院存在的另一个挑战在于临床医师有限的经验可能很难发现视网膜图像的细微变化。对那些偏远地区的潜在患者而言,昂贵的交通及看病难也给他们来了不便。 机通过训练眼球的解剖图像,已经学习了如何识别眼球的一些可能异常,以像青光眼一样难以察觉的眼疾。

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    IBM Watson失败的4大原因

    IBM Watson对外宣传自己从海量的医学文献和病历中提取医生临床经验,通过机学习让计算机掌握临床方法,可以替代人类医生看很多疑难杂症,例如肿瘤。 这个目标为IBM 研发团队挖了一个巨大的坑。疑难杂症的病历数量必然就很少,成功的案例就更为罕见。训练数据不足,IBM Watson如何用机学习的方法,获得精准的结果? Watson的精度比人类医生更高?IBM Watson宣称在东京大学附属医院等试点项目中,IBM Watson的已经比人类医生中最顶级的专家的会更加精准。 IBM Watson,医疗人工智能领域的探路者事实上,IBM选择医疗方向进行转化是对的,医疗市场空间非常巨大。从海量病历中,挖掘整理人类医生的临床疗经验,这个方法论是归纳法。 因此,IBM Watson从海量病历中提炼临床经验,而不是从医学文献中摘抄并推理医学规则,这是方法论的变革。IBM Watson引领认知革命,这句赞誉,并不过分。

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    以后救命靠AI:人工智能已开始颠覆医院,这五个领域首当其冲

    资源缺乏来的影响,往往体现在每个患者可以得到的疗时间。一项研究估计,美国医生在每个病人身上平均花费13-16分钟。 至少在以下五个方面,AI已开始发挥作用:替医生做去年8月,老牌人工智能产品IBM Watson分析了数千个基因突变,最终确一位60岁的日本女性,患有一种非常罕见的白血病,并提供了适当的治疗方案,而几个月前她曾被医院误 (在公众号会话界面回复“白内障”获取相关论文)机学习技术也被用到了精神疾病的中,比如说纽约大学Langone医学中心的Charles Marmar就在使用机学习来挖掘语音中的特征,从而帮助医生来 微软去年在印度利用了Azure的机学习能力来处理数据,并用Power BI将数字可视化,以从中找出隐含的意义。 机人还被用于在医院内进行送餐送货等。Aethon公司推出的TUG机人,能够包揽医院里各种事杂活等后勤工作,比如处理递送药品、医疗用品、实验室标本,处理医疗垃圾等任

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    IBM沃森错开致命药!国内67家医院也在用,秘密文件曝光严重bug

    刚被曝光的IBM内部文件显示,许多医生在使用Watson时,发现AI给出了“多个不安全、不正确的治疗意见”,甚至在极端的案例中,Watson给有出血症状的癌症病人开了容易导致出血的药品,严重时可致患者死亡 文件中一个严重的例子是:一名65岁的男性被出患有肺癌,而同时,该患者也似乎有严重的出血症状。 两年之后,IBM宣布Watson将在医疗领域找到第一个杀手级应用。这似乎是理所当然的:随着医院和医生逐步采用电子病历了解病人的状况,Watson这样的机也可以提供数据检索。 除了上面提过的STAT批评,IEEE Spectrum也曾报道称,IBM向Watson业投入数十亿美元,但“Watson医生”尚未给医疗行业来革命。 根据亿欧报道,IBM代理商百洋董事长付钢在去年10月表示:“目前,Watson for Oncology的多为患者自付费,平均每人5000元左右。”

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    IBM 几十亿美元培养机人医生,你会让它看病吗?(投票)

    为了培养 Watson 医生,IBM 已经花了几十亿美元。IBM 给 Watson 购买了大量病例,用循证问答的方式,类比大量相似的病例,给患者开出对应的医疗。 收购是一个方面,整合又是另一方面Jain承认,想要将数据、人力和从收购中获得的客户基础整合到一个平台上确实有挑战性,但同时他也指出IBM有着大量的收购经验。 与 CVS 合作,似乎意味着 IBM 计划尽快开拓市场,为患者。 届时Watson不仅可以读懂这些医疗图像,还可以根据巨大的电子病历数据库进行分析。这将是Watson对医疗行业的又一次颠覆。 通过收购Merge Healthcare——这是一家总部位于芝加哥的全球医疗影像先锋企业——IBM增强了自身收集并传播影像的能力,而这正是通过机学习疾病的重要一步。

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    人工智能在医疗产业最先落地?五大应用场景及典型案例

    目前实践中的医疗机人主要有两种:   一是,能够读取人体神经信号的可穿戴型机人,也成为“智能外骨骼”;   二是,能够承担手术或医疗保健功能的机人,以IBM开发的达·芬奇手术系统为典型代表。    在智能疗的应用中,IBM Watson是目前最成熟的案例。 2012年Watson 通过了美国职业医师资格考试,并部署在美国多家医院提供辅助疗的。目前Watson 提供的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。 AiCure 是一家提醒用户按时用药的智能健康公司,“其利用移动技术和面部识别技术来判患者是否按时药,再通过APP来获取患者数据,用自动算法来识别药物和药物摄取。”    03 国内智能医疗   根据方正证券发布的互联网医疗深度报告,“中国互联网医疗发展经历了三个阶段:信息阶段,实现人和信息的连接;咨询阶段,实现人和医生连接;阶段,实现人和医疗机构的连接。

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    AI皮肤癌,准确率竟达91%!

    —2016年,仅美国就有约一万人死于黑色素瘤,病情快速发现可降低死亡率;—有将近3亿的美国人是没有医保的,通过智能APP来给医疗来革命性的变化。 研究人员通过三个对比了算法与21名皮肤病医生的,在这三项测试中,研究人员发现,准确率达到了91%。 人工智能被用于医疗斯坦福大学研究的AI目前还处于初期探索阶段,但却不是唯一可以进行精确的AI。在去年,有医生利用IBM的AI系统——沃森,来一种白血病,挽救了一名女性患者的性命。 每个人口袋里都有一台配有传感和摄像头的超级电脑,如果我们用它连接真实的屏幕,皮肤病或其他小毛病会怎样呢?” 将来,希望该项技术用于其他疾病或用途,让那么买不起保险的人也能有良好的医疗,拯救更多人的生命。

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    IBM陈黎明:Watson今年底将惠及10亿人,商业AI如何渗透这些行业?

    IBM 全球 Watson健康总经理Deborah DisanzoWatson的医疗能力包括:目前Watson靠理解医学影像就能准确患者是否患有黑色素瘤,对皮肤癌的正确率高达97%,已经超出了专家的平均水平 短短两年中,全球已有12,000癌症病人受益于IBM肿瘤疗的解决方案。根据IBM的资料,Watson改善全球25,000,000名人群健康的医疗。? Watson X 时装设计Watson商业的能力在不加强:通过机学习和IBM持续的研发投入,Watson的能力在不强化和灵活地为商业演变。 此外,IBM的优势还在于,为开发人员交付最佳的AI ,其架构可确保客户的数据安全无虞,并为其提供远胜于竞争对手的训练模式。 笔者在论坛会场外的展厅看到一家做AR眼镜的产品,他们用了IBM的语音和图像识别,其工作人员就介绍IBM的稳定系统使得他们选择了IBM。?

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    IBM AI“新药发现”项目宣布折戟,Watson还能走多远?

    IBM Watson Health正逐渐削减自家的AI“新药发现计划”,这个计划利用AI软件帮助企业开发新药。IBM表示,削减该计划的主要原因是市场表现不佳。 但是,这项计划并未完全关门。 “药物发现”由许多不同产品或“模块”组成,比如利用搜索引擎,让化学家或药物学家抓取科学论文的摘要,以查找特定基因、成分或化合物的信息。在比如构建描述药物和疾病之间关系的知识网络等。 说起来,IBM的医疗健康部门的不景气已经有一段时间了。去年,IBM没能在AI和新药研发上赢得与大医院的合作,并解雇了该部门的大部分员工。看起来,这次失败是由内斗和办公室政治引发的。 当然,这并不是说IBM的技术就一点问题没有。IBM Watson 的肿瘤辅助软件在测试期间就给出了一些不正确、不安全的建议。 6月美国糖尿病协会个性化的糖尿病管理没有应用程序可用10月任癌症的基因组分析工具来自Quest Diagnostics的Watson基因组工具11月Celgene公司药物安全分析工具没有工具可用2017

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    IBM的人工智能的优势

    IBM很早就开始了他们的人工智能发展,他们的沃森产品主导了企业级的人工智能。最初的目标是医疗保健部门,专注于做出困难的,我仍然记得他们的第一个公共验证测试。 他们解决了一个困扰医生多年的问题,那就是一个有奇怪症状和未被的痛苦疾病的女人。在15分钟内,系统确定了她的问题的原因和可能的治疗方法。 诚然,我曾一度认为IBM与苹果的合作可能会为Siri来令人印象深刻的沃森后端。然而,苹果仍然是领先的“非这里发明”的公司之一,不幸的是,这种情况从未发生。 这意味着这项技术有可能,如果它还没有进入IBM的主流和存储产品,就像英特尔的Optane一样。IBM最令人印象深刻的努力之一是开发算法,这些算法允许他们降低精确度,但对精确度几乎没有影响。 这种减少大大减少了训练和推理系统的大小和功率需求,而且这种努力还会对其他负载产生影响。

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    IBM提出五大能力驱动认知商业变革

    这将改变传统的客户交互模式,使企业可以为客户提供大规模个性化的产品及。 例如,IBM与软银机人控股公司近期合作开发的Pepper机人,可理解包括社交媒体、视频、图像和文字上下文中隐含的意义,增强自然语言互动的能力。 产品与:认知技术支持的产品和可以感知用户及周围的世界,通过推理和不地进行自我学习,增强能力,为人们来新的生活和工作方式。 比如,IBM与Medtronic合作,使得Medtronic可穿戴医疗设备具备认知能力,从而便于为病患提供个性化的糖尿病管理。 此类应用还能够给病患来自我疗能力,例如预测可能的低血糖风险,以及发现食物和活动对血糖趋势的影响等。4. 流程与运营:认知技术还能改变企业运营的方式,优化企业管理。

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    医生还未失业,IBM Watson已跌入深渊 | 极客头条

    在演示中,Watson 收集了一组奇怪的患者症状,并列出了可能的列表,每个列表都附 Watson 对的置信度以及相关支持医学文献的链接。 如果 Watson 能够将这种即时的专业知识给世界各地的医院和所,人工智能似乎有可能减少错误,优化治疗,甚至帮助医生更快更好地完成工作,而不是取代他们来缓解医疗短缺。 为了把人工智能所,IBM 面临着巨大的技术挑战。但 IBM 在很多计算领域落后于像谷歌和苹果这样的技术巨头,所以它需要一些大项目来保持自己的位置。 IBM 负责医疗保健和生命科学研究的副总裁 Ajay Royyuru 说,这种工具之所以没有上市,是因为没有商业案例。他说:“不是一个好去处。专家们做得很好。 在 2015 年国家科学、工程和医学院关于错误的报告指出,改进代表着“道德、专业和公共卫生的迫切需要”。

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    医生还未失业,IBM Watson 已跌入深渊

    在演示中,Watson 收集了一组奇怪的患者症状,并列出了可能的列表,每个列表都附 Watson 对的置信度以及相关支持医学文献的链接。 如果 Watson 能够将这种即时的专业知识给世界各地的医院和所,人工智能似乎有可能减少错误,优化治疗,甚至帮助医生更快更好地完成工作,而不是取代他们来缓解医疗短缺。 为了把人工智能所,IBM 面临着巨大的技术挑战。但 IBM 在很多计算领域落后于像谷歌和苹果这样的技术巨头,所以它需要一些大项目来保持自己的位置。 IBM 负责医疗保健和生命科学研究的副总裁 Ajay Royyuru 说,这种工具之所以没有上市,是因为没有商业案例。他说:“不是一个好去处。专家们做得很好。 在 2015 年国家科学、工程和医学院关于错误的报告指出,改进代表着“道德、专业和公共卫生的迫切需要”。

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