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CCF数图充电行动:智慧医疗

阅读量:14 2020-02-19 收藏本文
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融合了信息化、互联网、人工智能、大数据等先进技术,智慧医疗近几年得到了长足发展,并被广泛应用到医疗诊断、治疗、支持与辅助诊疗、健康管理、疾病管理、公共卫生管理等众多方面,其中在线问诊、远程诊断、影像诊断、AI读片、云诊断等智慧医疗新技术和新模式在最近的新冠肺炎疫情防控和治疗中发挥出了积极和重要的作用。

 

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新技术推动了智慧医疗的发展,提升了诊断、治疗等各个方面的能力,举例如下:


疾病诊断

借助大数据、机器学习、深度学习等技术可极大提升诊断能力。例如由斯坦福大学开发的CheXNet通过一个121层的卷积神经网络,利用涵盖了14种疾病超过10万张胸部X线正位片、当前最大的开放胸部X线片数据库ChestX-ray14进行训练后,CheXNet在肺炎上诊断准确率显著优于放射学医生的表现,在14种疾病诊断方面明显优于以往算法。


疾病治疗

以人工智能和大数据为核心的智慧医疗,可借助临床、生物大数据、药物治疗等信息,开发复杂疾病的治疗分析与决策系统,提升医生对复杂疾病及疑难杂症的诊疗水平,也可协助制定治疗计划。如通过智能化临床影像诊断平台,可将CT、MR、超声、PET/CT、血管内超声等图像实现融合,让病灶显现得更清晰,观察更直观,诊断更明确、手术选择更准确。


支持与辅助诊疗 

包括医疗信息化建设、在线诊疗、远程医疗等,通过整合医疗信息、便捷医疗过程、分配医疗资源,可提高医生工作效率及医疗资源利用率,减少患者就医时间和就医流程。例如复旦大学附属中山医院研发的全科智能医疗辅助决策系统,是以人工智能技术为基础,结合国家指南和专家临床经验,能够自动评估房颤患者卒中风险、为患者提供个性化用药方案,并且能动态跟踪患者随访情况。



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可以预估,智慧医疗今后将会更加广泛地应用到医疗领域的方方面面,前景极为广阔。今天CCF数字图书馆来为你推荐三个关于智慧医疗的专业报告。


推荐一:视频报告《医疗问答系统设计中的类脑思维运用讨论》


作者:孙毓忠 中国科学院计算所研究员,博导,入选中科院百人计划。长按下方二维码马上观看视频。

记忆遗忘问题既体现了人脑高效利用有限记忆空间的智慧,也体现了人脑对前后学习的推陈出新。在构建开放医疗问答系统设计中,面临前后问题训练中模型计算路径局部覆盖的挑战,导致对已经训练好的问题回答准确率会因新问题训练而起伏,报告分享了对这一问题的观察和类脑思维指导下的认识。

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推荐二:视频报告《基于知识图谱的健康医疗大数据融合技术及应用》


作者:张勇教授 清华大学计算机系博士剑桥大学博士后。长按下方二维码马上观看视频。

本报告从健康医疗大数据融合的数据模型、过程、工具和应用的角度来介绍如何应用知识图谱进行健康医疗大数据融合。健康医疗知识图谱分为概念图谱和实例图谱,报告分别定义了不同的知识图谱的数据模型,分别介绍了各自的建立过程,以及两者之间如何建立关联,并介绍了健康医疗知识图谱的应用情况。

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推荐三:视频报告《医疗康复外骨骼机器人研究现状及发展》


作者:高兴宇 桂林电子科技大学机电工程学院院长。长按下方二维码马上浏览视频报告。

对于中风、脑瘫、脊髓损伤、运动损伤等病人来说,及时的康复治疗对恢复身体机能起到至关重要的作用。医疗康复外骨骼机器人是将外骨骼机器人技术与康复技术相结合,通过医工协同,为病人提供有效、可持续的康复方案。医疗康复外骨骼机器人分为下肢、上肢和手部机器人三大类,报告回顾了近年来国内外这三类外骨骼机器人的发展现状、主要技术以及存在的问题,并展望医疗康复外骨骼机器人的发展方向。

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