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  • AI医疗影像辅助诊断系统技术类型:非专利行业分类:生物医学交易方式:完全转让,许可转让,技术入股技术成熟度:正在研发交易价格:面议立即咨询项目介绍研究显示,医疗影像数据每年的增长率约为30%,而放射科医师...

    AI医疗影像辅助诊断系统

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    技术类型:非专利行业分类:生物医学

    交易方式:完全转让,许可转让,技术入股

    技术成熟度:正在研发

    交易价格:面议

    立即咨询

    项目介绍

    研究显示,医疗影像数据每年的增长率约为30%,而放射科医师数量的年增长率仅约为4。1%,这意味着放射科医师在未来将超负荷工作;这必将会大大降低医师的诊断效率,甚至降低诊断准确性;另外,由于医疗影像诊断对医师的诊断经验有着较高要求,而在发展水平较低的地区,经验丰富的诊断医师资源相对匮乏。

    为在一定程度上减轻放射科医师压力,计算机辅助诊断(CAD)系统被提出。近年来,深度学习发展迅猛,众多计算机视觉任务由于深度学习的兴起而快速发展。以数据驱动的深度学习模型可以通过构建医疗影像辅助诊断系统。从而快速处理大量的医疗影像数据。

    本项目目前以胸部医疗影像为主,已建立了两个系统,DR肺部胸片智能诊断系统和肺部结节智能诊断系统。前者主要针对的是X光拍摄的二维胸部图片,可实现多达14种肺部疾病的智能诊断;后者主要针对的是CT拍摄的三维胸部影像,实现肺部结节的智能检测。

    项目成熟度

    (1)项目在算法优势上占据显著优势,项目所提出的两个系统的算法均为国际领先水准,通过高校自主创新设计而成的可靠、简单的深度学习模型,达到精度高、速度快、可靠性强的算法优势,形成了先天的技术屏障。

    (2)项目已在众多重要比赛中得到验证。此项目目前已参加了"全球(南京)人工智能大赛"、"首届中国'AI+'创新创业比赛"等多个比赛,均取得了优异成绩,在各个比赛中得到了专家的肯定,并在其指导中不断改进优化。

    (3)项目目前已经在实际应用中得到了检验。项目组通过将算法封装成为完整的软件,将软件应用于厦门医院中,帮助医生进行辅助诊断,并在不断的实践中得到了改进,一步步更加符合真正医疗工作者的应用场景,符合医疗工作者的实际需求。

    (4)我们的项目在技术与市场应用中均已有成熟的基础。

    应用范围

    (1)    辅助医生处理大量的放射性影像,在一定程度上减轻医师的工作量和压力。医生面对日益增长的影像数据,工作量剧增,容易疲劳,从而导致看片的效果下降。若能用人工智能算法给医生提供参考,能加快医生看片的效率,满足日益增多的病人的需求。

    (2)    致力于肺部疾病筛查。肺部疾病作为体验的重要项目之一,医院每天面临大量的体验影像数据。而这些影像大多数是正常,引用人工智能诊断方法,可以避免医生重复的工作。在允许有误检的情况下,提高召回率,是可以完全投入到筛查应用中。

    (3)    应用于厦门市的分级治疗。对于乡村和社区医院,医生相对缺乏经验,因此肺部疾病的智能诊断,能给小医院提供一个重要的参考意见。同时能让附近的病人得到更好的治疗效果,减轻大医院病人日益增多的压力。

    生产条件与经济效益评估

    (1)    生产条件

    本团队为厦门大学信息科学与技术学院智能数据分析与处理团队,包括教授1名,副教授3名,研究生30余名。团队合作方包括哥伦比亚大学、瑞尔森大学和华南理工大学等。团队带头人为丁兴号教授、博导,福建省高等学校新世纪优秀人才,福建省智慧城市感知与计算重点实验室副主任。团队近年来已经在IEEE Trans。 Image Processing,IEEE CVPR, IEEE ICCV, AAAI等人工智能、机器视觉、图像处理和信号处理领域顶级期刊会议上发表论文60余篇。团队主要研究方向是深度学习、计算机视觉与图像处理、医学图像处理等,在医学各个领域都有不错的成果。在今年的miccai比赛上,分别取取得了脑部分割第一名和乳腺病理图像分类的第二名。目前实验室同时致力于研究研究眼底分割,脑肿瘤分割,肺部结节智能诊断,dr胸片疾病诊断,乳腺癌诊断等项目,同时在多类期刊会议上均有相关文章发表。

    (2)    经济效益评估:

    互联网以人工智能的飞速发展深入各行各业,人工智能医疗是一个科技含量很高的领域,既可以帮助年轻医生成长,又能提高资深医生的效率,还能减少甚至避免医生出错。我们需要不知疲倦、不耍脾气的忠实助手。AI医疗能极大的降低人力成本,同时能创造出更好的个性化健康方案,在目前医疗现状中,有着较为广阔的市场应用前景,由此带来的经济效益也是不可低估。

    合作方式

    欢迎各类形式的合作。

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  • 人工智能医学影像辅助诊断系统在肺结节诊断上的应用研究.pdf
  • (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)实用新型专利 (10)授权公告号 CN 210903877 U (45)授权公告日 2020.07.03 (21)申请号 201921574433.2 (22)申请日 2019.09.21 (73)专利权人 苏州欢益医疗科技有限公司 地址 ...
  • AI 医学影像辅助诊断的商业模式分析.pdf
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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 111105872 A (43)申请公布日 2020.05.05 (21)申请号 201911238181.0 G16H 15/00(2018.01) (22)申请日 2019.12.06 (71)申请人 广州柏视医疗...
  • 附 件 2 3 人工智能辅助诊断技术管理规范 2017 年版 为规范人工智能辅助诊断技术临床应用保证医疗质量和医疗 安全制定本规范本规范是医疗机构及其医务人员开展人工智能 辅助诊断技术的最低要求 本规范所称人工智能...
  • 使用人工智能来辅助病理医师对样本...在这个演讲中,我们将从人工智能系统的构建方法入手,介绍透彻影像与中国人民解放军总医院、中国医学科学院肿瘤医院、北京协和医院在消化道病理影像辅助系统研发过程中的技术细节。
  • 医学影像人工智能辅助诊断的样本增广方法.pdf
  • AI+医疗是近些年来非常热门、资本也非常关注的领域,不过作为大众眼中的“香饽饽”,AI+医疗真的赚到钱了吗?...我经常与AI影像的创业朋友进行商业探讨,在这里与大家分享一些沉淀下来的思考。 这些年,...

    AI+医疗是近些年来非常热门、资本也非常关注的领域,不过作为大众眼中的“香饽饽”,AI+医疗真的赚到钱了吗?它又该如何实现盈利 呢?

    大部分AI医学领域都是创业型公司,对他们来说,虽然当下是比较好的出圈机会。

    但遗憾的是,医疗领域创业成功的很少。要么在商业模式上清晰的认识,要么就是走资本路线……

    我经常与AI影像的创业朋友进行商业探讨,在这里与大家分享一些沉淀下来的思考。

    这些年,AI医疗行业一直很火。

    从火石、动脉网等获取数据来看,这几年融投资在医疗科技领域投资的趋势都是倾向于区块链、基因、生物创新药技术范围这一部分。

    我有一个问题:那么多AI医疗的企业,大家也经常听到这些年取得了很多成绩,但到现在赚钱了吗?

    说来惭愧,“我”还在烧钱!

    为什么没从各个环节实现收入?我们应该注意的商业逻辑的正确与否。

    要知道,AI医疗走的商业模式本来就是软件轻资产行业,当产品的准确率都差不多的时候,医院采购的标准都达标的情况下。

    一、我们该怎么定价?

    按人头收费?按年收费?卖软件?

    每一条路子我们都尝试过,医院采购软件的条件就是低价,低价创高收是根本。

    最后我们跟硬件结合,价格才卖得上去。这样一来我们又变成了传统的公司,这样一来,它根本撑不起那按亿计算的市值。

    这个行业原本就是一场持久战。前途是光明的,道路是曲折的,如果没有持久战的心态,中间可能就挂掉了,因为你在用短跑的心态跑长跑。

    另外,这件事情也同样发生在了我们的公司,烧了5年的钱,投资者的心态早就崩了,导致后面的资金非常的难进。

    所以我们一定要认清除趋势,一定会发生这样的改变。何况智慧医疗,政策导向的,它是强供给侧

    目前中国医疗问题出在供给端,并不是需求端,如果供给端问题没有解决,治不了根。

    我认为现在的链接和赋能期已经过去了,那么清晰的能盈利商业模式就是现在目前的阶段是交易和验证期。

    伴随着保险商业,医保体系,逐步壮大,服务养医的体系逐渐成熟,在交易和验证期的5年里,我们该好好把握机会。

    了解了生态和趋势之后,AI医疗创业者应该选择的战略目标?什么样的商业模式?用什么样的节奏达成他们的商业模式?

    影像AI是门交叉学科,技术与产品的创新,离不开医生的引导。医疗行业,同理开发技术以及产品经理不仅要为影像科、病理科服务,还要为临床服务。

    在这个过程中,医生的指导非常重要,需要用正确的工具解决正确的问题,即先准确地定义问题,然后寻找合适的解决手段。服务于临床是最高目标,更是围绕着刚需性展开的。

    其次,医疗服务是一个比较复杂的市场,一定会分层,最大的分层一个是基层,一个是上层。

    基层是增量市场,需要进行赋能性提高,它现在还弱小,谁能够帮助它,给它赋能,谁就能够起来。

    上层医疗是个存量市场,也有很多的机会。它需要一些结构性的调整,尤其是商保和医保之间的结构性调整。

    把自己的领域再细分,服务市场分层只会越来越细,往细里分绝对有好处,市场定位就越清晰。

    比如在服务的病种上面,常见病该如何设计产品闭环?疑难杂症又如何设计产品闭环?

    所以,要清楚自己服务的是基层还是上层。

    解决了本质问题。其次就是驱动力的问题。不管是基层还是上层,核心驱动力就是三方——支付方、服务方、赋能方。

    再看现在发生的问题,疫情的驱动国民医疗消费升级,这个是非常重要。服务方就是医生和医疗机构,赋能方是大家围绕他们在做的事情。深入到核心驱动力去看,驱动力就是这三块。

    说完基层、支付方式,我们讲一下数据。在基层市场与支付方式成熟的时候,那么数据就是再这些较集中体现落地变现能力以及价值爆发力的关键。

    二、数据结合力直接决定你的产品能赚多少钱

    我们来分析一下“支付+基层”相结合的市场反应,在2016年时我做了一系列的地推,2016年的时候我是做慢病管理市场的。

    2016年苦于没有非常好的变现模式,直到与电信智慧家庭合作,打包整体业务,根据光改(光纤改造服务)来定制套餐,让已经进行光纤改造的家庭去选取相关的套餐,就这样我的商业模式算是走通了。

    从今天的市场表现来看,“支付+基层”的变现能力是最好的。但是它有一个劣势就是爆发力特别的弱,没有互联网的属性。让我们感到惊奇的是这种带有政策支持支付方向的存量增长以及落地的能力也是非常客观的。

    当然,一向风格谨慎的医疗领域投资机构还是比较青睐“支付+基层”这种模式的,这种模式也是非常适合AI医疗公司的发展方向。

    因此,对于投资者来说,坏的一面是智慧医疗领域的门槛太高,并没有像其它的领域的投资收益来的那么明显,且每年的政策都在变化。再未看到企业锁定业绩的时候,也不会有投投投的冲动。但好在产业机构喜欢投这个领域,是因为它的变现能力是非常强的。

    反过来看看,“基层+数据”这种组合式最具有落地能力的,因为它非常的吃刚性需求。

    “基层+数据”这一类价值变现能力较平稳,会比较适合TOG项目。

    通过这两种模式,我们对自己的产品要有比较清晰的、节奏性的认识。虽然有很多的大佬企业已经扎根了智慧医疗领域那么多年,但是大家都还没分到蛋糕,不是吗?

    清醒、坚持便有一席之地。

    还有别人会问,在医疗健康领域,创业还有哪些空白?

    有的人说:从赛道类别上来看,基本没有了。但我似乎并不这么认为,从技术创新和模式创新上来讲,市场存在的各种问题不少,痛点也不少,还有非常丰富的创新机会。

    从2020年的市场表现来看,受到疫情影响下,大部分投资者会更加重视医疗这一板块的投资。

    扛过去,对于医疗服务领域的创业者来说,今年可能还是好的机会。

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  • 新冠病毒全球爆发 2020年注定是不平凡的一年,新型冠状病毒肆虐全球,对于每个人来说都是一场灾难。 根据丁香园统计的数据,截止到2020年5月...诊断一位患者,医生要肉眼阅读数百幅CT影像 一般来说,一个病人的CT影像

    新冠病毒全球爆发

    2020年注定是不平凡的一年,新型冠状病毒肆虐全球,对于每个人来说都是一场灾难。
    根据丁香园统计的数据,截止到2020年5月29日,全球新冠(COVID-19)累计确诊病例5,593,631人,累计死亡353,334人。虽然中国疫情已经进入尾声,但是全球疫情新增确诊病例却呈现持续上升趋势。

    毫无疑问,COVID-19不是一座城市的疫情,也不是一个国家的疫情,而是全世界的疫情,没有人能够置身事外,需要共同面对。

    诊断一位患者,医生要肉眼阅读数百幅CT影像

    一般来说,一个病人的CT影像包含数百张切面,即使经验丰富的医生也需要花费大约15-20分钟的时间去阅读CT影像,才能得到准确的诊断。

    在新冠疫情爆发期,疑似患者的CT影像被证实成为筛查新冠肺炎的高效手段,这就代表每个医生每天需要进行批量CT影像的读片判断,无疑这个工作量是惊人的。同时依靠医生肉眼识别病灶微小的变化会花费大量时间,不仅诊断效率低,也会造成医生压力大,患者等待时间长。

    50万份CT训练,澳科大开发新冠肺炎AI辅助诊断系统

    在疫情初期,澳门科技大学医学院张康教授团队便携手中国科学院、国家生物信息中心、清华大学、中山大学孙逸仙纪念医院、广州再生医学与健康广东省实验室、四川大学华西医院等团队,联合应急开发了基于胸部CT和X-ray影像学的新冠肺炎AI辅助诊断系统。

    该科研团队在分析了超50万份临床影像学数据的基础上,利用了深度学习、迁移学习、语义分割等多种人工智慧前沿技术,辅助临床医生进行新冠肺炎的快速诊断和定量分析。该AI模型以高精准度和高效率的优势,不仅可以辅助临床医生做诊断决策,提高诊断准确率,还可以减少其工作量,加快诊断效率,节省患者等待时间。
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    澳门科技大学医学院张康教授,图片源自澳科大官网

    借助阿里云快速部署,实现20秒内CT影像诊断

    科研团队需要让新冠肺炎AI辅助诊断系统快速上线使用,实现真正的帮助一线医生快速诊断抗击疫情。由于时间紧急,传统的线下部署方式,要进行设备及线路采购、部署、测试,再将业务部署在线下数据中心,不仅搭建周期长,而且缺乏弹性,很难满足快速部署业务的需求。

    经过多次测试和研讨,阿里云以高性能计算、全球加速网络、极速存储等技术优势取得了澳科大张康团队的信赖。在全球加速网络及GPU性能的保证下,系统将影像科医生阅读CT影像缩短至20秒内,且平均准确率高达90%。

    阿里云GA,30分钟实现全球加速网络部署

    新冠肺炎AI辅助诊断系统想要实现一处部署,全球服务,首先要解决网络连接问题。一张稳定、高速的全球网络可以保证全球科研机构及移动办公的个人,随时随地快速上传CT文件及下载分析结果,从而实现科研成果的全球规模化应用。

    阿里云为此次新冠肺炎AI诊断系统的部署提供了全球加速解决方案,通过全球加速GA产品,依托阿里巴巴遍布全球的优质传输网络,可以有效提升全球数据访问的稳定性。GA内置的TCP协议优化能力,还可以大幅提升传输性能。尤为值得一体的是,传统的专线部署周期长达数月,而采用阿里云GA构建的全球加速网络,只需要30分钟部署时间,为业务系统的快速上线提供了基础保障。

    当前该系统已经在武汉市金银潭医院、中山大学孙逸仙纪念医院、中山大学第三附属医院、广州医科大附属第一医院、湖北宜昌市中心人民医院、安徽医科大学第一附属医院、新疆喀什地区第一人民医院、四川大学华西医院、澳门科技大学、美国、巴西、伊拉克等地部署,接下来会在全国及世界范围内推广应用。阿里云洛神网络团队协助高校及科研机构,用科技抗击疫情,为全球抗击COVID-19贡献一份力量。

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  • 澳门科技大学医学院张康教授 图源:澳科大官网 借助阿里云快速部署 实现20秒内CT影像诊断 科研团队需要让新冠肺炎AI辅助诊断系统快速上线使用,实现真正的帮助一线医生快速诊断抗击疫情。由于时间紧急,传统的线下...


    凌云时刻 · 洞见

    导读:高校、科研机构、阿里云联手,用科技抗击疫情,为全球抗击COVID-19贡献一份力量。

    作者 | 哨羊

    来源 | 凌云时刻(微信号:linuxpk)

    新冠病毒全球爆发

    疫情严峻

    2020年注定是不平凡的一年,新型冠状病毒肆虐全球,对于每个人来说都是一场灾难。根据丁香园统计的数据,截止到2020年5月29日,全球新冠(COVID-19)累计确诊病例5,593,631人,累计死亡353,334人。

    虽然中国疫情已经进入尾声,但是全球疫情新增确诊病例却呈现持续上升趋势。毫无疑问,COVID-19不是一座城市的疫情,也不是一个国家的疫情,而是全世界的疫情,没有人能够置身事外,需要共同面对。

    诊断一位患者

    医生要肉眼阅读数百幅CT影像

    一般来说,一个病人的CT影像包含数百张切面,即使经验丰富的医生也需要花费大约15-20分钟的时间去阅读CT影像,才能得到准确的诊断。

    在新冠疫情爆发期,疑似患者的CT影像被证实成为筛查新冠肺炎的高效手段,这就代表每个医生每天需要进行批量CT影像的读片判断,无疑这个工作量是惊人的。同时依靠医生肉眼识别病灶微小的变化会花费大量时间,不仅诊断效率低,也会造成医生压力大,患者等待时间长。

    50万份CT训练

    澳科大开发新冠肺炎AI辅助诊断系统

    在疫情初期,澳门科技大学医学院张康教授团队便携手中国科学院、国家生物信息中心、清华大学、中山大学孙逸仙纪念医院、广州再生医学与健康广东省实验室、四川大学华西医院等团队,联合应急开发了基于胸部CT和X-ray影像学的新冠肺炎AI辅助诊断系统。

    该科研团队在分析了超50万份临床影像学数据的基础上,利用了深度学习、迁移学习、语义分割等多种人工智慧前沿技术,辅助临床医生进行新冠肺炎的快速诊断和定量分析。该AI模型以高精准度和高效率的优势,不仅可以辅助临床医生做诊断决策,提高诊断准确率,还可以减少其工作量,加快诊断效率,节省患者等待时间。

    澳门科技大学医学院张康教授    图源:澳科大官网

    借助阿里云快速部署

    实现20秒内CT影像诊断

    科研团队需要让新冠肺炎AI辅助诊断系统快速上线使用,实现真正的帮助一线医生快速诊断抗击疫情。由于时间紧急,传统的线下部署方式,要进行设备及线路采购、部署、测试,再将业务部署在线下数据中心,不仅搭建周期长,而且缺乏弹性,很难满足快速部署业务的需求。

    经过多次测试和研讨,阿里云以高性能计算、全球加速网络、极速存储等技术优势取得了澳科大张康团队的信赖。在全球加速网络及GPU性能的保证下,系统将影像科医生阅读CT影像缩短至20秒内,且平均准确率高达90%。

    阿里云GA

    30分钟实现全球加速网络部署

    新冠肺炎AI辅助诊断系统想要实现一处部署,全球服务,首先要解决网络连接问题。一张稳定、高速的全球网络可以保证全球科研机构及移动办公的个人,随时随地快速上传CT文件及下载分析结果,从而实现科研成果的全球规模化应用。

    阿里云为此次新冠肺炎AI诊断系统的部署提供了全球加速解决方案,通过全球加速GA产品,依托阿里巴巴遍布全球的优质传输网络,可以有效提升全球数据访问的稳定性。GA内置的TCP协议优化能力,还可以大幅提升传输性能。尤为值得一提的是,传统的专线部署周期长达数月,而采用阿里云GA构建的全球加速网络,只需要30分钟部署时间,为业务系统的快速上线提供了基础保障。

    当前该系统已经在武汉市金银潭医院、中山大学孙逸仙纪念医院、中山大学第三附属医院、广州医科大附属第一医院、湖北宜昌市中心人民医院、安徽医科大学第一附属医院、新疆喀什地区第一人民医院、四川大学华西医院、澳门科技大学、美国、巴西、伊拉克等地部署,接下来会在全国及世界范围内推广应用。

    阿里云洛神网络团队协助高校及科研机构,用科技抗击疫情,为全球抗击COVID-19贡献一份力量。

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