人工智能大数据在医院影像pacs的应用可否减少误诊率?

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刘东刘东  it技术咨询顾问 , 东软集团
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人工智能大数据在医院影像pacs的应用当然可以减少误诊率。人工智能大数据在医院影像pacs的应用主要分为两个部分:第一个部分是图像识别,利用CPU的计算能力和图像处理分析GPU处理器对pacs影像进行学习;第二个部分深度学习,是人工智能应用的最核心环节。这两个部分都是基于医学...显示全部

人工智能大数据在医院影像pacs的应用当然可以减少误诊率。
人工智能大数据在医院影像pacs的应用主要分为两个部分:第一个部分是图像识别,利用CPU的计算能力和图像处理分析GPU处理器对pacs影像进行学习;第二个部分深度学习,是人工智能应用的最核心环节。这两个部分都是基于医学影像大数据所进行的数据上的挖掘和应用。
通过积累大量影像数据和诊断数据,来不断的进行深度学习训练,能够对影像pacs的病情判断的准确率不断提升,从而提高医生诊断的准确率,降低误诊的概率,通过提示可能的副作用来辅助诊断。
人工智能不仅能更帮助患者更快速地完成健康检查,包括X光、B超、核磁共振等。同时也可以帮助影像医生削减读片时间,提升效率。

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 2017-10-13
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arcoolarcool  系统架构师 , IBM中国
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人工智能/机器学习在医院的一个重点应用领域就是医疗影像的辅助诊断,因为AI系统通常会结合传统CPU的计算能力增加GPU(图形处理单元,也就是更擅长并行计算和图形分析的CPU),而基于Power芯片的AI服务器在CPU和GPU之间的连接带宽比其他服务器更高,可以更快速访问系统内存中的大...显示全部

人工智能/机器学习在医院的一个重点应用领域就是医疗影像的辅助诊断,因为AI系统通常会结合传统CPU的计算能力增加GPU(图形处理单元,也就是更擅长并行计算和图形分析的CPU),而基于Power芯片的AI服务器在CPU和GPU之间的连接带宽比其他服务器更高,可以更快速访问系统内存中的大型数据集,其图象比对扫描分析速度是人工分析的数十倍,而且随着参数优化和持续学习,可以不断提升速度和准确率

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 2017-10-13
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  • 发布时间:2017-10-13
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