
【袁永福专栏】“编辑器+AI”在病历质控中的应用
让AI在实践当中从零开始自我学习,并在病历内容质控中发挥一定的作用。
让AI在实践当中从零开始自我学习,并在病历内容质控中发挥一定的作用。
与诸多创业企业从特定专科入手人工智能研究这一模式不同,东软智能医疗研究院将采取“量产模式”。
不缺“智能”、缺“人工”,成为人工智能行业真实的写照。
这一轮人工智能之所以引起热潮,主要是因为在各个行业取得了广泛的应用。
2017年人工智能及智能医疗的发展,可以用“波澜壮阔”来形容。
高质量健康数据的交换和使用是促进医疗AI发展的关键因素。
医疗机构要分清炒作与现实,应用那些能提高医护工作质量、效率和安全的AI工具。
在人工智能时代,我们唯一能做的是把数据准备好,一定要有数据意识。数据是基础,有了数据才有协同、流程和智能。
目前AI做得最好的是语音识别、影像识别,而以决策诊断为主的AI在国内几乎是空白。造成这一空白的最核心原因,就是缺乏知识库。
腾讯针对医疗健康大数据、疾病筛查、智能分诊等方面的产品已开始面向医疗机构推广。
张少典在美国做了5年的自然语言处理,而国内医学自然语言处理的基础却十分薄弱,于是这就成为森亿智能最初的切入点。
浙江省人民医院与腾讯公司在杭州揭牌“人工智能医学联合实验室”,携手利用“腾讯觅影”展开AI+医疗的研究和应用。
AI+医生,不是代替医生而是辅助医生,是提高工作效率、减少错误的发生,最后受益的是患者。
脚踏实地、循序渐进,让AI能帮助解决我们工作当中遇到的一个、两个、三个问题就足矣。
传统IT巨头纷纷入局医疗AI,英特尔的核心竞争力在于对人工智能的数据计算能力。
现阶段AI的最大的价值就是提高医生阅片的速度和准确率。
微软AI正在重点发力医疗领域的四个方面:智能健康管理、智能诊疗、智能医院运营、智能新药研发。
AI目前是医生的第二双眼,还不能代替医生。
零距离聆听东软集团高层的声音,关于AI以及东软在医疗IT领域的最新进展。
医联体、医疗大数据、人工智能领域最领先、最落地的经验分享。
机器人配送可减少差错、预防污染,让医疗过程更安全。
“人工智能+眼科医疗”如何助力实现专病分级诊疗和眼健康管理?
IBM构建的是AI的整体架构,重点是帮助客户迎接现实的各种挑战。
对于医疗领域的AI探索,蓝色巨人IBM早已是以Watson Health闻名。然而,IBM针对医疗AI的武器,还不止这一款。今年,IBM推出了认知系统,包括PowerAI深度学习框架等软硬件整合的解决方案。
英特尔与爱尔眼科集团、极视互联科技、晋弘科技签署协议,四方将共同打造人工智能眼科疾病识别解决方案。
在Tech World17上,联想发布了ThinkSystems\ThinkAgile两大产品线,并且针对联想HPC(高性能计算机)等推出了AI的基础算法和应用框架,同时展示了联想针对医疗、制造、金融等传统行业的解决方案。
近日,专注于医学影像智能分析的创新企业——雅森科技宣布,该公司获得数千万A+轮投资,投资方为科大智能机器人技术有限公司。
本次大会邀请中美顶尖专家,在深度学习,精准医疗,自然语言处理,临床数据挖掘,数据隐私与安全,标准化数据模型与术语标准分组等领域分别做主题演讲报告,同时设置多场教学研讨会,邀请专家分享临床数据分析经验。
7月20日,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施,部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。
眼下,由于样本数量、数据质量、罕见病历少等制约因素,人工智能应用临床还有很长的路要走,但我相信这一天终究会到来的。在未来的医疗团队中将会有数据工程师、数据分析师,他们用客观准确的数据辅助、支持医生的治疗方案,让疾病治疗更精准、更个性化。
最新评论
东华与华为提供的具体技术解决方案是怎样的?
作为承建方的项目经理,对于该项目的建设,感慨颇多。项目的成功离不开甲方领导及终端用户的共同努力和大力支持。
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25年的什么时候办呢
会的!感谢您参与!