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  • (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 111223579 A (43)申请公布日 2020.06.02 (21)申请号 201911297085.3 (22)申请日 2019.12.16 (71)申请人 郑州大学第一附属医院 地址 450001 ...
  • (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 111311578 A (43)申请公布日 2020.06.19 (21)申请号 202010096186.0 G06N 3/08(2006.01) (22)申请日 2020.02.17 (71)申请人 腾讯科技深圳有限...
  • 人工智能医学影像领域应用与挑战.pdf
  • 人工智能之深度学习在医学影像领域应用技术实战课程介绍 近年来,随着人工智能领域异军突起,深度学习(Deep Learning)技术在医学影像方面的应用越来越广泛而深入,对于提高临床医疗水平、实现精准医疗起着越来越...

    课件为人工智能讲师叶梓人工智能系列课程之一,更多课程,及老师资料可点击 个人主页 助力QQ526346584

     

    人工智能之深度学习在医学影像领域应用技术实战课程介绍

    近年来,随着人工智能领域异军突起,深度学习(Deep Learning)技术在医学影像方面的应用越来越广泛而深入,对于提高临床医疗水平、实现精准医疗起着越来越重要的作用,并已迅速成为医学图像分析研究热点,在学术界和工业界取得了广泛的成功以及已成为人工智能技术落地的重要突破口。为了帮助更多的医学界同仁及相关研究人员了解医学影像人工智能学科前沿、提高技术水平,研数数据科技特主办”医学影像人工智能深度学习实战培训班”。

    课程特色:

    1、 本课程力图理论结合实践,强调从零开始,重视动手实践;

    2、 课程内容以原理讲解为根本,以应用落地为目标。报名时学员可将工作中遇到的问题提交给老师,课中老师将选择典型问题现场讨论指导;

    3、 课程通过大量形象的比喻和手算示例来解释复杂的学习理论,既能将原理充分讲懂讲透,也避免了繁复而枯燥的公式推导。

     

    课程体系:

    第一课:概述与环境配置安装准备工作

     

    1.1 课程简介

    1.2 Anaconda Python安装

    1.3TensorFlow或TensorFlow-GPU的安装

    1.4 Keras安装

    1.5 OpenCV环境安装

    第二课:计算机视觉及其在医疗领域的应用

     

    2.1 计算机视觉简介

    2.2 数字图像的存储

    2.3 医学影像种类

    2.4 医学影像的存储

    2.5 病理切片的存储

    2.6 计算机视觉任务的目标分类及难点

    2.7 医学影像自动读片任务简介

    2.8 病理读片任务简介

    2.9 其他医疗图像领域的应用

    第三课:图像预处理与特征提取

     

    3.1 对比度和亮度校正

    3.2 平滑与锐化:初识卷积

    3.3 HE、AHE与CLAHE

    3.4 边缘检测、角点检测、斑块检测

    3.5 SIFT特征

    3.6 SURF特征         

    3.7 ORB特征               

    3.8 HOG特征

    第四课:神经网络

     

    4.1 神经网络的由来

    4.2 人工神经元及感知机模型

    4.3 前向(Feed Forward)神经网络

    4.4 神经网络的权值

    4.5 激励函数:sigmoid、tanh等

    4.6 损失函数

    4.7 神经网络的训练:梯度下降法

    4.9 手算神经网络BP算法

    4.8 神经网络的训练:误差反向传播算法详解

    4.10 手写数字的识别

    第五课:深度神经网络

     

    5.1 深度学习与神经网络的区别与联系

    5.2 梯度消散问题分析

    5.3 梯度消散解决方案(ReLU)

    5.4 过拟合问题

    5.5 Dropout

    5.6 批量正则化(Batch Normalization)

    5.7 神经元的初始化

    5.8 权重衰减(Weight Decay)

    5.9 各种梯度下降的优化方法(SGD、Adagrad、RMSprop、Adam等)

    第六课:图像分类及其在医疗领域的应用

     

    6.1 图像分类概述

    6.2 AlexNet

    6.3 卷积层的误差反向传播

    6.4 池化层的误差反向传播

    6.5 VGG(5层变为5组)

    6.6 迁移学习

    6.7 应用案例:通用领域的图像识别

    6.8 GoogLenet和Inception模块

    6.9 ResNet

    6.11 应用案例:病理切片良恶性分析

    6.10 FPN

    6.12 应用案例:细胞计数等

    第七课:目标检测及其在医疗领域的应用

     

    7.1 目标检测问题

    7.2 应用案例:基于级联分类器的人脸检测

    7.3 支持向量机(SVM)简介

    7.4 应用案例:行人检测

    7.5 R-CNN

    7.6 快速R-CNN

    7.7 更快的R-CNN

    7.8 YOLO

    7.9 应用案例:医疗影像领域的目标检测案例(肺小结节)

    第八课:图像分割及其在医疗领域的应用

     

    8.1 全卷积网络(FCN)

    8.2 上采样的三种实现方式

    8.3 膨胀卷积

    8.4 DeepLab V1~V3

    8.5 U-Net

    8.6 V-Net和3D U-Net

    8.7 FC-DenseNet

    8.8 应用案例:利用U-Net实现的前列腺的分割

    第九课:现场解答问题

     

    学员可提交一到两个实际工作中遇到的问题,讲师会在课程结束后,会选择比较有代表性的问题进行解答。

    展开全文
  • 人工智能之深度学习在医学影像领域应用技术实战课程介绍 近年来,随着人工智能领域异军突起,深度学习(Deep Learning)技术在医学影像方面的应用越来越广泛而深入,对于提高临床医疗水平、实现精准医疗起着越来越...

    更多课程,及老师资料可点击 个人主页

    人工智能之深度学习在医学影像领域应用技术实战课程介绍

    近年来,随着人工智能领域异军突起,深度学习(Deep Learning)技术在医学影像方面的应用越来越广泛而深入,对于提高临床医疗水平、实现精准医疗起着越来越重要的作用,并已迅速成为医学图像分析研究热点,在学术界和工业界取得了广泛的成功以及已成为人工智能技术落地的重要突破口。为了帮助更多的医学界同仁及相关研究人员了解医学影像人工智能学科前沿、提高技术水平,研数数据科技特主办”医学影像人工智能深度学习实战培训班”。

     

    主讲专家:

    叶梓,博士、高级工程师。2005年上海交通大学计算机专业博士毕业,主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能等。现为某大型上市软件企业的人工智能团队技术负责人。曾主持设计并搭建市级卫生大数据平台,在大数据、人工智能应用等方面有着丰富的工程实践经验。先后在SCI或EI期刊上发表论文4篇,在中文核心期刊上发表论文近数十篇。2011年获中国医院协会科技创新一等奖。详情见个人主页

     

    课程特色:

    1、 本课程力图理论结合实践,强调从零开始,重视动手实践;

    2、 课程内容以原理讲解为根本,以应用落地为目标。报名时学员可将工作中遇到的问题提交给老师,课中老师将选择典型问题现场讨论指导;

    3、 课程通过大量形象的比喻和手算示例来解释复杂的学习理论,既能将原理充分讲懂讲透,也避免了繁复而枯燥的公式推导。

     

    课程体系:

    第一课:概述与环境配置安装准备工作

     

    1.1 课程简介

    1.2 Anaconda Python安装

    1.3TensorFlow或TensorFlow-GPU的安装

    1.4 Keras安装

    1.5 OpenCV环境安装

    第二课:计算机视觉及其在医疗领域的应用

     

    2.1 计算机视觉简介

    2.2 数字图像的存储

    2.3 医学影像种类

    2.4 医学影像的存储

    2.5 病理切片的存储

    2.6 计算机视觉任务的目标分类及难点

    2.7 医学影像自动读片任务简介

    2.8 病理读片任务简介

    2.9 其他医疗图像领域的应用

    第三课:图像预处理与特征提取

     

    3.1 对比度和亮度校正

    3.2 平滑与锐化:初识卷积

    3.3 HE、AHE与CLAHE

    3.4 边缘检测、角点检测、斑块检测

    3.5 SIFT特征

    3.6 SURF特征         

    3.7 ORB特征               

    3.8 HOG特征

    第四课:神经网络

     

    4.1 神经网络的由来

    4.2 人工神经元及感知机模型

    4.3 前向(Feed Forward)神经网络

    4.4 神经网络的权值

    4.5 激励函数:sigmoid、tanh等

    4.6 损失函数

    4.7 神经网络的训练:梯度下降法

    4.9 手算神经网络BP算法

    4.8 神经网络的训练:误差反向传播算法详解

    4.10 手写数字的识别

    第五课:深度神经网络

     

    5.1 深度学习与神经网络的区别与联系

    5.2 梯度消散问题分析

    5.3 梯度消散解决方案(ReLU)

    5.4 过拟合问题

    5.5 Dropout

    5.6 批量正则化(Batch Normalization)

    5.7 神经元的初始化

    5.8 权重衰减(Weight Decay)

    5.9 各种梯度下降的优化方法(SGD、Adagrad、RMSprop、Adam等)

    第六课:图像分类及其在医疗领域的应用

     

    6.1 图像分类概述

    6.2 AlexNet

    6.3 卷积层的误差反向传播

    6.4 池化层的误差反向传播

    6.5 VGG(5层变为5组)

    6.6 迁移学习

    6.7 应用案例:通用领域的图像识别

    6.8 GoogLenet和Inception模块

    6.9 ResNet

    6.11 应用案例:病理切片良恶性分析

    6.10 FPN

    6.12 应用案例:细胞计数等

    第七课:目标检测及其在医疗领域的应用

     

    7.1 目标检测问题

    7.2 应用案例:基于级联分类器的人脸检测

    7.3 支持向量机(SVM)简介

    7.4 应用案例:行人检测

    7.5 R-CNN

    7.6 快速R-CNN

    7.7 更快的R-CNN

    7.8 YOLO

    7.9 应用案例:医疗影像领域的目标检测案例(肺小结节)

    第八课:图像分割及其在医疗领域的应用

     

    8.1 全卷积网络(FCN)

    8.2 上采样的三种实现方式

    8.3 膨胀卷积

    8.4 DeepLab V1~V3

    8.5 U-Net

    8.6 V-Net和3D U-Net

    8.7 FC-DenseNet

    8.8 应用案例:利用U-Net实现的前列腺的分割

    第九课:现场解答问题

     

    学员可提交一到两个实际工作中遇到的问题,讲师会在课程结束后,会选择比较有代表性的问题进行解答。

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  • 着重介绍了人工智能医学影像领域最新的研究与应用进展,包括智能成像设备、智能图像处理与分析、影像组学、医学影像与自然语言处理的结合等前沿方向。分析了研究和发展从源头入手的全链条人工智能技术的重要性和...
  • 加强人工智能深入学习在医学影像学临床应用领域的研究.pdf
  • 在日常科研中,积累的一些发表在顶刊PNAS中的 有关深度学习在医学影像领域应用的研究文献。希望对大家有所帮助。
  • 21 世纪将是在分子生物学突破基础上精准医学的成熟及人工智能(artificial intelligence)渗透到医学的各个领域。近 5 年来,“人工智能+”应用于医疗研究已经成为现代科技的热点。美国的五大顶尖医院如梅奥、克里夫兰...

      20 世纪医学的最大进步是器官移植和微创外科的兴起。21 世纪将是在分子生物学突破基础上精准医学的成熟及人工智能(artificial intelligence)渗透到医学的各个领域。近 5 年来,“人工智能+”应用于医疗研究已经成为现代科技的热点。美国的五大顶尖医院如梅奥、克里夫兰等都开始与人工智能公司合作,希望成为人工智能医疗应用领域的中心,对疾病进行探测、诊断、治疗和管理。

      1 人工智能在医学影像识别方面的应用

      医学影像是疾病诊断的主要路径之一,2016 年美国加州大学的 Gulshan 等团队在《JAMA》杂志上首次报道了人工智能从 10 万余幅视网膜眼底照片中诊断糖尿病视网膜病变,与 54 位有美国医生执照的眼科医师及高年资住院医师相比较,其敏感性及特异性均高于人工判断。2017 年 Golden在《JAMA》杂志发表了人工智能通过深度学习,可以迅速地阅读病理照片,从而诊断乳腺癌是否有淋巴结转移,尽管还不能完全代替病理学家,但大大提高了诊断速度,减轻了病理学家的负担,提高了效果。英国曼切斯特大学 Enshaei 等对 668 例卵巢癌患者进行分析,认为人工智能优于常规的统计方法及人工神经网络计算的方法,可以更好地分析出患者的预后及影响预后的因子。

      2017 年 11 月 24 日,一场人类和人工智能之间的对战在成都举行,代表人类出战的是 463 名超声医生,代表人工智能出战的是名为“安克侦”的甲状腺肿瘤超声辅助侦测软件。双方比赛谁能更准确地读出甲状腺超声图像。来自全国各地的 300 余位超声专家、学者见证了这次人机大战。最终,这个名为“安克侦”的人工智能与医生们打成了平手,但其实在效率上,人工智能已经超过了医生。最近,人工智能已经在肺结节、乳腺癌、冠状动脉斑块、皮肤癌、眼底病、病理等领域取得了诸多成果。

      2 人工智能在临床医疗智能决策方面的应用

      诊断决策支持系统(clinical decision support system)是设计用来辅助医生在诊断时进行决策的支持系统,这种主动的知识系统通过对病患至少两种以上的数据进行分析,为医生给出诊断建议,医生再结合自己的专业进行判断,从而使诊断更快、更精准。Viz.AI 的 ContaCT 是 FDA 批准的第一个针对中风的人工智能诊断决策支持系统。2017 年 7 月,FDA 批准了 Cardiolog Technologies 的心电图分析平台,该技术是一项基于云计算的心脏监测分析网络服务,旨在帮助医生使用长期动态心电图监测记录来筛查心房颤动和其他心律失常的症状。

      2018 年 2 月 21 日,FDA 宣布了 Cognoa 的同名 APP 获得认证,这也是第一款针对儿童自闭症的人工智能诊断决策支持系统。美国 IDx 公司近日宣布,FDA 已加快对其人工智能诊断决策支持产品 IDx-DR 的审查进程,预计很快就将通过认证。这个人工智能系统致力于预测糖尿病视网膜病变,这是导致糖尿病患者失明的主要原因。

      在癌症领域顶尖的美国纪念斯隆·凯特琳肿瘤中心(MSKCC)和人工智能领域顶尖的 IBM 相结合,便诞生了沃森肿瘤解决方案—这个由 IBM 研发的人工智能经过纪念斯隆·凯特琳肿瘤中心的专家历时 4 年半训练而成,它汲取了 3 469 本医学专著、248 000 篇论文、69 种治疗方案、61 540 次实验数据和 106 000 份临床报告,同时还吸收了美国国立综合癌症网发布的临床指南,可为包括胃癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、乳腺癌、宫颈癌等提供决策支持。

      雅森与北京宣武医院、北京大学人民医院和协和医院合作研发的脑功能多模态人工智能产品问世,其通过对核磁共振、PET、SPECT、脑电等数据的分析,可以应用于阿尔兹海默症、癫痫、帕金森等各类脑功能疾病的量化分析、诊断和预测。截至 2017 年 10 月,此系统已经在全国超过 30 家大型三甲医院落地部署,累计完成病例分析超过 7 000 余例,在各类病种上平均准确率超过 84%。

      中山大学与西安电子科技大学的研究小组合作,开发了一种能诊断先天性白内障的人工智能程序 CC-Cruiser,利用深度学习算法,预测疾病的严重程度,并提出治疗决策建议。

      3 人工智能在医疗智能语音方面的应用

      美国 Bohannon2015 年在《Science》发表文章,首次报道了使用人机对话进行心理疾病的咨询和治疗取得成功,他通过人工智能的深度学习代替心理医师对心理障碍的患者进行疏导和治疗,由于许多患者顾虑自己的隐私而不愿意对医师敞开心扉,因而更愿意和机器对话,因此具有更大的应用价值。

      4 人工智能在“互联网+”医疗的应用

      微医是一个智能医疗服务平台,为用户提供预约挂号、在线咨询、远程会诊、电子处方、慢病管理、健康消费、全科专科诊疗等线上线下结合的健康医疗服务。近期,微医发布了面向中医的人工智能辅助诊治系统—悬壶台,目前该平台已覆盖 11 个市、300 家中医院、累计开方超 160 万张,已成为中国应用最广的“智能中医大脑”。

      5 展望

      现在的人工智能尚处于弱人工智能时代,并不具备沟通的功能,因此,现在的人工智能更多地应用在类似图像识别辅助分析这样的不需要与患者进行深入沟通的领域,其他领域的发展仍然需要人工智能技术的继续完善。未来,人工智能将在医疗领域发挥重要作用,将改变医疗手段甚至医疗模式,并将推动医学发展,重塑医疗产业,同时也必将对部分医生的未来产生影响。相信人工智能将给未来医疗技术带来深刻的变化,是未来医学创新和改革的强大动力。

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  • 8月30日-9月1日,2018中国(上海)国际人工智能展览会暨OFweek(第二届)国际人工智能...人工智能在医疗影像领域的潜力有目共睹,但那些宣称AI能战胜医生的标语到底是夸大其实,还是有理有据呢?人工智能医疗影像落...

    8月30日-9月1日,2018中国(上海)国际人工智能展览会暨OFweek(第二届)国际人工智能产业大会在上海成功举办。

    参加本次大会的嘉宾不仅有来自各大AI行业的标杆型企业领袖,还有在工学、医学等学术界享有盛名的专家教授前来分享学术观点,为来宾指点迷津,提供宝贵意见和建议。

    人工智能在医疗影像领域的潜力有目共睹,但那些宣称AI能战胜医生的标语到底是夸大其实,还是有理有据呢?人工智能医疗影像落地到底有多难?

    8月31日,在本次大会分论坛—AI+医疗专场上,上海中医药大学附属曙光医院放射科主任,影像教研室主任詹松华为大家带来了主题为“医学影像人工智能临床的困难与挑战”的精彩演讲,站在医生的角度,为人工智能走进医院,服务于医疗的发展方向和方案作出了分析和观点分享。

    以下为詹松华主任的现场演讲内容,OFweek医疗科技网仅作了不改变原意的整理和编辑。

    其实我不研究人工智能,我是一个放射科临床医生。现在大家都觉得人工智能不得了,其实并不是。我认为AI要应用到医院还差得很远很远,这是一个很重要的事情。

    现在很多人都在讲,人工智能今后要替代放射科医生,但放射科医生做的可不是一般的事情,不论是做诊断,还是医疗咨询都是需要非常小心谨慎的。我认为AI取代放射科医生目前是不可能的,还需要很多努力,要走很长的路。所以我今天讲的就是医学影像人工智能应用的困难与挑战。

    现在是AI投入很多,但AI想取代放射科医生还差得远。为什么呢?有人说医生做不了大领导,因为医生太讲实事求是。病人在你面前,你说他是肺癌,马上开刀开出来,验证给你看是不是肺癌,没有一个医生会乱说话。当有些媒体为了噱头开始乱讲时,我们就知道你们和我们之间的差别很大。所以我要讲四个方面的问题,提供给大家参考。

    第一部分:影像医学学科特点和中国现状

    首先要搞清楚,放射科包括两部分,一是医师,一是扫描技师。医师是影像医学和核医学毕业的专业医师,而技师来自影像系。医师和技师是两个不同的职位。我是临床医学系毕业的,在临床工作过,也上手术台开刀,但我不是做扫描的,扫描不是我做的事。所以放射科医生做诊断是要临床技术的,这与扫描技师的工作大不相同。

    放射科医生是医生中的医师,所有的外科医生内科医生在手术之前都会请教放射科医师。放射科医生的工作不仅是发现病变,定位病变,定性诊断等等。在很多情况之下,放射科医师都需要寻问病人病史,不问病史就会导致误诊。并且在疾病诊断时还会常常出现同病异影,异病同影等情况,这都是不能随便判断的。放射科医生诊断最重要的一点就是要跟临床相结合,一个肺结节可以是炎症、结核,也可以是肿瘤。肿瘤才是诊断,结节并不是诊断。

    第二部分:人工智能在影像医学领域应用的定位问题

    人工智能在做病变测定方面比人更好,这个我也承认。是的,我觉得应该要这样去做。但是更重要的是发现病变特点,然后区别正常与异常,最后交由放射科医生来做诊断,到底是炎症还是肿瘤?不能说发现一个结节就是诊断,结节只是一种症状。从症状走向诊断需要人力过程,需要经验去判断。

    并且发现肺结节在医疗上是最简单的一种。为什么呢,因为肺结节的密度和肺泡的密度差别六百以上,很容易就被发现。这可能是计算机最容易做的事情。但是换到胰腺、肝脏就并非那么容易了?同时结节还有很多种,如甲状腺结节、乳腺结节等等,所以说还差得远。

    临床很复杂,不要认为仅仅发现了肺结节就可以代替放射科医生。打个比方,1245*1245几乎没有人能立马给出答案,但是计算器在0.001秒内就能出答案,难道说人不如计算器吗?在某一个方面的功能例如记忆能力,当然计算机强于人们。但某一方面的优势并不能代表能够整个代替放射科医生。因为放射科医生是一个整体的,是靠所有的信息来判断的有机体,在某一方面功能很强大的机器只能说帮助医生去做。

    并且在医学领域,是没有终极目标没有统一标准的。并不是说病治好了医生才是有功劳的,无论治疗结果好坏,医生都是尽力的,这是不同于数学求解的概念。同时疾病的可能性也是复杂多变的,不是1+1=2那种既定不变的理论,医学是一种可能性的艺术。这是一种可能性的问题,而不是绝对的事情。例如阑尾炎,通常说半小时就解决了,但这也是不一定的。我实习的时候曾遇到主任上去开了三个小时没退下来。工科常说没有做不到,只有想不到,在医学是完全不一样的。

    人工智能在发现病变方面肯定是大有作为的,但是代替医生来处理,很难。

    第三部分:人工智能医疗的发展建议

    我是医生,在人工智能方面我是不懂的,但决定人工智能机器能否应用到医院,我就是评判者。

    所以你们要搞清楚临床需求是什么?要搞清楚医生需要解决什么问题。在此我讲一个例子,如果人工智能机器发现了三毫米的结节,而我没发现,你们是不是觉得AI比人强。这时我就要反问一句了,发现一个两三毫米的结节有意义吗?没有意义并且还麻烦,因为这反而会影响病人的情绪和心态。并且所有的放射科医生都会告诉你,3毫米结节不用处理。因为就算是肿瘤,不论是三毫米还是八毫米,手术愈后都是一模一样的。

    第二就是解决假阴性问题,这个很重要。我认为假阴性一定要被消灭掉。有的AI公司跟我讲,他的诊断率很高,能达到95%,然后我问他还有5%怎么办,他说你们医生核对一下就好了。我说那这一百个片子我都要从头看到尾了,这样你们人工智能帮我干了什么?然后他说可以提高到1%以下的漏诊率,难道你们医生诊断1%的漏诊都没有吗?我说没有的。为什么?我讲个比方,如果医院一天要做800个CT,1%的漏诊率就是一天八个漏诊,一个月要多少?几百个?如果一个月有一百多个病人来跟医院吵,医院就不用开了。所以95%准确率是绝对不行的,99%都不行。

    所以我认为假阴性很重要,要解决掉假阴性问题。人工智能说阴性就是阴性,那么对医生来讲才是省时省力的。而不是说存在5%的漏诊需要医生将所有片子都重审一遍。当然如果人工智能发现是病变,医生拿过来重看是应该的。

    还有不要总是在结节这个问题上研究,要搞点别的。比如说放射科其他比较简单的问题:骨折,胸水等。现在搞肺结节软件有太多了,还没有多大用。其实最简单的事情,就是去帮助医生。首先你要到医院中去,去临床看看,医生到底需要什么样的帮助。AI软件要提供方便,提高效率,方便医生更加全面地探讨病变,并指出医生可能会忽略的点。AI技术,用户是我们,但消费者是病人,这个跟一般的消费关系不一样,医生病人两者都要兼顾。

    另外,医学还有一个伦理、人文关怀等其他各方面的问题。我打个比方,医学是服务性行业,服务于大众的健康。随着高科技的发展,种田的农民会越来越少,但餐饮服务业却不会少,只会越来越多。这个概念要搞清楚。类似的,你们制造出的人工智能机器能够在医院中完成扫描做图的工作,可能这方面的人力会逐渐被替代,但医生是很难被替代的。因为医生是个人,很多的时候是要跟病人打交道的,这是有关人文的事情,是机器无法完成的。

    第四部分:人工智能医疗的发展方向

    当然人工智能是有用武之地的,机器可以做到发现病变,但现在人工智能医疗的发展方向应该是帮助医生,减少医生的负担,而不是说要代替医生。你要帮助医生的时候,医生视你们是朋友。当你说要代替医生的时候,医生就把你当成敌人了。

    我认为在更好地显示病变,减少漏诊方面,AI是大有用武之地的。但要知道分析病变性质和医生的诊断之间还有很大的距离要走。一个肺结节的CT值是多少?边缘是怎么样的?立体形态是什么样子?所有这些信息机器很容易获取,然后告诉医生,医生根据这些信息来判断到底是癌症还是结核。所有诊断都需要医生来做,而AI能做的是发现征象。

    并且转变大众的观念需要时间,科学的问题不能超越事实,特别是医学。医生最不待见的就是浮夸宣传,因为医生从来不会乱讲,务实和努力才是基础。

    最后我讲一下题外话,好多宣传里面讲到AI是来解决看病贵看病难问题,这个我觉得不太合适。为什么呢?难道现在贵了吗?难了吗?你去美国、欧洲,英国等国外看病才是又难又贵。我近期看到一篇推文,说国外一个人去看痔疮,折腾了一个礼拜自己好了,医生也没看。还有个人看病,花了1万多美金,但是医生啥都没干。在国内看病实际上是很容易了,你现在到曙光医院去挂号还可以挂到。你在美国试试看,根本不可能的事情。

    任何一件商品,或者服务,如果贵了就说明有利润。价格高和价格贵是两个不同的概念,贵就是有利润,难就证明有市场,买不到就有市场。所以看病难看病贵这事情本来就不存在,是一个伪命题。所以不要奢望用AI去解决看病贵看病难的问题。

    其次发展AI方向是对的,但需要更多的科研投入,需要将医师和工程师很好地整合起来。有些公司说投资50万去做AI,我觉得这是没用的,50万能干什么?我说你请我试试看。年薪没有100万,是不可能的事情,医生很贵的,国外的医生也是一样的。要想做好AI+医疗,就必须要请医生,然后与患者打交道的事情就得交给医生,因为你没有能力处理这个问题。很多的时候病人是需要安慰倾听照顾的,这些都是人文,所以不要想着能代替医生。

    在当今这个时代背景之下,与人打交道的职业一定会越来越兴旺。我们医生是与人打交道的,所以我放心,医生不可能失业,AI也不可能代替医生。我今天讲的内容就是这些,可能不一定都对,不好意思,讲得不对的请指正,谢谢。

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  • 人工智能+医学影像

    2021-08-18 10:23:32
    近些年来,AI研究开展的热火朝天,各个器官疾病的诊断模型都有不同程度的... “人工智能+医学影像”,是将目前最先进的人工智能技术应用医学影像诊断中,帮助医生诊断患者病情的人工智能具体应用场景。在临床上,可以
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  • 报告从人工智能在医疗领域应用医学影像AI算法的最新进展、医学影像AI的需求调研、临床应用现状与展望、政策、挑战与建议等6个方面进行了深度研究。 该报告还分析了医学影像AI在15大临床应用中的发展价值所在...
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  • 企事业单位、高等院校及科研院所: 随着数字医学和医学图像信息学的发展,从医学图像中挖掘图像特征、解析临床信息,逐渐成为医学领域重要研究方向。...特举办“医学影像组学人工智能案例结合实训.
  • AI用于医学影像,你需要知道这些

    千次阅读 2016-12-02 17:57:58
    导语:本期硬创公开课,雷锋网请到其中一家公司DeepCare的创始人兼CTO丁鹏博士,为我们讲讲人工智能应用医学影像的那些事儿。 图像识别技术已经可以认出人脸,也能用于自动驾驶中,那它用于...
  • AI 医学影像的现状、机遇与挑战

    千次阅读 2018-03-17 15:26:51
    北京大学王立威教授: AI 医学影像的现状、机遇与挑战参考来源:http://www.sohu.com/a/209212040_114877摘自AI掘金志与慕课学院联合举办的视频课程,课程地址:http://www.mooc.ai/course/339/thread?page=2我没有...
  • 这是AI掘金志的第二个讲座,美女CEO...分类网络在医疗影像中的应用及拓展4图像切割在医疗影像中的应用及拓展-------------------------------------------------------------------------------------------------...
  • 其中,AI医学影像是医疗领域落地最快的一个方向。 近日,中科院苏州医工所联合丽水市中心医院、苏州大学附属第二医院研究团队开展了一项新的研究。研究结果显示,与医学影像联合使用的人工智能系统SE-DenseNet与...
  • (自己写的,需要转载请联系作者,或者标明出处呀,欢迎加微信交流:wx604954) ...本文介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标检测中的最新应用进展,然后介绍了基于深度学习的目标检测算法在医学图像领域的应...
  • 医疗人工智能前景——医学影像

    千次阅读 2020-05-21 22:06:12
    作者:Arya链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/89783499本文转载自知乎,作者已授权,未经许可请勿二次转载医学图像AI在读,研究方向为unsuperv...

空空如也

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人工智能医学影像领域应用