期刊名称:人工智能 创刊时间:2017年12月 主管单位:工业和信息化部 主办单位:中国电子信息产业发展研究院、赛迪工业和信息化研究院(集团)有限公司 刊期:双月刊 国内统一连续出版物号:CN 10-1530/TP 国际标准连续出版物号:ISSN 2096-5036 邮发代号:80-381 电话:010-88558766 邮箱:aiview@ccidmedia.com
<正>随着信息技术的快速发展,人工智能技术在大数据、算法和计算力三大要素的共同推动下,第一次将实验室技术带进生产实践。尤其在算法方面,深度学习算法引发了新一代人工智能的技术浪潮。随着不断迭代,深度学习算法的精确性和鲁棒性越来越好,不同场景算法不断优化,驱动人工智能的发展。中国高度重视人工智能的发展,2015年后密集发布人工智能相关政策和规划。2017年12月,工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行
近年来,深度学习技术一直都处于科研界的前沿。深度学习模型在各个领域的良好效果引发了在更多领域利用该技术进行数据挖掘和分析的热潮,在医学和生物认知领域也同样引起了重视。深度学习在医疗方面的应用,最容易想到的就是医学影像学方面的应用。本文针对当前深度学习技术,探讨其在医疗领域的应用前景,并重点讨论深度学习在医学诊断方面的应用。
就医难,看病贵,医疗资源极度不平衡……我国的医疗环境存在很多的痛点。而人工智能技术的发展为解决这些痛点带来了新的可能。本文首先厘清了人工智能医疗的基本概念,包括其内涵、外延及其兴起的历程。接下来,文章通过案例和数据阐述并分析了人工智能在医疗领域的发展态势和重点应用场景,最后总结出我国在将人工智能落地应用到医疗领域的过程中所面临的发展机遇和挑战。
目前,人工智能赋能医疗领域的场景主要表现在:虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等模块,其中,医学影像无疑是当前最热门和有所突破的应用场景。基于人工智能技术实现以医学图像为介质的精准医疗的研究有着不可估量的研究意义。本文将以医学图像分析为切入点,阐述基于人工智能实现对包含医学影像和病理切片在内的多种医学图像进行深入信息挖掘和疾病诊断的精准医疗研究,并提出对未来研究方向的展望。
近几年,随着人工智能,尤其是深度学习技术的迅速发展,基于深度学习的分割方法已在图像分割领域取得了显著成就,其分割准确度已经超过了传统的分割算法。将基于深度学习的分割方法应用到医学影像处理中,能够为病情分析提供重要的辅助作用。可以说,深度学习算法在医学图像处理中具有重要的理论研究意义以及实用价值。
一直以来,医疗影像诊断都是医疗中的一项重要工作。从广义上来说,医疗影像学包括成像技术/设备、图像处理技术,以及日益重要的医学图像分析。而医学图像分析涵盖的图像类别,也不仅限于"内部组织器官",还包括体表皮肤、五官、外部关节特征等的拍摄图像,显微查看及扫描的组织与细胞病理图像等。基于此,本文将探讨目标检测类的深度神经网络方法在医学图像分析上的运用,以及释放出的巨大潜力。
AI识别医学影像作为计算机视觉一个重要应用,正不断向着深化、多元化的趋势发展,传统的2D影像也正向3D立体(甚至4D)影像前进,其间AI在图像分析过程发挥的作用日益显著,AI辅助阅片成为一种新常态。
随着人口老龄化现象日趋显著,医疗领域对医生的需求量日益提高,针对这一社会现状,很多人希望通过人工智能技术弥补医疗行业的供需缺口。医疗影像诊断作为一项对知识和经验都有着较高要求的复杂工作,长期以来都受到效率低和易误诊等问题的困扰,而医疗影像AI技术的出现,有望帮助该项工作取得大幅进展。本文将针对医疗影像诊断这项工作,从市场需求、技术研发、落地应用等多个角度展开深入探索,挖掘人工智能在医疗影像诊断领域的深层潜力。
我国的疾病预测和疾病预防工作急切而紧迫。在人工智能逐渐渗透各行各业的当下,医疗人工智能通过对医疗大数据的收集分析,可在多个方面提高医疗系统的效率。平安医疗科技智能疾病预测项目与城市医疗卫生管理部门合作,建立针对当地状况的疾病预测模型。针对现有的流感监测体系存在的不足,平安医疗科技研发了流感预测模型,并在重庆和深圳落地应用。
随着技术的进步和市场的日益成熟,医疗AI已经陆续在多个商业应用领域落地。医疗影像AI技术的成熟将为医疗资源短缺、医疗人员不足带来希望,促进智慧医疗的发展。本文将从西门子医疗具体的技术与案例出发,阐述医疗AI是如何在医疗检测与诊断中发挥重要作用的。
医疗水平的发展对于每个人而言都至关重要,随着人工智能技术的快速发展,医疗领域有望在不久的将来取得更大突破。众所周知,癌症已经逐渐成为影响人类健康的"头号杀手",而尽早诊断可以在一定程度上提高治愈癌症的可能性。近年来,很多企业都专注于利用人工智能辅助医生做出更好决策,从而帮助癌症患者获得更好治疗,依图医疗就是其中之一。其实,除了癌症检测,依图医疗还针对儿童的健康成长问题展开了技术探索。本文将以依图医疗研发的肺癌影像智能诊断系统和儿童生长发育智能诊断系统为例,围绕基本原理、关键技术、临床应用等问题展开深入分析,探寻人工智能在医疗领域的更大可能。
由于医疗资源在全球范围内都是稀缺资源,人工智能在医疗方面的应用需求不仅十分广泛,而且十分迫切。作为人工智能中的一大热点,AI医疗备受资本方的青睐,得到了源源不断的风险投资支持。截至2017年8月,国内共有104家AI医疗企业,融资总额超过180亿元。然而,AI医疗作为目前人工智能应用当中最受关注且意义最为重大的方向之一,仍然面临重重困难,无论是技术本身还是外部环境都存在一系列的问题。