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将影像数据揉“碎”了再用不仅能高效率看病,还登上了顶级期刊

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将人工智能和医学领域结合在一起,将对现有的就医、诊疗、健康管理进行彻底的颠覆。而把眼科影像数据打碎成最小的片段,再利用人工智能的超强计算能力和学习能力,像搭乐高一样的对数据片段进行重新应用,不仅能快速、精确的辅助诊断一些眼科疾病,其研究结果还发表在了顶级杂志《自然生物医学工程》上。

尊雀棋牌23日,中山大学眼科中心林浩添教授、刘奕志教授和西安电子科技大学刘西洋教授及其团队发布了这一最新研发成果医学图像密集标注技术Visionome,并就这一技术的产业化发展与广州科技企业进行现场签约。

安装了人工智能的眼科影像系统,给眼睛拍张照片,就能进行快速诊断

让AI来搭“乐高” 积木来自最细化的眼科图像

林浩添表示,目前国内医学人工智能发展仍面临优质数据提取困难、现有数据标注方法效率低等一系列问题,同时许多疾病患病率低,不同学科数据特征迥异,导致现有人工智能算法通常难以应对跨学科场景。如何利用一流医疗人才团队与海量循证医疗数据的优势,突破僵局,建立中国特色的医学人工智能发展模式,仍然是目前中国广大人工智能工作者们面临的重大科学问题。在国家重点研发计划)、国家自然科学基金面上项目、广东省科技计划项目支持下,林浩添提出了医学人工智能“乐高”计划,以标准化数据标注模式、提高数据标注效率、建立医疗数据区块链等作为切入点,进行战略部署。

该计划通过将医学数据转化成可以拼插组合的“乐高”模块,打通不同疾病学科的数据异质性壁垒。作为医学人工智能“乐高”计划的首个研发成果,医学图像密集标注技术Visionome成功实现了人工智能进行跨学科、多病种应用,证明了医学人工智能“乐高”计划的高度可行性。目前,团队已与数十家医院建立合作,加快推进医学人工智能“乐高”计划的跨学科应用。

Visionome是一种基于解剖学和病理学特征对医学图像进行密集标注的方法,由林浩添教授、刘奕志教授与西安电子科技大学刘西洋教授带领团队经过5年钻研合作共同研发完成。基于此技术,团队训练出可准确识别多种眼前段病变的裂隙灯图像智能评估系统,可应用于大规模筛查、综合分诊、专家级评估、多路径诊疗建议等多个临床场景。不仅在回顾性数据集中表现出眼科专家级别的诊断水平,在前瞻性数据集中也表现出色。最新研究成果于2020年6月22日(北京时间23日)发表于《自然》杂志的子刊《自然生物医学工程》,并进入临床转化应用。

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