第四課：人工智能如何助力醫(yī)療發(fā)展？
小欣：這節(jié)課，吉朋松老師會(huì)為我們講解人工智能如何助力于醫(yī)療發(fā)展。
吉朋松：多年前就被IBM這樣的公司關(guān)注，去年開始進(jìn)行合作，我們在智能醫(yī)療方面也獲得了很大的進(jìn)步。
專家時(shí)間很寶貴，我們把前后分開。分開后每位受檢對象會(huì)產(chǎn)生五萬張的數(shù)據(jù)要去分析是要花大量時(shí)間的。所以我們?nèi)斯ぶ悄艿牡谝粋€(gè)應(yīng)用是通過機(jī)器的識別來代替專家閱片的工作。目前，五萬張照片的識別我們大概在90秒左右就可以做完。接著再由專家做最終的診斷和確認(rèn)，確保結(jié)果是經(jīng)過雙保險(xiǎn)審核的，既節(jié)省了專家的時(shí)間又確保了準(zhǔn)確性。
第二個(gè)應(yīng)用。在前端操作醫(yī)生檢查方面，我們也可以用人工智能來輔助。每一幅圖片可以在拍攝過程當(dāng)中，實(shí)時(shí)的對消化道懷疑有病灶的部分進(jìn)行識別，
第三應(yīng)用時(shí)個(gè)性化建議。根據(jù)受檢對象數(shù)據(jù)的分析，人工智能可以對未來消化道疾病的防控提供一些建議。
過去傳統(tǒng)內(nèi)鏡我們沒有辦法去證明大夫是否做了完整的檢查。而我們現(xiàn)在要求的報(bào)告首先要完整，不管六大解剖結(jié)構(gòu)的某個(gè)部位有沒有病灶，都必須把圖片獲取全了然后再由后臺(tái)去做診斷。
緊接著第二步，不管是由機(jī)器挑選出來的還是人工挑選出來的，將可能懷疑有病灶的部分挑選出來由專家去做診斷。這兩個(gè)步驟擱在一起是一個(gè)完整報(bào)告，在過去我們是沒有見到過的保證它的質(zhì)量。
小欣：下節(jié)課，吉朋松老師會(huì)為我們講解膠囊機(jī)器人如何促進(jìn)不同醫(yī)療學(xué)科之間的交流。
【版權(quán)歸鈦媒體所有，未經(jīng)許可不得轉(zhuǎn)載】
賬號合并
經(jīng)檢測，你是“鈦媒體”和“商業(yè)價(jià)值”的注冊用戶?，F(xiàn)在，我們對兩個(gè)產(chǎn)品因進(jìn)行整合，需要您選擇一個(gè)賬號用來登錄。無論您選擇哪個(gè)賬號，兩個(gè)賬號的原有信息都會(huì)合并在一起。對于給您造成的不便，我們深感歉意。
Oh! no
您是否確認(rèn)要?jiǎng)h除該條評論嗎？