ai輔診
讀懂病歷（病歷結構化）
基於子症狀網路的疾病**
挑戰：1. 缺乏訓練資料
· 個人隱私和對專業裝置的要求，影象獲取難
· 罕見疾病
· 專業醫生才能標註
2. 跨中心泛化能力差
· 裝置差異。從某一醫院獲取的資料在另外的醫院不一定有效。
· 掃瞄引數差異
· 疾病狀態差異。重症-輕症狀態不同。
· 人群差異
3. 準確度要求高
病灶通常只佔一小塊區域，容易漏檢。
小樣本學習
模型：med3d
遷移學習：解決小樣本學習的問題
基於神經網路的遷移學習：預訓練+微調
模型：rubik's cube++
基於魔方變換的自監督學習
風格遷移
videogan
犀牛鳥研學營 個人體會1
首先，非常感謝有機會參與到犀牛鳥研學營活動中，於我是一種幸運。研學營的內容非常充實 al醫療 神經網路 自動駕駛 機械人技術 al 遊戲 自然語言處理等，可以說涵蓋犀牛烏研學營涵蓋了當前的大部分熱點人工智慧技術。在我看來,研學營提供了 個非常好的讓我們了解自己興趣點和了解行業發展的平台。al技術的發...
AI為移動醫療APP加碼
患者用藥依從性差是乙個全球性的醫療問題，導致醫療護理效果差並且浪費了大量的醫療資源，根據美國國家醫學圖書館的資料，75 的人很難嚴格按醫囑服藥。以色列個性化藥物管理平台medisafe選擇通過人工智慧 ai 來改變這一狀態。其平台上整合了ai演算法，能被動收集患者藥物處方 健康測量等資料，並使用了自...
AI醫療（資源篇）（更新於2020 04 26）
ai 醫學影像應用全景掃瞄 除自動識別病灶，還支援放射 手術路徑規劃等 150秒內快速診斷腦瘤！最新ai光學成像系統在 nature medicine 發表 吳恩達團隊最新ai醫療成果 精準 高血壓 效果 neusomatic 基於深度cnn的腫瘤體細胞突變檢測工具 u net 和 resnet 長...