
将AI应用于医疗全过程,GE医疗发布全新的跨机构影像协同平台
GE的影像设备具备AI能力,以后会将智能化的各种应用嵌入到全流程,从检查、诊断、治疗到监护等。

GE的影像设备具备AI能力,以后会将智能化的各种应用嵌入到全流程,从检查、诊断、治疗到监护等。

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。

Nuance公司“声龙医疗虚拟助手”(Dragon Medical Virtual Assistant)将简化临床工作流程,提高医护人员的生产力和效率。

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。

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%。

人工智能将尽可能地筛选出接近或相同的患者。这一过程充满挑战,因为并非所有医生都以相同的方式记录。

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。

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。

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。

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。

临床研究赋能临床,让患者的数据最终造福患者。

AI目前是医生的第二双眼,还不能代替医生。

如果说,计算机图形是GPU第一个杀手级应用;那么,AI和深度学习就是新的GPU杀手级应用。

AI出来以后,放射科的医生去哪儿?其实不用问这样的问题。

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。

美国国家卫生信息技术协调办公室(ONC)和联邦食品药品管理局(FDA)最近宣布了人工智能和区块链方面的合作伙伴计划,这些先进技术有望彻底改变医疗保健领域。
最新评论
是的,这需要院内达成一致,领导层面须支持。
非常好,贴合工作实际,有学习借鉴意义。不少年轻人不愿意主动学习,主动思考,主动做事。一是不学习,无能力,二是跟风躺平,做多做少,收入差别不大。
是的
思路很重要,行动更重要
售后服务(治疗,诊疗后有疑问需要咨询医护人员)很好啊,医院应该提供这样的渠道并且不需要收费吧,除非你是土豪,个人觉得,咨询可以有,收费较难接受,利益分配好像也很难合理合规。