
活跃在2018年全国肺癌学术大会上的“数字肺”
在肺癌的诊断方面,人工智能将是最好的方式,特异性、敏感性都足够好。

在肺癌的诊断方面,人工智能将是最好的方式,特异性、敏感性都足够好。

希望在不远的将来,人工智能能够变成像水、电一样的基础设施,源源不断地提供给各级医疗机构,不仅仅是支持一、两个科室的产品,而是能够真正支持到一个地区的医疗水平提高。

平安好医生运用AI技术已实现为真人医生提供AI助理辅助支持。

完成此轮融资后,森亿智能将继续在医学自然语言处理、医疗数据治理、机器学习等领域开展技术研发,在进一步完成团队及业务扩张的同时,积极在行业标准规范等方面进行深入的探索。

英特尔针对医疗行业日益增大的数据量、医生不足和降低成本等问题,展开了一系列AI实践。

这一波人工智能公司要想取得成功的话,一定是高度业务价值驱动的,一定是与行业深度结合的。否则如果只是一个纯AI技术的公司,一定会被淘汰的。

双方将在产品推广、项目合作、市场资源、市场活动中互相支持、优势互补,共同推进智慧医院建设水平。

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。
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。