近年來,人工智能技術(shù)的發(fā)展迅速,已然成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究的前沿?zé)狳c(diǎn)。特別是隨著人工智能技術(shù)的成熟,AI醫(yī)療席卷醫(yī)療健康行業(yè)。無論是在各大醫(yī)院、還是家庭醫(yī)療,都有人工智能技術(shù)的影子。 其實(shí)從上
依賴于AI及ML,近幾年藥物的診斷準(zhǔn)確度有了很大的提升。目前大市場研究所(Big Market Research) 的調(diào)查顯示,截至2025年AI智能醫(yī)療市場將會超過181.2億美元。一篇講述了
自然圖像領(lǐng)域中存在著許多海量數(shù)據(jù)集,如ImageNet,MSCOCO?;谶@些數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的預(yù)訓(xùn)練模型推動了分類、檢測、分割等應(yīng)用的進(jìn)步。與自然圖像不同的是,醫(yī)療影像大部分都是3D結(jié)構(gòu)形態(tài)的,同時(shí)
毫無疑問,智慧醫(yī)院需要持續(xù)筑牢安全防護(hù)墻,但并不意味著要把安全防護(hù)墻加高到滴水不進(jìn)、滴水不出的地步。正如國家衛(wèi)生健康委規(guī)劃發(fā)展和信息司毛群安司長所說,未來醫(yī)院的邊界會越來越模糊、協(xié)作更加頻繁,傳
隨著計(jì)算能力的不斷進(jìn)步,人工智能算法的潛能被逐步挖掘。既國際象棋高手“深藍(lán)”之后,人工智能相繼在圍棋、DOTA2等智力游戲上戰(zhàn)勝人類冠軍。雖然當(dāng)前的人工智能還是只能完成特定任務(wù)的弱人工智能,但是
阿里達(dá)摩院機(jī)器智能實(shí)驗(yàn)室有關(guān)冠狀動脈中心線提取的論文被國際頂級醫(yī)學(xué)影像會議MICCAI 2019提前接收。阿里在醫(yī)療AI領(lǐng)域再次取得新進(jìn)展,繼創(chuàng)下肺結(jié)節(jié)檢測、肝結(jié)節(jié)診斷技術(shù)的重大突破后,又攻克了
相信大家也都注意到一個(gè)現(xiàn)象,目前VR算是風(fēng)頭正勁,在游戲、娛樂、社交應(yīng)用上玩得風(fēng)生水起。AR是否能更代表未來?其實(shí)這個(gè)問題比較泛,如果單從兩者最后呈現(xiàn)的應(yīng)用效果而言,我是更看好AR與各產(chǎn)業(yè)的融合
內(nèi)布拉斯加大學(xué)醫(yī)學(xué)中心Munroe-Meyer研究所助理教授Jamie Gehringer,就著手開發(fā)一款面VR虛擬游戲,而如今這款VR游戲正式應(yīng)用到了VR虛擬治療和訓(xùn)練中,這是怎么一回事呢?這
前不久UCLA醫(yī)學(xué)院的一項(xiàng)隨機(jī)調(diào)查就顯示,與僅接受傳統(tǒng)骨科手術(shù)培訓(xùn)的學(xué)生相比,經(jīng)過Osso VR培訓(xùn)的醫(yī)學(xué)生的整體水平測試分?jǐn)?shù)要高出130%,同時(shí)正確率高出38%,速度也快20%。相比之下,接受
憑借5G的高速傳輸,遠(yuǎn)在大城市的醫(yī)生可以為身處偏遠(yuǎn)山區(qū)的患者進(jìn)行一場精確的手術(shù)。再加上人工智能對圖像識別的助力,不少疾病已能夠得到更有效的篩查。從求醫(yī)問診到手術(shù)治療,5G技術(shù)都有機(jī)會大展拳腳。以
如果說化學(xué)階段的目的是Be better的話,那么醫(yī)學(xué)階段的目標(biāo)似乎又收縮了,變成了Be usable,然而真實(shí)的情況是大部分藥物分子跨不過這個(gè)坎。在藥物研發(fā)里有個(gè)諺語,叫做“Fail fast
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目前在醫(yī)療健康體系中,有太多設(shè)備和應(yīng)用程序在協(xié)同處理各種數(shù)據(jù),包括醫(yī)療記錄,患者記錄和臨床數(shù)據(jù)相對應(yīng)的所有類型的數(shù)據(jù),而且,這種設(shè)備智能化的速度不斷在加速和普及,使得整個(gè)醫(yī)療保健行業(yè)日新月異。?
隨著人類科技的發(fā)展,我們的生活正在發(fā)生日新月異的變化,其中最讓人期待的當(dāng)屬AI(人工智能)了。作為一個(gè)可以有自我判斷和認(rèn)知學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng),AI可以為人類完成很多工作,例如醫(yī)療。而目前,中國正
這幾年可穿戴設(shè)備的市場有些萎靡,因?yàn)榭纱┐髟O(shè)備主要用于醫(yī)療健康的監(jiān)測比較多,但是因?yàn)闄z測的準(zhǔn)確度不夠,很多關(guān)鍵身體數(shù)據(jù)很難檢測,比如汗液的成分等等。 據(jù)斯坦福大學(xué)在《PLOS Biolo