巩固AI深度学习效用,人工智能超过人类

2019-09-05 11:01栏目:金沙国际官网

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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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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。

金沙国际官网,“现在医院对病人进行系统的综合的智能分析决策做得还不够,比如今天拿到一名病人的核磁结果就分析一下,但实际上,这名病人也许在十年前也留下了相关的核磁、CT及病例病史等结果,这些历史数据是否能够整合呢?”邢磊认为,如果有了全面的智能分析决策之后,效果会好的多。

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“从数量上讲,超过80%的医疗数据来自医学影像数据;从多样性上来讲,多模态影像、病理、检验、基因及随访信息等影像数据的种类繁多,高性能计算多层神经网络模型能够应用在影像数据;此外,影像的数字化及报告的结构化也确保了数据最真实可用。”在近日举行的“智慧未来:医疗人工智能峰会”上,汇医慧影CEO柴象飞对“AI 医疗影像”充满信心:“医学影像天生适合互联网 大数据 人工智能。”

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Bergan指出,在训练AI系统的深度学习过程中,研发人员必须不怕出错,在不断试验的过程当中,神经网络会依循每一次的结果改进,并给予不同以往的产出。研发人员必须评估神经网络产出的结果,并调整网络的学习数据。

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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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。

“当然,这方面开始‘想’的人多,做的人少。因为实施起来有很大的难度。”邢磊表示,首先必须先有技术,医生不可能自己写程序,而且得有大量的临床数据证明这样的做法的有效性,大家才会接受。

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原标题:提高AI深度学习效率|清除"暗"数据为首要任务

“我们在实践中发现,优质、大量的数据的积累;高性能计算环境;优化的深度学习方法;三者资源配齐就会构建不断提高的状态的模型,这正是人工智能的魅力所在。”柴象飞说。

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对于人工智能是否取代人类,Bergen 表示,许多评论都认为在未来几十年之内,AI很有机会在很多领域的分析胜过人类,但要完全取代人类还是有困难的!返回搜狐,查看更多

邢磊认为“仍处于非常原始的阶段”。

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