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医疗领域AI智能影像识别的三大难点
发布时间:2017-09-28 18:10

术愈趋成熟人工智能技,畴更广泛应用范。学系教授王平安及其研究团队香港中大计算器科学与工程,的人工智能影像识别技术成功发明可检测医学影像。工智能系统他们利用人,ing)不断“练习”判断医学影像以深度学习(DeepLearn。

术愈趋成熟人工智能技,畴更广泛应用范。学系教授王平安及其研究团队香港中大计算器科学与工程,的人工智能影像识别技术成功发明可检测医学影像。工智能系统他们利用人,ing)不断“练习”判断医学影像以深度学习(DeepLearn。

应用方面在未来,安称王平,三所医院合作开发团队将联同北京,节病变的技术优化识别肺结。公立医院合作他称会与本地,提升准确度希望进一步,界认可后获医学,后可作广泛应用目标一至两年。又称他,上可广泛应用于不同癌症智能影像识别技术理论,罕有病但个别,据不多病人数,统准确性影响系。

的人工智能相关领域的证券研究报告指出中金公司(CICC)6月19日发布,认知计算等技术蓬勃发展语音交互、计算机视觉、,医疗机器人、个人健康大数据等多个具体医疗应用场景取得快速突破助推了语音录入病例、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、。疗影像智能识别对于其中的医,指出报告,业公司正在纷纷布局目前上市公司和创,业化初期阶段整体处于商。据获取、数据标注和跨学科人才积累而医疗影像识别的主要难点在于数。

学习算法所需的核心资源数据获取:数据是深度,无法获得较好的训练效果仅掌握算法而缺乏数据。阶段现,统胶片向电子数据过渡的阶段我国的医疗影像仍处于从传,料尚未数字化大量影像资,共享和互通程度较低且医院之间的数据,业内公司是一个考验获取大规模的数据对;

取数据的基础上数据标注:在获,知识对模型进行训练深度学习结合先验,要事先标注训练集需。注依赖人工识别由于大多数标,费较大量人力和时间因此数据标注将耗,靠性的标注数据也成为挑战之一在医疗影像领域获取具有高可;

积累:在较为专业的诊疗领域“AI+医疗”跨学科人才,仅要研究人工智能算法应用及平台开发者不,识别建立深入了解更要对医疗影像,景人才构成核心竞争力之一人工智能+医疗的复合背。

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