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以醫學影像為入口,AI助力醫療技術新發展

AI+醫療已經是大勢所驅,虛擬助理、醫學影像、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫院管理、輔助醫學研究報告等領域已經開始逐漸引入AI技術,其中,醫療影像分析是目前人工智能應用比較成熟的分支,因為影像本身就是結構化的,沒有人為因素干擾,可以通過人工智能進行快速、準確的分析。

現階段,AI主要應用在醫學影像的診斷環節,具體體現在兩個方面:一是利用AI的感覺認知能力對患者的影像進行識別,獲取重要信息,可以為經驗不足的醫生提供幫助,提高其判讀醫學影像的效率;二是基于深度學習,通過大量已有的影像數據和臨床診斷信息訓練人工智能系統,使其具備診斷疾病的能力,輔助臨床診斷,降低漏診誤診的概率。

“騰訊覓影”是目前AI技術輔助醫學影像診斷的成熟應用。2017年8月“騰訊覓影”發布了早期食管癌篩查AI系統;接著,2018年7月8日又發布了結直腸腫瘤篩查AI系統,利用圖像識別、深度學習等人工智能技術,與消化內鏡結合,實現了輔助臨床醫生實時發現結直腸息肉,并實時鑒別息肉性質,以每秒分析10張影像的速度,為臨床醫生提供非腺瘤息肉、腺瘤息肉、腺癌等狀態的實時提醒,輔助臨床醫生更準確、更高效地診斷結直腸腫瘤。

未來,人工智能在醫學影像應用的發展趨勢是不斷加強系統專業水平,從輔助診斷出發,逐步發展到預測分析和輔助決策,從而貫穿影像診斷服務的全過程,為醫生提供參考。那么,預測分析和輔助決策要取得進一步發展,還有哪些客觀條件需要滿足?還有哪些技術難題需要克服?目前有哪些最新的突破?

以醫學影像為入口,AI助力醫療技術新發展

2018年8月31日,上海交通大學生物醫學工程學院特別研究員、博士生導師錢曉華將在“OFweek(第二屆)中國人工智能產業大會--AI+醫療論壇”上分享自己的主題演講《醫學影像信息系統:輔助檢測、診斷和探索》,從幾個案例來介紹醫學影像信息系統的功能:輔助檢測、診斷和探索。

1.基于非增強性CT的缺血性中風早期檢測系統,以幫助醫生盡早診斷。

2.幼兒顱腦早閉癥的手術輔助規劃系統,綜合利用圖像處理、機器學習和數學建模來設計手術參數,實現個性化醫療。

3.腦膠質瘤的診斷和探索系統,包括基于影像的智能診斷,影像和基因結合的標志物確定,以及新的臨床分期方案探索。

錢曉華研究員長期致力于圖像處理與機器學習、計算機輔助診斷和手術規劃等方面的研究。最大的學術特點是能夠結合人工智能、數學建模和生物信息等多學科方法,立足臨床實踐中的難點和科學問題,構建從影像表現,到基因組學和臨床記錄的多尺度研究,并以臨床轉換為目標開展工作。

活動詳情和報名請點擊:“OFweek(第二屆)中國人工智能產業大會--AI+醫療論壇”

備注:

1、OFweek會員福利票,加入福利群參與推廣分享即有機會獲得1500元大會通票一張哦!

2、為支持科研,科研院所及學生報名可享5折優惠(須出具單位蓋章或學生證明材料)。

3、5人以上團隊參會訂票享7折優惠,請直接與組委會聯系。

4、因大會現場參會人數眾多,為給注冊觀眾提供更好服務,所有閉門會議現場不接受臨時售票,請有需要參會的觀眾提前申請。會議報名時間截止8月28日。聽眾現場報到時憑參會確認碼及名片簽到入場即可。未經提前登記報名確認的聽眾,恕現場不予接待。

5、更多參會事宜請聯系:

以醫學影像為入口,AI助力醫療技術新發展

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