科大讯飞陶晓东:AI算法如何实现将信息和影像结合产生诊断结果?

简介:

科大讯飞陶晓东:AI算法现在最大的挑战,就是如何实现将信息和影像结合,最终产生诊断结果?近日,在第二届CCF-GAIR 2017全球人工智能与机器人峰会的未来医疗专场上,科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东发表了主题演讲。

陶晓东在演讲中表示,人工智能取代人类工作的说法并不准确,人工智能有所能、有所不能。医疗里面有很多东西不是简单的科学,有很多东西是个人经验,没有办法表示成一个知识让机器学习,至少目前的技术水平上是这样的。

陶晓东认为,通常我们都是片面地去看影像信息,而忽略检查检验的结果,心电图的信息、体温信息等等因素,怎么把这些信息和影像信息结合起来,产生最终的诊断结果,我觉得这是现在人工智能的算法发展遇到的挑战。我们应该更好的利用专家的知识,把机器学习和人工智能建立建立在医学体系上而不是离散的板块上,让这个技术上更有效的解决各种临床问题,去服务于医生。

深度解析科大讯飞如何将智能影像技术应用于临床医疗?

以下是陶晓东的演讲全文,笔者做了不改变原意的整理和编辑:余下全文

最新智能医疗动态请查看:http://medical.ofweek.com/

目录
相关文章
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI与未来医疗:革命性的诊断与治疗
本文探讨了人工智能在医疗领域的应用及其对未来医疗保健的潜在影响。通过分析当前AI技术的发展,特别是在疾病诊断、个性化治疗和患者护理方面的应用,揭示了AI如何提高医疗服务效率、准确性和可及性。同时,讨论了AI技术面临的伦理和隐私挑战,为未来医疗保健的发展方向提供了思考。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
"拥抱AI规模化浪潮:从数据到算法,解锁未来无限可能,你准备好迎接这场技术革命了吗?"
【10月更文挑战第14天】本文探讨了AI规模化的重要性和挑战,涵盖数据、算法、算力和应用场景等方面。通过使用Python和TensorFlow的示例代码,展示了如何训练并应用一个基本的AI模型进行图像分类,强调了AI规模化在各行业的广泛应用前景。
23 5
|
12天前
|
人工智能 前端开发 JavaScript
拿下奇怪的前端报错(一):报错信息是一个看不懂的数字数组Buffer(475) [Uint8Array],让AI大模型帮忙解析
本文介绍了前端开发中遇到的奇怪报错问题,特别是当错误信息不明确时的处理方法。作者分享了自己通过还原代码、试错等方式解决问题的经验,并以一个Vue3+TypeScript项目的构建失败为例,详细解析了如何从错误信息中定位问题,最终通过解读错误信息中的ASCII码找到了具体的错误文件。文章强调了基础知识的重要性,并鼓励读者遇到类似问题时不要慌张,耐心分析。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI与未来医疗:革命性的诊断与治疗
【10月更文挑战第11天】 本文探讨了人工智能(AI)在现代医疗领域的应用,重点分析了AI如何通过精确的数据分析和机器学习技术,实现疾病的早期诊断和个性化治疗方案。通过具体案例展示了AI在医学影像分析、基因编辑、远程医疗及患者管理等方面的巨大潜力。同时,也讨论了AI在医疗中面临的伦理和隐私挑战,并提出了可能的解决方案。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在医疗诊断中的应用与未来发展趋势分析
【10月更文挑战第9天】 本文深入探讨了人工智能(AI)在医疗诊断领域的现状及其应用,包括影像识别、临床数据处理及个性化治疗方案的制定。通过具体案例分析,展示了AI技术如何提高诊断准确性、缩短诊断时间,并减轻医生的工作负担。同时,本文还讨论了AI在医疗诊断中面临的伦理问题和法律障碍,以及解决这些问题的可能途径。最后,对AI在未来医疗行业中的发展潜力进行了展望,指出其在提升医疗服务质量和效率方面的巨大潜力。
33 2
|
23天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
【10月更文挑战第2天】本文深入探讨了人工智能技术在医疗诊断领域的应用,以及其带来的变革。通过分析AI技术的工作原理和实际应用案例,揭示了AI在提高诊断准确率、优化治疗流程等方面的巨大潜力。同时,文章也指出了AI在医疗领域面临的伦理、法律和技术等挑战,并讨论了未来可能的发展方向。
40 7
|
23天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
AI技术在医疗诊断中的应用与挑战
【10月更文挑战第2天】本文将探讨AI技术在医疗诊断领域的应用及其带来的挑战。我们将通过实际案例和代码示例,展示AI如何帮助医生更准确地诊断疾病,并讨论其面临的伦理和法律问题。
24 4
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
人工智能(AI)在医疗领域展现出巨大潜力,尤其在医疗诊断中。本文将探讨AI如何通过深度学习、计算机视觉等技术辅助医生进行疾病诊断,提高准确性和效率。同时,分析当前面临的数据隐私、算法透明度以及监管等问题,并提出可能的解决方案。最后,讨论AI在未来医疗中的前景,强调其在个性化治疗和远程医疗中的潜在应用。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在医疗诊断中的应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的不断发展,AI在医疗领域的应用也日益广泛。本文将介绍AI在医疗诊断中的一些应用,包括医学影像分析、病理诊断、基因数据分析等。通过这些应用,我们可以更好地理解AI技术在医疗诊断中的价值和潜力。
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 开发框架
【AI系统】AI 学习方法与算法现状
在人工智能的历史长河中,我们见证了从规则驱动系统到现代机器学习模型的转变。AI的学习方法基于深度神经网络,通过前向传播、反向传播和梯度更新不断优化权重,实现从训练到推理的过程。当前,AI算法如CNN、RNN、GNN和GAN等在各自领域取得突破,推动技术进步的同时也带来了更大的挑战,要求算法工程师与系统设计师紧密合作,共同拓展AI技术的边界。
61 1

热门文章

最新文章