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汇医慧影王捷:AI大潮下将有更多人去医疗得起三

  如果需要去医院,但凡有条件,大部分人都会选择去最好的医院,三甲医院资源好、经验足,自然诊断治疗水平也更好。

  过去,医科是一个比较传统的学科,而医院是一个相对封闭的体系。培养一位医生需要非常长的时间,而医院拥有的病例、数据基本上是不互通的。

  但AI落地医疗场景以来,医生的很多经验已经可以通过机器学习实现,机器筛查、机器诊断也正朝着越来越精准的方向发展,运用AI,医疗效率将得到很大提高,准确度也会提高,此外更重要的,这对于医疗资源欠缺的地区是非常大的帮助。

  让标准化的智能产品达到一般医生的程度,是医疗人工智能企业汇医慧影正在做的事。

  11月15日上午,汇医慧影高级合伙人、投融资部总经理王捷在由财视传媒与未来图灵联合主办的“2018未来发布峰会”上发表演讲,详述了AI在医疗场景内的升级。

  “其实我们在做一些加工处理,让原始的影像数据变成我们训练产品可用的数据。大量的病例和数据积累之后,其实有可能往精准医疗的方向发展。所以我们有了数据量、有了深度学习,最后可以达到提升效率,精准诊断以及服务决策这样几个作用。”

  其实说到人工智能大家都理解,从2013、2014年以来,图像识别在各个领域带来了一些变化,医疗领域也是一样,因为影像是非常重要的生产资料,影像也是医生和患者之间,医生判断患者病症最重要的途径。那么影像也是高度依赖于人的经验的,需要长期学习,大家知道医生的培育时间是非常长的,是一个需要长期学习的学科。

  而在这一点上,其实通过人工智能学习目前已可以达到非常好的效果。我们是一家从事医疗人工智能的企业,从业界情况来讲,美国已经批了8个医学的AI产品,包括皮肤、眼底这样的产品,从全球的情况来讲现在大家都同步推进。

  讲到医学大家感觉是一个传统的学科,医院是一个相对比较封闭的体系。包括我们对于诊断的判别来讲,大家现在去医院用到的影像基本技术,还是几十年前甚至一百年前产生的,而且医院在过去是不打通的。大家提到云,在医院,大部分数据存储在本地,所以医疗的信息化程度是相对低的。而这个恰好给这个事情(AI落地医疗影像)带来一个变局的契机。

  我们可以看到从医疗来讲,可能线年之后,会开始进入到数据驱动的时代。大家认为会用AI的医生,将替代不会用AI的医生,因为效率会得到很大的提高,准确度也会提高。

  这是我们讲影像AI,这可能是相对比较细分、比较专业的话题,我们还是用更加通用一些的语言来讲。

  人工诊断,是传统医生的培养模式,包括大量的临床经验,以及一些辅助的工具。比如智能筛查是目前已经实现的产品,比如胸、肺、骨科包括眼底这类疾病,通过医学影像和一定的学习之后,AI产品可以给一些辅助筛查的结论。用比较通俗的话讲,让影像科的医生从小学生变成阅卷老师,希望这个产品让他们从简单重复的劳动里面解放出来。

  后面是2.0和3.0,3.0是目前可以实际操作的案例,在这个基础上,我们可以针对某些病历给出一些建议,这个要结合患者积累了的随访数据甚至其他的数据,我们可以给出一些诊断建议。这方面因为是基于大量数据的学习,秒速时时彩网站:其实在精确度上还是会达到比较准确的程度。精准医疗我们以前讲的更多是个人层面,我个人的健康管理这个层面,但是在医院层面最有价值的数据是病历数据、影像数据,这方面的数据是我们正在构建的产品。

  刚才提到了医院的信息化程度比较低,现在在整个AI大潮的冲击下,从医院本身的私有云公有云的部署,包括在数据这块,其实我们在做一些加工处理,让原始的影像数据变成我们训练产品可用的数据。

  这两个完成之后,大量的病例和数据积累之后,其实有可能往精准医疗的方向发展。我们有了数据量,有了深度学习,最后可以达到提升效率,精准诊断以及服务决策这样几个作用。

  最现实就是有助于缓解或者解决我们现在面对的医疗资源分配不均衡的问题。

  因为大家说到我们现在如果去医院大家都去好医院,去三甲医院,其实大量诊断是在三级医院。如果通过标准化的产品能够达到一般医生的程度,对于医疗资源比较欠缺的地区是非常大的帮助。所以AI在分级诊疗中可以实现巨大的价值,

  刚才京东刘总(京东集团副总裁、京东云生态业务负责人刘子豪)提到的我们非常认同,人工智能的三架马车是,算法、算力和数据。从算法来讲,目前医疗应用的算法和其他领域应用的差别不是特别大,但是我们可能会有一些个性化的情况,包括医疗数据需要标注,数据量上不像自动驾驶或者人脸识别是上亿级的数据量;算力方面,我们目前跟英特尔有深度合作,这是因为现在芯片厂商大家也在往纵深去走,结合各行业的实际情况,做一些和垂直行业相适应的芯片产品;数据是最重要的一部分,医疗通过我们的合作,与医院的业务合作过程中、具体产品的使用过程中,这些数据上云之后,这些经过脱敏的数据会反哺产品,所以可以看到从数据训练来讲三层模型层层推进,这块是真正可以落地实现一些有价值的产品。

  医学发展这么多年,正站在一个十字路口。国内来说,传统的医学大概从2000年开始有了信息化系统,比如我们医院的信息系统、阅片系统、影像系统,这些传统系统到现在又面临一个非常重大的变化,包括大数据、云计算等在医疗行业会影响整个诊疗以及未来的诊断过程。这就是我可以分享给各位的,谢谢大家!

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