医疗人工智能企业做到这三点,系统落地速度或将提升50%!_大健康派

医疗人工智能企业做到这三点,系统落地速度或将提升50%!

2019-01-28 13:36 和讯

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过去两年,医疗人工智能系统取得了突破性的发展,获得了医院和医生的广泛认可。医学影像人工智能发展尤其快速,正广泛应用到肺、心脏、脑、眼科、皮肤等多器官的多种疾病的诊断中。

展望未来,人工智能系统将会改变诊疗模式,提高医疗服务供给能力并提升诊疗水平,促进整个医疗健康行业运营模式的转型。但如何用加速现有人工智能系统的开发和应用,是一大难题。

对此,全球最大的GPU企业NVDIA(英伟达),组织专家团队编撰了《NVDIA医疗AI》这份白皮书,并对医疗人工智能企业给出了以下三项建议:

1、先从医学影像人工智能系统的开发和应用开始,在此基础上,进一步集成更多类型的数据例如病历数据、检验检查数据、患者日常健康监测数据等,从而构建更加丰富和全面的医疗大数据,为开发更丰富的人工智能系统打好基础。

2、随着人工智能技术的不断深入发展,专业性的医疗人工智能平台逐渐涌现出来,建议选用专业性一体化的平台,从而节省平台搭建和调试的工作,更加专注于模型的训练以及系统的应用,同时所开发出的人工智能系统也具有高可靠、高效率的性能。

3、在医院建立专业性医疗人工智能平台的基础上,与医院的临床科室密切合作,选择适合的疾病种类进行其诊断和治疗系统的开发,从而提高诊断和治疗的效果。

事实上,英伟达的这三项建议,是基于现有医疗人工智能系统的开发和运行的三项工作要点。即:建立医疗大数据系统、开发人工智能算法和模型和建立专业的人工智能平台。具体包括:

1、建立能够处理和集成多数据源、多种格式的大数据系统:在医学影像人工智能系统中能够处理多种医疗设备例如CT、MR、X光、超声等输出的影像数据,进行专业的数据标记,以及进行大量的运算。

2、建立专业的深度学习模型,可以选择专业的开源模型也可以自己开发建立模型。模型在深度学习训练和人工智能系统运行中需要不断地升级改进,从而保障模型的精准性和可靠性。

3、建立专业的人工智能算平台,包括硬件平台的搭建和计算系统的建立。整体的平台也可以采用专业性一体化的平台模式,即打包集成了芯片、服务器、计算系统、算法模型软件以及人工智能应用系统和云服务的一体化平台。

总之,以提供强大计算能力和可靠稳定性作为建立计算平台的基本原则,同时也能够与深度学习软件顺畅集成,从而提高人工智能系统开发和运行的整体运算性能。

除了前文提到的三项建议,在这份白皮书中,你还能深入了解到目前医疗人工智能在医院的使用状况、医疗人工智能的生态图谱,以及医疗人工智能平台建设的两大模式等信息。以下内容,便节选自这份干货十足的行业白皮书。



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