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      拍圖識病 人工智能幫忙尋醫(yī)問藥

       孟溪ProbeT連山 2017-05-20
      長沙晚報記者 唐江澎 通訊員 尹恒 吳海競

        用手機(jī)對準(zhǔn)患病的皮膚拍照并上傳,系統(tǒng)便會給出所患皮膚病種的診斷提示,并提供國內(nèi)在這一領(lǐng)域最權(quán)威的專家的信息,甚至可以向你推薦離你距離最近的專家的門診信息,實現(xiàn)一鍵掛號……

        在中南大學(xué)臨床大數(shù)據(jù)項目的基礎(chǔ)上,中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院聯(lián)合醫(yī)生專業(yè)社交平臺丁香園、人工智能技術(shù)公司大拿科技開發(fā)了中國首個皮膚病人工智能輔助診斷系統(tǒng),并已取得重大突破。

        昨日,研發(fā)單位宣布,該系統(tǒng)的醫(yī)生平臺將在今年9月份左右面向臨床醫(yī)生開放,未來還將推出患者平臺。參與系統(tǒng)研發(fā)的三家單位的負(fù)責(zé)人均表示,目前暫不考慮該系統(tǒng)的商業(yè)用途,暫時也不會對醫(yī)療機(jī)構(gòu)和患者收取費(fèi)用。

        前沿探訪

        皮損照片上傳1秒鐘 診斷提示自動排序

        昨日,工作人員用手機(jī)向記者演示了皮膚病人工智能輔助診斷系統(tǒng)的操作流程。

        點(diǎn)擊進(jìn)入系統(tǒng)后,工作人員上傳了一張皮膚病患者的皮損照片,不到1秒鐘,系統(tǒng)便給出了3個診斷提示:系統(tǒng)性紅斑狼瘡95%,硬皮病1%,玫瑰痤瘡1%。

        “這是一個已經(jīng)確診了的系統(tǒng)性紅斑狼瘡患者的圖片,系統(tǒng)也提示最大可能性是這個疾病?!敝心洗髮W(xué)皮膚性病研究所所長、湘雅二醫(yī)院皮膚科主任陸前進(jìn)教授介紹,目前,該系統(tǒng)第一期主要實現(xiàn)了紅斑狼瘡的人工智能輔助診斷,其識別準(zhǔn)確性在85%以上。未來隨著采集數(shù)據(jù)的增加,診斷的準(zhǔn)確率還將進(jìn)一步提高。

        陸前進(jìn)告訴記者,由于皮膚疾病病種繁多,僅記載在冊的就有2000多種,而皮膚病的診斷具有很強(qiáng)的直觀性,皮損表現(xiàn)是疾病診斷線索的主要信息來源,這使其成為適宜開展人工智能醫(yī)療應(yīng)用的潛在學(xué)科。隨著研發(fā)的深入,未來該系統(tǒng)還將逐步擴(kuò)展病種,建立多發(fā)、常見皮膚病的臨床輔助診斷模型。

        技術(shù)解碼

        關(guān)鍵詞1:人工智能輔助診斷模型

        在醫(yī)學(xué)專家的幫助下,借助人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)知識等,創(chuàng)造出高效的輔助診斷工具,從而為醫(yī)療提供更有效的幫助,這便是人工智能輔助診斷模型。

        該模型可以準(zhǔn)確地識別圖片、醫(yī)學(xué)影像,并且可以模擬人類醫(yī)生大腦診斷出疾病,提供診斷建議、疾病預(yù)測預(yù)警評估等。其準(zhǔn)確性已接近或部分超過人類醫(yī)生較高水準(zhǔn)。

        關(guān)鍵詞2:醫(yī)生賦能

        皮膚損害形態(tài)多種多樣,有些皮膚病皮損又極其相似,這給皮膚科醫(yī)生、特別是基層皮膚科醫(yī)生的臨床診斷帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

        該系統(tǒng)將皮膚病領(lǐng)域?qū)<医?jīng)驗輸出給臨床一線的皮膚科醫(yī)生,借此為基層醫(yī)生和年輕醫(yī)生“賦能”。該系統(tǒng)醫(yī)生平臺上線后,基層醫(yī)生和年輕醫(yī)生不僅可以通過將圖像傳到系統(tǒng)獲得診斷提示,還可以通過系統(tǒng)學(xué)習(xí)相關(guān)知識。

        關(guān)鍵詞3:精準(zhǔn)導(dǎo)診

        醫(yī)生平臺上線后,研發(fā)單位將進(jìn)一步開放患者端服務(wù)。

        患者通過手機(jī)對皮損進(jìn)行拍照識別,導(dǎo)診系統(tǒng)便可初步判斷疾病分類,并按照分級診療原則根據(jù)患者疾病的疑難程度進(jìn)行合理導(dǎo)診。

        對于疑難復(fù)雜性皮膚病,系統(tǒng)將自動推薦擅長該疾病診療的醫(yī)院和專家,幫助患者找到合適的醫(yī)院和醫(yī)生就診,助力分級診療、科學(xué)就醫(yī)。

        不過,目前該系統(tǒng)僅作為輔助診斷手段,最終的診斷和治療,還是要醫(yī)生根據(jù)患者的臨床表現(xiàn)、實驗室檢查進(jìn)行,人工智能不會也不能替代醫(yī)生的作用。

        憧憬未來

        人工智能將助力精準(zhǔn)醫(yī)療

        比起人腦,人工智能平臺可以更高效地處理海量數(shù)據(jù),并迅速找到一些特征和規(guī)律;同時,可以利用龐大的易學(xué)知識庫和數(shù)據(jù)庫,建立醫(yī)生的臨床輔助決策系統(tǒng),幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷。

        人工智能技術(shù)在醫(yī)療上的應(yīng)用,可能幫助醫(yī)生更精準(zhǔn)地診斷。如利用人工智能在視覺方面獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢,通過技術(shù)支持,提高醫(yī)療成像的分析能力,協(xié)助醫(yī)生在治療過程中進(jìn)行準(zhǔn)確分析,降低主客觀因素對醫(yī)生的干擾。

        在精準(zhǔn)診斷之后,人工智能還可能幫助實現(xiàn)精準(zhǔn)治療。如可以利用技術(shù)優(yōu)勢,進(jìn)行藥物研發(fā),進(jìn)行靶向治療;也可能實現(xiàn)對患者的實時監(jiān)控等。

        業(yè)內(nèi)人士表示,隨著醫(yī)學(xué)分科的越來越細(xì),醫(yī)生的專科外的知識儲量相對較少。人工智能在醫(yī)學(xué)上的廣泛應(yīng)用,將彌補(bǔ)這一不足,使學(xué)科交叉、融合成為可能。

        不過,也有業(yè)內(nèi)人士指出,人工智能在高度依賴大數(shù)據(jù)的同時,也挑戰(zhàn)著患者數(shù)據(jù)隱私等相關(guān)問題,這也是研發(fā)人員必須面對的課題。

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