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神州醫療AI新突破打造多模態大數據中心
2021-04-26 分享:

導語:

從1972年利茲大學開始將AI應用于胸部疼痛的輔助診斷系統開始,AI+醫療技術逐步走向成熟,目前大部分醫療科技公司技術還限于臨床文本數據處理及醫學圖譜建設、醫學影像分析、電生理數據分析,或者單一數據模態的診斷模型開發,神州醫療取得醫療AI新突破,開啟建設多模態大數據中心探索,承建南方醫科大學南方醫院人工智能影像智慧輔診決策平臺。

隨著大數據、人工智能新興技術的不斷成熟,AI+醫療的深度融合加速了醫療行業的發展,形成了醫療產業新業態。

南方醫科大學南方醫院根據廣東省疑難病癥診治能力提升工程需求,要積極進行疑難重癥收治和醫學關鍵技術攻關,通過建設多模態大數據中心以及大數據管理平臺,利用大數據和人工智能技術整合全院消化道腫瘤患者的臨床、診療、影像、病理、基因等數據資源,促進多模態數據融合診斷技術在臨床上的應用,從而提升重大疾病救治能力,緩解群眾跨區域就醫負擔。在廣東省政府采購公開招標中,神州醫療憑借在醫療AI領域的技術優勢獲得本次人工智能影像智慧輔診決策平臺的建設資格。



人工智能技術在醫療領域的應用


目前,人工智能技術在醫療領域的應用主要在醫學影像分析、輔助診斷、藥物研發、健康管理、疾病預測等幾個方面。人工智能在醫學影像分析方面已經有比較成熟的產品應用于實踐,但人工智能影像在科研和臨床的應用仍然存在循證醫學證據不足、黑箱推理不可解、假陽性高、模態單一、人機交互、協同性差等特點。因此,通過人工智能影像輔助科研進行兩種或兩種以上多模態數據的研究成為一個重要的發展方向。

南方醫院人工智能影像智慧輔診決策平臺對于消化道腫瘤多模態關聯分析、影像標注訓練、AI影像檢索、治療、預測和科研等方面的研究有很高的技術要求,需結合影像、臨床、病理、基因等數據對患者病情進行預測、評估和分析。

神州醫療深耕醫學人工智能領域多年,以AI+BD雙引擎驅動實踐多模態數據融合分析,打通臨床數據、影像數據、基因組學數據,探索人工智能輔助診斷。

南方醫院人工智能影像智慧輔診決策平臺,預計實現以下目標:
(1)重點圍繞影像和其他模態數據進行整合,為后續跨模態數據融合和多模態數據研究奠定基礎;
(2)基于南方醫院大數據平臺整合的臨床、醫療等各類數據基礎上,整合PACS影像、病理影像、生物樣本和基因檢測等數據,進行單模態和多模態數據融合分析;
(3)建設多模態大數據平臺和人工智能影像智慧輔診決策應用體系,為科研人員提供多模態數據的展示和分析工具,提升消化道腫瘤的跨模態研究的能力,從而輔助南方醫院提升消化道腫瘤領域的整體科研水平。

中國醫療行業信息化經過幾年的建設已經走過了初級階段,從數據獲取時代,逐步向信息挖掘時代和價值輸出時代過渡。數據對于醫療行業的價值也逐步升級為全方位醫療輔助決策。

神州醫療將循心而往,以國家政策為導向,遵循總書記的指引“在科技創新上有更多擔當、有更多追求、有更多作為,向著科技創新的星辰大海揚帆”,開拓醫療AI診斷決策支持的更多場景應用,將持續在醫學數據治理、人工智能輔助診療等領域向行業輸出切實可行的解決方案,用科技提升醫療服務水平,以AI技術為未來醫學創新和改革創造更多可能。




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