医疗深度学习项目从医院角度，主要有三点是比较重要的：1、保证院内数据质量，数据可关联，有意义并且无歧义；2、业务上由临床主导，为深度学习指定明确的目标和训练数据的范围，有条件的可以进行标注，从而更好地帮助分析专家理解业务；3、在院内搭建符合数据分析环境要求的基础设备，与业...

可以通过家庭医疗、体检筛查、医学诊断等多级手段联合的方式。爬取互联网上海量癌症相关病人的作息习惯、饮食生活、环境等文章帖子，使用自然语言处理，建立早期预警模型。病人可以通过互联网医疗模型初步判断自己是否拟合癌症早期的特征。进一步结合可穿戴设备、家庭诊疗设...

需要医院对数据打上标签，这是一个工作量比较大并且需要丰富经验的医生准备的工作。标签的准确率会影像深度学习的识别率。深度学习是有监督的机器学习，除了准备用于训练机器的数据之外，还要对这些数据提供标签。这些数据和标签需要覆盖所有要推理的类别，并且每个类别都要有多...

PowerAI是涵盖了硬件， 软件以及服务的一体化的解决方案。相对开源软件来说， 增强了如下能力：快速部署，优化框架和库，性能和扩展能力的提升以及提供的企业级服务和技术支持。技术亮点包括了：NVLink, 全图形界面操作的涵盖了从数据清洗，训练到上线实施的全生命周期管理工具，并提供...

医院的数字化转型中的方向包括了提升诊断效率和病患体验，提供个性化、有证据支撑的医疗选项来实现更优的决策，人工智能/机器学习/深度学习在此过程中会发挥越来越重要的作用。适用场景包括了：影像识别，精准医疗，辅助诊疗，药物研发等方方面面。...

可以通过家庭医疗、体检筛查、医学诊断等多级手段联合的方式。爬取互联网上海量癌症相关病人的作息习惯、饮食生活、环境等文章帖子，使用自然语言处理，建立早期预警模型。病人可以通过互联网医疗模型初步判断自己是否拟合癌症早期的特征。进一步结合可穿戴设备、家庭诊疗设...

对于体检或者健康筛查中的医学影像，使用深度学习可以过滤掉大部分没有显著病变特征的图片，或者有明显病变的图片，这样很大程度上减轻了医生的工作压力。使医生可以专注于与病人的交流、复杂问题的研究等更高层次的工作。对于临床诊疗过程中的医学影像，也可以在医生之前使用AI...

PowerAI这套系统部署在客户自己数据中心的私有云上。IBM提供硬件、深度学习框架、深度学习管理软件和部署优化服务帮助客户建立自己的AI和深度学习平台及应用。资产、数据、知识产权都属于客户。...

首先需要对临床数据做结构化和数据整理，并且由专科临床医生对临床数据做标注，提供一部分数据质量较好的数据作为训练集。

IBM认知系统的的PowerAI这三个方向都有一些应用案例。目前人工智能，深度学习是比较新的技术，处在成长阶段，不像传统的医疗技术那样成熟。IBM更多是用系统和技术与客户的数据和行业经验碰撞出创新的应用。...