应道AI入“寻常”:卫宁健康1xbet体育2022医疗人工智能年度报告
栏目:1xbet体育 发布时间:2024-02-03
 2023年是卫宁健康300253)坚持发布医疗人工智能年度报告的第五年,在2021年的报告中,我们主要关注了医疗人工智能技术从萌芽到勃发的历程,介绍了知识驱动的系统架构在数字化医疗系统中应该如何扮演重要角色,以及我们是如何应对这一系统性挑战的。  基于我们的观察,在此次年度报告中,我们使用了三个关键词来概括2022年AI的发展趋势:Connecting:更多的医疗行业工作者正在接触到人工智能技

  2023年是卫宁健康300253)坚持发布医疗人工智能年度报告的第五年,在2021年的报告中,我们主要关注了医疗人工智能技术从萌芽到勃发的历程,介绍了知识驱动的系统架构在数字化医疗系统中应该如何扮演重要角色,以及我们是如何应对这一系统性挑战的。

  基于我们的观察,在此次年度报告中,我们使用了三个关键词来概括2022年AI的发展趋势:Connecting:更多的医疗行业工作者正在接触到人工智能技术;Interacting: 医生、工程师正在通过交互的方式和人工智能技术共同完成一些工作; Remixing: 人与信息系统的融合,AI在技术的洪流之下走进大众之间,彷佛“飞入寻常百姓家”,故此应道AI入“寻常”。

  回顾2022年,卫宁健康人工智能实验室取得了很多成果,在自然语言处理方面,我们的模型在多项任务上都取得了优越的成绩,其中包括:信息抽取、问答系统和阅读理解;在计算机视觉方面,我们的算法在图像分类、目标检测和语义分割等任务上取得了显著的进步;我们还加强了对可重复性、可解释性和前瞻性研究的关注,并为深度学习模型应用于临床研究探索建立了一系列原则和指导方针。

  我们相信,通过负责任地开发和应用人工智能算法,可以为社会带来巨大的价值,这也是我们坚持探索的动力。

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  在报告中,我们还探讨了人工智能所面临的挑战和解决措施,以确保我们技术的临床适用与可信。此外,报告还向大家分享了目前我们正在着手解决的一些关键问题,以及对未来人工智能发展的展望。应道AI入“寻常”,希望能通过一年一度的分享,为大家提供有价值的信息,并通过我们的工作为医疗人工智能的发展做出实际的贡献。

  2023年,医疗信息化领域的发展即将加速,卫宁健康将继续努力推进医疗人工智能研究,为建立可信的医疗人工智能系统提供更多的支持。

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  2022年扩散模型在技术上取得了突出成就,在商业化方面也有了突破。它可以完成绘画、文字、音频、视频等内容创作,与此同时,在医学图像与蛋白质合成领域也有着可挖掘的潜力。此模型话题有热度、亲民性高、宣传到位等原因让其在2022年十分火爆。

  ChatGPT ChatGPT是一款在发布后瞬间火遍全球的由AI驱动的聊天机器人。它有着与人类自然地进行长篇对话、根据上下文推理判断、学习和改进自己的行为等能力,因此,在商业方面的潜力也是非常乐观的,包括客服、市场营销、产品推广等领域,甚至在医疗领域,它也会成为协助医生和护士的得力助手。

  医疗信息隐私保护具有特殊的社会价值和经济价值。使用人工智能领域的自然语言处理技术,可智能根据信息敏感程度对识别出来的隐私信息进行分级化处理,提供不同的保密形式。在不侵犯患者隐私权的情况下,让医疗过程中形成的大量、丰富的信息数据,经过信息整合和深度分析,形成对医学研究、政府统计等均具有重要意义的统计数据,继而再反馈到医疗过程中,实现一个正向循环。

  医学影像数据占据了90%的医疗信息,是疾病筛查和诊治最主要的信息来源,也是辅助临床疾病诊疗的重要手段。然而,影像报告往往有着主观性强、语言自由度高及术语不够规范、依赖主观判断和经验等问题,医学报告缺乏量化的标准会导致高误诊率、高医患纠纷赔偿。使用AI进行报告内涵质控替代人工质控,则在减少人力成本的情况下,还可为目前报告质控遇到的问题提供高效、准确的解决方案。

  口腔CBCT在颌面重建、牙型矫正、牙齿种植等应用中有着不可替代的地位。卫宁健康人工智能实验室的口腔AI项目,通过深度学习技术,根据临床需求开发的AI模型,可对CBCT进行高效、自动化化的处理,解决医生在读片时遇到的实际问题,在较为困难或者耗时的分割任务中,节约医生的时间。

  以信息抽取为核心技术1xbet体育,用于对海量的医疗文本实现关键信息的查询提取、统计分析和临床科研等。利用自然语言处理技术可对药物的潜在适应症进行自动挖掘,为健康医学信息的自动化处理提供解决方案;可从医疗文本大规模挖掘医学因果关系的知识;还可以从临床诊疗指南和医学教科书中,自动大规模地提取诊疗决策树,实现疾病的诊断和分类,助力计算机辅助诊疗等智能医疗系统。

  2022年,我们在卫宁健康人工智能实验室开发的临床科研智能分析平台的基础上,增添了AI医学影像临床科研能力,这使得医疗工作者可在我们的科研平台上调用多个医学影像癌症筛查模型,进行回顾性或前瞻性的临床验证,从而提高研究效率,为发表研究成果提供帮助,同时验证模型能力,为接下来的运用、推广奠定基础。

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