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数据为首要任务,人工智能超越人类

发布时间:2019-09-05 01:09编辑:永利国际官网浏览(73)

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    自2012年深度学习技术被引入到图像识别数据集ImageNet之后,其识别率近年来屡创新高,并且在某些领域达到或超过人类水平。深度学习技术加上医疗影像领域积累多年的数据,正在给这一领域带来令人惊喜的突破。

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    深度学习技术几乎是目前医学影像领域效果最好的技术。“深度学习及强化深度学习,代表目前新潮的技术,它们能解决很多以前不能解决的问题,把医疗AI推向新的高潮。”邢磊说。

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    “AI 医疗影像”:智慧医疗突破口

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    以往数据似乎就是片段的资讯,然而现在图形数据已经可以透过强大的图形处理器(GPU),提供既快速又系统化的分析。不过在电脑断层扫描(CT)的分析上,有时候还会出现AI分析的结果与医生的判断有出入。此时,就必须比对神经网络、医生诊断和CT图片上的各种差异。

    柴象飞介绍说,该公司正在利用网络的层级模拟了人脑对图像的认识过程。人脑对图像会分为如颜色、形状、抽象识别等五部分进行处理,因此在不同的区域,模拟认知的过程的算法也会不一样。

    太酷科技的太酷医疗人工智能医疗系统,专注于解决“看病难”这个医疗最大的痛点。国内优秀医生数量相对较少、且分布不均匀,因此导致了众多病友难以获得高水平医生的有效诊治。太酷医疗智能系统通过数据挖掘与机器学习,深度整合了国内外高水平医生的诊断病历经验知识、学术论文、科研实践成果,并融汇了传统医学诊断所使用的临床与病理医学指南知识。
    太酷医疗智能系统为医生诊断提供强有力的决策支持,不仅减少了疾病漏诊率、误诊率,并从知识经验维度总体提升医生的诊断水平,尤其帮助中小级别医疗机构更快提升医生诊治水平和效率,为广大病友提供满意的医疗服务,从而从根本上弥补了国内高质量医疗诊治资源的稀缺,解决了“看病难”的问题!在此基础上,太酷医疗智能系统还直接面对病友用户,为其提供比传统轻问诊更精准、更优化的智能问诊用户体验。

    原标题:提高AI深度学习效率|清除"暗"数据为首要任务

    斯坦福的研究人员一项发布在Nature上的研究显示,他们用卷积神经网络(CNN,深度学习一个最广泛的应用)做皮肤癌诊断,与21位皮肤科医生对比测试,结果所测的精确度与人类医生相当。另有一项利用CNN对糖尿病视网膜病变的诊断,结果显示,其算法的性能与眼科医生的水平一致。

    人工智能的普及,必将给我们生活水平的提高带来颠覆性的飞跃。我们期待着以人工智能技术为基础的智能医疗早日普及开来,为全人类医疗领域的进步起到更大的推进作用。

    举例来说,当系统判断病患有67%的死亡率,数据人员就必须依照最后病患实际的存活状况来调整系统的数据设定。通过真实的结果与事先预测之间差异的反馈,才能不断提高之后的预测精准度。

    邢磊认为“仍处于非常原始的阶段”。

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    来自美国斯坦福大学(Stanford University)博士研究员Leon Bergen在TRANS Conference 2018论坛上表示,医疗机构现有的数据将会是未来数字医疗发展的重要资料库,我们通过计算机建模和实验来研究语言学方法,在语言分析过程中清除不相关的资料。拥有一个有效且完整的医疗数据库,必须先清除医疗资料库中的暗数据,才能进一步分析,并提供医疗人员正确的决策方向。

    邢磊还举出汇医慧影的例子:汇医慧影已经在打造一个智能医疗影像平台,并已取得了惊人的进展。

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