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醫(yī)真眼醫(yī)學(xué)人工智能及科研平臺(tái)正式發(fā)布!

更新時(shí)間:2017-11-27 09:51:53?點(diǎn)擊:794706 ? 企業(yè)動(dòng)態(tài)



海量數(shù)據(jù)難處理,醫(yī)學(xué)人工智能成突破口


在醫(yī)療領(lǐng)域,每天都會(huì)產(chǎn)生大量的醫(yī)療數(shù)據(jù),其中以醫(yī)技為核心的客觀性數(shù)據(jù)占了90%以上,而我國醫(yī)技數(shù)據(jù)更以30%的速率逐年增長,相比之下,醫(yī)技科醫(yī)生的增長速度和工作效率完全難以應(yīng)對數(shù)據(jù)的增長趨勢。
 

同時(shí),目前醫(yī)療數(shù)據(jù)大部分仍然需要人工分析,效率低下又容易因經(jīng)驗(yàn)和疲勞造成誤診。因此,人工智能和大數(shù)據(jù)的興起,則為醫(yī)療領(lǐng)域帶來了前所未有的機(jī)遇和突破。

重塑醫(yī)療科研,構(gòu)建醫(yī)療人工智能開放創(chuàng)新工場

工欲善其事必先利其器,依托在人工智能圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)方面的技術(shù)優(yōu)勢,盈谷網(wǎng)絡(luò)正式發(fā)布“醫(yī)真眼——醫(yī)學(xué)人工智能及科研平臺(tái)”,打造將數(shù)據(jù)及先進(jìn)醫(yī)學(xué)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)迅速轉(zhuǎn)化為先進(jìn)醫(yī)療服務(wù)的核心工具平臺(tái)。

眼睛是心靈之窗,更是洞悉萬物的入口,而醫(yī)真眼,也正像每一位醫(yī)療工作者的第二雙眼睛,幫助他們對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理 → 標(biāo)記 → 訓(xùn)練 → 分析→ 驗(yàn)證,提高醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率,讓醫(yī)生更快,更簡單的進(jìn)行科研工作!



多終端版本,全面滿足各種醫(yī)療場景需求

“醫(yī)真眼——醫(yī)學(xué)人工智能及科研平臺(tái)”可以分為桌面版、云版,未來也會(huì)提供醫(yī)學(xué)人工智能(AI云)的SaaS服務(wù)版本,滿足不同醫(yī)療場景中的技術(shù)和服務(wù)需求。

桌面版:適合單個(gè)病種的人工智能研究開發(fā),單個(gè)科室或幾個(gè)科室使用。

云版:適合多個(gè)病種的并行研究與開發(fā),具有更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)超算能力,適合大型醫(yī)療機(jī)構(gòu)、大學(xué)及醫(yī)療科研機(jī)構(gòu)。


五大核心功能,醫(yī)真眼精準(zhǔn)服務(wù)醫(yī)療人工智能


“醫(yī)真眼——醫(yī)學(xué)人工智能及科研平臺(tái)”的上線,標(biāo)志著盈谷以標(biāo)準(zhǔn)的流水線模式,圍繞五大核心功能,建立起了快速的人工智能深度學(xué)習(xí)流程!盈谷有信心將這種強(qiáng)大超前的模式滲透到每一個(gè)醫(yī)療從業(yè)者的工作中,讓每一位醫(yī)療工作者都可以參與到這場醫(yī)療變革之中,享受到人工智能帶來的便捷與高效服務(wù)!
 
1、科研項(xiàng)目管理:

⊙支持自定義量表:根據(jù)具體項(xiàng)目或課題進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)屬性,根據(jù)課題特征可自由定義具體分析參數(shù),有針對性的對具有科研價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理,助力精準(zhǔn)分析科研對象;

⊙跨區(qū)域、跨機(jī)構(gòu)協(xié)同科研:支持多機(jī)構(gòu)合作、多項(xiàng)目、多課題數(shù)據(jù)共享,支持分享病例,實(shí)現(xiàn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)共享;

⊙科研數(shù)據(jù)及量表導(dǎo)出:支持批量導(dǎo)出科研數(shù)據(jù)及量表,實(shí)現(xiàn)線上線下協(xié)同科研。
 
2、海量樣本管理:

⊙數(shù)據(jù)采集:支持?jǐn)?shù)據(jù)批量導(dǎo)入、機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)拖掛、醫(yī)真云全醫(yī)技平臺(tái)信息調(diào)用等三種數(shù)據(jù)采集方式,確保信息錄入的方便快捷及準(zhǔn)確;

⊙數(shù)據(jù)脫敏處理:支持所有數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理,確保數(shù)據(jù)不涉及病人隱私,避免出現(xiàn)隱私泄露情況;

⊙數(shù)據(jù)整合:支持醫(yī)技數(shù)據(jù),電子病歷及臨床數(shù)據(jù)整合,有效增強(qiáng)病人信息的完整性。

3、快速標(biāo)記數(shù)據(jù):

⊙支持醫(yī)生對醫(yī)療數(shù)據(jù)中的病灶點(diǎn)進(jìn)行快速、高效、準(zhǔn)確地標(biāo)記,實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)質(zhì)量控制,幫助人工智能算法對醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別、比對和學(xué)習(xí),將醫(yī)療各類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,獲取高質(zhì)量有價(jià)值的信息。
 
4、在線深度學(xué)習(xí):

⊙支持多種開源深度學(xué)習(xí)架構(gòu),如:TensorFlow、Caffe等。訓(xùn)練過程支持可視化配置,科研工作者從具體課題需求出發(fā)選擇不同的預(yù)處理及訓(xùn)練模型,通過大量高品質(zhì)的醫(yī)技數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù),不斷對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練以及優(yōu)化,促使其掌握“診斷”及分析能力。
 
5、模型生成及驗(yàn)證:

⊙將所有的數(shù)據(jù)自動(dòng)反復(fù)訓(xùn)練生成疾病“診斷”模型,并對模型進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證。在對模型的檢測效率和準(zhǔn)確度兩個(gè)方面,采用敏捷開發(fā)模式,不斷迭代最終產(chǎn)生理想的智能決策模型,更高效更精準(zhǔn)地服務(wù)于醫(yī)療工作者。

醫(yī)真眼,為未來醫(yī)療創(chuàng)造更多可能

醫(yī)真眼,是醫(yī)真云生態(tài)中,深度發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值和先進(jìn)醫(yī)學(xué)經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的一個(gè)重要環(huán)節(jié),更是醫(yī)真云服務(wù)醫(yī)療行業(yè),服務(wù)醫(yī)療工作者的重要工具,將大大提升醫(yī)療工作、醫(yī)療協(xié)同及科研的便捷性、精準(zhǔn)性,力求以人工智能及大數(shù)據(jù)的技術(shù)優(yōu)勢驅(qū)動(dòng)行業(yè)發(fā)展,扁平化地推動(dòng)醫(yī)學(xué)及臨床的進(jìn)步。