AI+醫(yī)療已經(jīng)是大勢所驅，虛擬助理、醫(yī)學影像、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)院管理、輔助醫(yī)學研究報告等領域已經(jīng)開始逐漸引入AI技術，其中，醫(yī)療影像分析是目前人工智能應用比較成熟的分支，因為影像本身就是結構化的，沒有人為因素干擾，可以通過人工智能進行快速、準確的分析。

現(xiàn)階段，AI主要應用在醫(yī)學影像的診斷環(huán)節(jié)，具體體現(xiàn)在兩個方面：一是利用AI的感覺認知能力對患者的影像進行識別，獲取重要信息，可以為經(jīng)驗不足的醫(yī)生提供幫助，提高其判讀醫(yī)學影像的效率；二是基于深度學習，通過大量已有的影像數(shù)據(jù)和臨床診斷信息訓練人工智能系統(tǒng)，使其具備診斷疾病的能力，輔助臨床診斷，降低漏診誤診的概率。

“騰訊覓影”是目前AI技術輔助醫(yī)學影像診斷的成熟應用。2017年8月“騰訊覓影”發(fā)布了早期食管癌篩查AI系統(tǒng)；接著，2018年7月8日又發(fā)布了結直腸腫瘤篩查AI系統(tǒng)，利用圖像識別、深度學習等人工智能技術，與消化內鏡結合，實現(xiàn)了輔助臨床醫(yī)生實時發(fā)現(xiàn)結直腸息肉，并實時鑒別息肉性質，以每秒分析10張影像的速度，為臨床醫(yī)生提供非腺瘤息肉、腺瘤息肉、腺癌等狀態(tài)的實時提醒，輔助臨床醫(yī)生更準確、更高效地診斷結直腸腫瘤。

未來，人工智能在醫(yī)學影像應用的發(fā)展趨勢是不斷加強系統(tǒng)專業(yè)水平，從輔助診斷出發(fā)，逐步發(fā)展到預測分析和輔助決策，從而貫穿影像診斷服務的全過程，為醫(yī)生提供參考。那么，預測分析和輔助決策要取得進一步發(fā)展，還有哪些客觀條件需要滿足？還有哪些技術難題需要克服？目前有哪些最新的突破？

2018年8月31日，上海交通大學生物醫(yī)學工程學院特別研究員、博士生導師錢曉華將在“OFweek（第二屆）中國人工智能產(chǎn)業(yè)大會--AI+醫(yī)療論壇”上分享自己的主題演講《醫(yī)學影像信息系統(tǒng)：輔助檢測、診斷和探索》，從幾個案例來介紹醫(yī)學影像信息系統(tǒng)的功能：輔助檢測、診斷和探索。

1.基于非增強性CT的缺血性中風早期檢測系統(tǒng)，以幫助醫(yī)生盡早診斷。

2.幼兒顱腦早閉癥的手術輔助規(guī)劃系統(tǒng)，綜合利用圖像處理、機器學習和數(shù)學建模來設計手術參數(shù)，實現(xiàn)個性化醫(yī)療。

3.腦膠質瘤的診斷和探索系統(tǒng)，包括基于影像的智能診斷，影像和基因結合的標志物確定，以及新的臨床分期方案探索。

錢曉華研究員長期致力于圖像處理與機器學習、計算機輔助診斷和手術規(guī)劃等方面的研究。最大的學術特點是能夠結合人工智能、數(shù)學建模和生物信息等多學科方法，立足臨床實踐中的難點和科學問題，構建從影像表現(xiàn)，到基因組學和臨床記錄的多尺度研究，并以臨床轉換為目標開展工作。

活動詳情和報名請點擊：“OFweek（第二屆）中國人工智能產(chǎn)業(yè)大會--AI+醫(yī)療論壇”

備注：

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