
薛万国:人工智能在医学领域的发展脉络 | HIT大家谈
不同阶段的人工智能技术在不同场景下各有优劣,应用其所长、避其所短。
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未来两三年,智能边缘将成为最热门的话题之一。
集成学习方法可用于重症病人的ICD自动编码。
爱荷华大学与供应商DASH Analytics共同开发出机器学习系统HDCP,它能在医疗时间线的关键节点提供有价值的数据、指标和决策支持。
自动化分析、远程医疗、基因组学、云计算、机器学习、移动化等都是影响EHR未来发展的重要因素。
AI不应该是一个单独的东西,它应该在环境中注入,并嵌入到工作流中。
在HIMSS18大会上,AI绝对是一个热门关键词,凡是涉及到AI的论坛总是爆满。
数据+云+强大的网络+深度学习/强化学习,这种技术组合将推动健康保健领域的变革。
该系统在诊断眼疾时的准确率达96.6%;在区分肺炎和健康状态时准确率达92.8%。
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。
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。
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。
黄昆因其在生物信息学和计算领域的杰出工作而享有国际声誉。他专注于面向精准医疗的转化生物信息学和综合基因组学工具、算法以及软件等方面的研究,这些工具、算法和软件被用于可视化庞大而复杂的生物医学数据、计算机视觉、机器学习、医学成像和计算生物学。
MedAware是一家以色列医疗信息技术创业公司,他们开发的临床决策支持工具可以在开处方之前发现处方错误,背后是基于机器学习的软件平台。
“癌症不仅是一场对时间的战争,而且也是一场信息战争,这意味着我们真的需要收集和利用信息,来阻止这种可怕的疾病。”Pioneering NantHealth主席Patrick Soon-Shiong说。
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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!