探讨人工智能影像识别技术的机遇与挑战
2024-04-09 09:01:04解决方案

  逐渐步入医学领域,其中应用最为广泛的当属利用人工智能识别医学影像。AI对医疗行业不单单是颠覆,更多的是创新,除了提高医生的工作效率外,还将作为辅助诊断,大幅度的提升诊断的效率和准确率,使精准医疗成为可能。

  当医学影像遇上人工智能,从政策红利到技术创新红利,医疗行业将迎来更多机遇与挑战。在此背景下,为了让大家更进一步了解人工智能在医学影像方面的应用,“OFweek 2018(第三届)中国医疗科技大会”的承办方OFweek医疗科技网,特邀请华南理工大学医学院副院长,华南理工大学附属广东省人民医院影像医学部主任梁长虹教授,进行以“人工智能技术应用于医学影像机遇和挑战”为主题的演讲。

  梁长虹是华南理工大学附属广东省人民医院主任医师,华南理工大学医学院副院长,从事医学影像诊断35年余,主要涉及腹部影像、心血管影像及乳腺影像诊断。领导建立中国对比剂安全规范使用指南。对影像技术有深刻理解和积极探索,对医院信息化建设有深刻理解。先后获得科技部重点研发计划、国家自然科学基金重点项目和面上项目。参与了多个十一五科技支撑项目和子项目负责人。做为广东省基础研究战略委员会成员,领导和参与制订广东省重点研发计划项目。团队在影像组学研究方面,处于世界领先水平。

  医学影像是疾病诊断的主要路径之一,在传统的医疗模式中,医生需要仔仔细细地观察患者的医学影片,才能对疾病做准确的判断。影像检查的发展积累了海量的医学影像,医生平均要消耗10到15分钟来进行相对有效的诊断和报告,但是当医生读完十个影像片子时,会出现视觉疲劳,易引起漏诊,人工智能通过模拟人类的思考方式来对图像进行识别,可以大幅度减少医生的工作量,缓解医疗资源紧张的情况。

  当医学影像遇上人工智能时,医疗将更精准。在计算机、信息化系统、各类高科技检验测试仪器、互联网医疗、互联网医院到现在的人工智能等技术的加快速度进行发展下,医院及医生的管理和治疗流程在不断再造和变革。包括人工智能等技术的发展将给医生提供更好的工具,使得医生能更便捷、敏捷、精准地诊断疾病和服务病人。

  未来,人工智能中计算机视觉、自然语言理解及机器学习等在医学影像获取、病灶查找、辅助疾病诊断、辅助治疗及工作流智慧化和教学等方面都将发挥及其重要的作用。如何把人工智能技术合理、合适地应用于临床实践的场景,需要医工结合,探索医工结合,充分的发挥各自优势形成合力也需要探索。怎么来面对数据的很多问题,需要深刻思考和积极探索解决办法。医学影像将是AI在医学领域应用的先行者及最大受益者。

  在11月13日OFweek 2018(第三届)中国医疗科技大会上,梁长虹教授将为我们详细的介绍人工智能技术在医学影像方面讲会遇到的机遇和挑战,与业内人士一起探索未来人工智能识别影像的发展的新趋势。此次会议由中国高科技行业门户OFweek维科网、高科会主办,OFweek医疗科技网承办,聚焦AI与健康医疗大数据两个方面,深入探讨医疗科技领域的前沿技术,共同追踪大数据和AI在医疗中的转化应用,让众多专家与你一起,探索前沿科技,把握行业命脉。

  文章出处:【微信号:ofweekwearable,微信公众号:OFweek可穿戴设备网】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

  成为国家新型基本的建设与传统产业升级的核心驱动力。同时在此背景驱动下,众多名企也纷纷在嵌入式

  的应用慢慢的开始渗透到各行各业,与生活交融,成为人类没办法拒绝,无法失去的一个重要存在

  ,我们可以将其应用到效能评估系统中,进一步提升效能评估的准确性和实用性。 华盛恒辉可以利用

  的使用可以让我们的生活更便利、更高效,并能帮助我们解决许多严峻的

  ,可以模拟人类的思维和行为,从而解决一些人类没有办法解决的难题,对未来的发展产生重大影响。在本文中,我将从以下几个角度来

  在很多特定问题(如围棋、《星际争霸》游戏、医疗诊断等)的解决上甚至超过了

  发展中至关重要的一环。然而,在构建和使用数据集时,我们常常会遇到一些误区和

  瑞萨如何利用Synopsys VSO.ai将SoC验证生产率提高30%

  MELSEC iQ R CC link IE TSN用户手册(入门篇)

  【米尔-芯驰D9360商显板试用评测】成功解决QCamera的模块调用,并编写简单的查找摄像头程序

  【米尔-芯驰D9360商显板试用评测】QT5添加 multimedia multimediawidgets,提示找不到模块

Copyright © 2018 BOB电子(中国)官方网站 All Rights Reserved
网站地图 备案信息: 湘ICP备14017517