Ce sont les classes utilisateurs professionnels Pro médias de titane et abonnés payants exclusifs « Titanium » en ligne confessé n ° 29, nous avons invité trois titane-off, nous dire quelque chose au sujet de l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine médical.
Selon un des Saitek actuel, ancien consultant McKinsey, DeepCare chou plume fondateur technologie médicale, PDG Liu Sheng terminer un résumé partiel de la part, les besoins en texte intégral comme des médias de titane utilisateurs professionnels peuvent voir. Franchement entrer dans le titane groupe d'échange pertinent et titane dans les médias Pro Pro Voir Plus de données plus riches et informations professionnelles, cliquez sur: http: //www.tmtpost.com/pro enregistrée en tant que support de titane utilisateurs professionnels.
Ce qui suit est un titane LIU Sheng franchement Partager:
J'ai appelé Liu Sheng, notre société appelée DeepCare, est une combinaison de deux mots deeplearnig et heachcare, nous faisons principalement est d'apprendre à utiliser la profondeur sur la reconnaissance de l'imagerie médicale.
La demande du marché
La pathologie est connue pour être le médecin d'un médecin, pas le patient en fait servir, mais le clinicien. En d'autres termes, le médecin légiste peut diagnostiquer un patient souffrant de tumeurs bénignes ou d'un cancer, si elle est le cancer, la classification stadification du cancer sera alors mis le diagnostic au clinicien. Les cliniciens pour développer des programmes de traitement et de médicaments au patient en fonction du diagnostic.
En parlant de cela, permettez-moi de vous poser une question, nous savons tous qu'il est difficile de voir un médecin, ne savent pas que des amis à dépenser de l'argent acheté un billet scalper il? Nous avons acheté un certain nombre d'experts médicaux et les médecins nous voir lié au numéro général de voir la précision dans le diagnostic d'une maladie grave à la fin combien l'écart?
Il y a deux mois, nous avons fait une expérience, faire un super top trois à Pékin, un total de quatre médecins voir métastases 70 films du cancer du sein sur les trois hôpitaux et trois grands domaines. Les quatre médecins d'ancienneté sont 40 ans d'expérience, 30 ans d'expérience, 20 ans d'expérience et 10 ans d'expérience. Le film 70 a 30 cancer du sein est négatif, qu'il n'y a pas de cancer, il y a 40 positif est qu'il ya des cellules cancéreuses.
Nous demandons que quatre médecins voient ce film 70, qui 40 ans d'expérience dans le taux de précision du médecin de plus de 98%, les trois pathologistes restants, leur taux de précision moyenne d'environ 70%.
Sur cette expérience, l'écart entre les spécialistes et les médecins généralistes, voire devient plus grand, et pas étonnant que le nombre de bovins si cher. Nous faisons cette expérience, à la fois pour comparer les différents médecins pour voir combien de différence il y aura une biopsie de diagnostic, d'autre part, nous utilisons nos algorithmes pour les mêmes 70 films sont diagnostiqués, lorsque nos tarifs sont exacts 93%, ce qui était il y a deux mois, et nous avons maintenant le taux exact a dépassé 95%.
Il peut également être vu de cette expérience, D'une part, les ressources médicales de la Chine est en effet très moyenne, l'écart entre les spécialistes et les médecins généralistes sont en effet très grande et, d'autre part, sur une définition très claire du problème, l'algorithme peut effectivement être fait que les personnes ou plus la plupart des gens mieux, infiniment proche de la plus puissante ou plus du niveau du médecin.
Nous faisons maintenant ces choses est le Département de pathologie et de Beijing, Département de la coopération la plus forte du pays de l'hôpital, le développement d'algorithmes intelligents, ces algorithmes sont ensuite appliqués à l'hôpital principal et trente-quatre comtés la ville devaient aller.
Voici une photo sur la gauche fait partie des cellules normales, les cellules cancéreuses appartenant à droite. Pourquoi est-il si difficile de cultiver un médecin légiste? Parce qu'il ya des milliers de maladies différentes peuvent avoir les types de changements qui permettent à quiconque de se rappeler le cerveau humain est très, très difficile.
Une biopsie qui contient des informations est très grand, il y a plus d'un milliard point de pixels, une taille d'image compressée a probablement quelques G, donc beaucoup d'informations pour observer les yeux des gens, peut être très difficile c'est en fait très approprié pour le travail informatique à faire.
L'absence même de pathologistes en Chine , Probablement une moyenne de soixante-dix mille Chinois un pathologiste, et une moyenne de deux mille personnes aux États-Unis est un pathologiste. Chine Si vous voulez atteindre les États-Unis ce chiffre, selon la vitesse de la culture chinoise maintenant de pathologiste probablement 200 ans. Nous faisons des choses est d'utiliser l'intelligence artificielle pour compenser le déséquilibre entre l'offre et la demande cela.
Mettre en uvre l'algorithme
Voici une image de notre processus de diagnostic. Nous traiterons avec l'algorithme de trancher est divisé en trois étapes:
- La première étape de pré-traitement. L'organisation doit contenir cette partie du fromage en tranches singularisé d'en haut;
- La seconde étape, le classement de traitement réseau de neurones. Ces premiers du doigt coupé organisée partie en petits morceaux, nous regardons le coin supérieur droit de la carte, chaque pièce a une certaine taille, la simulation de voir un médecin sous un microscope la taille, puis mettre chaque morceau dans un nerf de microscope à l'intérieur du réseau, on détermine si les pièces contenues dans les cellules cancéreuses. Comme vous pouvez le voir, est une expression visuelle du milieu des résultats finaux de ce tableau bleu ci-dessous, il est en fait une carte de chaleur;
- La troisième étape, le post-traitement. Le rapport final est d'obtenir le diagnostic d'une carte de chaleur.
Un grand nombre de nos obstacles techniques sont dans la troisième étape, il y a beaucoup de connaissance préalable des médecins, comme les médecins, nous espérons que l'algorithme devient tête dans un algorithme informatique, il est à l'intérieur, nous avons un total d'environ six douzaines différentes dimensions, il y a la dimension de la médecine, il y a des aspects non médicaux des dimensions, de traiter avec le diagramme thermodynamique commun, et enfin le transformer en un mot de diagnostic, par exemple, voici ce que le cancer, quel type.
Nous avons l'intention de réaliser est divisé en trois étapes:
(Http: médias titane utilisateurs professionnels un processus ouvert, cliquez sur le lien suivant pour le texte intégral de titane uniquement enregistré //www.tmtpost.com/pro Media Pro)
Produit de quelques-unes des idées
Beaucoup de mes amis demandera, l'algorithme peut être utilisé plus prospective? Pour l'utilisation? Vous pouvez consulter le tableau ci-dessous:
Franchement groupe de titane Amis de Q & A:
1, Will Liu grandement, ce processus d'identification afin d'identifier d'autres maladies qui ne peuvent pas le réutiliser?
LIU Sheng: chaque maladie doit être re-formation, il ne peut être une maladie une maladie. Principalement des données étiquetage, itinéraire technique est le même.
2, Will Liu, le modèle d'affaires actuel est vous et Département de pathologie, Hôpital de la coopération en procédant à leur analyse d'image, de bénéficier?
LIU Sheng: En fait, nous nous précipitons à la commercialisation, mais pas pressé de commercialisation. Ainsi, les hôpitaux sont actuellement essai gratuit, je crois que l'avenir de créer de la valeur, sera en mesure de trouver un modèle d'affaires. La santé est une entreprise lente, l'intelligence artificielle est aussi une entreprise lente, plus deux ensemble encore plus lent.
3, Liu Bonjour, la construction du réseau de neurones de convolution est plus souple et forte, maintenant, en CT, IRM images plus d'art. Je ne sais pas, le diagnostic ECG, endoscopiques ces zones de niche, est précieux?
LIU Sheng: endoscopie pourra, nous l'avons fait auparavant. ECG est également possible, mais généralement ne pas besoin de CNN pour faire effet ECG, coronarographie peut être plus jouer avantage CNN.
(Cet article médias de titane débuts exclusifs, selon le chou plume DeepCare fondateur technologie médicale, PDG Liu Sheng Partager sur d'échange franc titane micro lettre de cours de finition)
......................................................
Titane Franchement n ° 29, l'application de l'intelligence artificielle de dans le domaine de la santé, le partage de mercredi soir a pris fin.
Les produits secs seront libérés: http: //www.tmtpost.com/tag/1508094
Franchement avis de titane de 30: opérations en cours d'exécution et les événements connexes
Temps: 20 Février, 21, 22, tous les soirs à 19 heures
Localisation: titane franche | Sport (groupe micro-canal)
conférences d'inscription, participation interaction verticale de la foule:
Franchement, il y a titane médical et de la santé, l'intelligence artificielle, de divertissement social, VR / AR, chaîne de blocs, l'innovation de paiement, les sports, le cloud computing, SaaS et neuf autres groupes professionnels.
1, titane médias utilisateurs Pro Pro peuvent cliquer sur un lien compte de connexion, cliquez dans la « salle de classe en ligne » en ligne gratuit, choix arbitraire, ils doivent entrer dans le groupe, suivez les instructions;
2, non-titane Media Pro utilisateurs Pro peuvent ajouter micro signaux taitanbai0, après être passé par un ami, des enveloppes rouges pour envoyer des petits de titane de 99 yuans, vous aurez le droit de choisir un groupe de neuf à entrer dans le groupe, de longues conférences et d'échanges. S'il vous plaît dire petit titane que vous voulez entrer dans un groupe, puis attendre un petit titane vous tirez dans le groupe ~
recommandation Saitek, le parrainage, la coopération:
S'il vous plaît contacter les bonnes nouvelles titane personne franche responsable de la boîte aux lettres jiayinge@tmtpost.com
Plus de contenu passionnant, l'attention des médias titane signal de micro (ID: taimeiti), titane ou télécharger les médias App
