- 11月20日,由中关村论坛办公室指导,英特尔中国研究院主办,“‘芯’系数医融合 ‘智’创健康未来”2023中关村论坛系列活动暨英特尔智能医疗健康创新合作论坛在京举行。在医疗行业加速数字化转型的大背景下,英特尔中国研究院携手“医产学研用”合作伙伴,共同探讨如何推动数医融合创新,助力“健康中国”建设,并分享技术解决方案和相关落地实践。北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会副主任张宇蕾, 北京市海淀区常务副区长林剑华出席活动并发表了开幕致辞。英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强,首都医科大学急
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中关村论坛 英特尔 智能医疗
- AI正在变革(中国)医疗。 最近,一份实战手册刚刚披露,清晰勾勒出了AI如何重塑着医疗行业的各个方面。 而且这份手册展示的不光有趋势分析、技术规划,还展示了诸多案例,是实践实战后的全面总结。 报告撰写者,正是提供了最基础但覆盖全流程的AI能力计算巨头英特尔,可以说是AI医疗的首份权威“剑谱”。 那么,“剑谱”中究竟有什么?又该如何修炼?我们详细拆解。欲练此功,先看趋势 在AI落地趋势中,医疗已经成为了最大的应用场景。 根据2018年9月中国信息通信研究院Gartner联合发布的《2018
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- 使用Intel Xeon®可伸缩处理器和Intel OpenVINO发行版,推理速度提高了8.4X1™ 工具箱宫颈癌是女性中第四大最常见的癌症,2018年估计新增57万例,占所有女性癌症的6.6%。2通过巴氏涂片(Pap)筛查进行早期诊断并进行治疗,可显著提高患者生存的机会。根据美国国立卫生研究院(NIH)的数据,1990年代引入的宫颈癌筛查液基细胞学(LBC)方法目前在美国90%以上的Pap检测中使用,每年约有6000万个新的样本被收集。4如此大量的测试需要分析,使得医生很难用传统的方法手工筛选和及时诊
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- 新的X射线情报有望改善患者护理人工智能(AI)如何用于推进医学成像和改善患者预后?这就是GE Healthcare通过将自己沉浸在医院工作流程中来解决的问题。他们采访了放射科医生和技术人员,并观察了整个医院的手术情况,以确定工作人员如何使用X射线设备。接下来,要求医院工作人员确定X射线的多种用途中哪些会从AI中受益最大。答案很明确:他们希望AI帮助改善涉及关键发现的病例的处理,以更好地治疗患者。具体来说,他们寻求帮助,以解决那些虽然不常见但如果被忽视可能导致危及生命的后果的情况。另一个痛苦点是当前的先进先
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- JLK Inspection的MobiDo-x和Atroscan产品,使用OpenVINO的Intel®发行版进行优化™ 帮助更多的专业医护人员提高筛查质量。根据Frost&Sullivan的说法,基于人工智能(AI)的医疗解决方案有可能将患者的预后提高40%百分之一AI驱动的解决方案能够改善医疗保健的最有希望的领域之一是医学成像,即磁共振成像、CT扫描、X光片和其他用于诊断、治疗的临床工具,评估许多疾病的进展。将人工智能集成到这些数据密集型设备中,有可能大大提高其准确性和效率,从而为全世界更多的
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- 近日,“第三届京津冀基层医疗协同发展暨区办市管、卫生健康信息化发展研讨会”在北京市平谷区召开,会议上平谷区卫健委牵头,联合平谷区医院,多家京津冀基层医院,数坤科技人工智能,共同启动“中国健康行”,共建京津冀基层医学人工智能中心。该项目计划将心血管病、卒中、肺癌人工智能辅助诊疗系统部署到平谷及京津冀25家基层医院和对口帮扶医院,进而快速提升当地针对三大疾病的提升就诊水平,让平谷老百姓及京津冀等地的患者在家门口就能享受到“大专家”水平的智能医疗服务。该项目将以平谷区医院为中心,人工智能公司数坤科技将承担AI部
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- 利用5G医疗设备完成对患者的一系列检查,通过5G网络传输医学影像和病情记录……不久前,四川长宁地震发生后,四川省人民医院运用5G技术,对灾区伤者进行实时远程视频会诊。这是世界首个将5G技术运用于灾难医学救援的案例,也为人工智能时代的医疗服务打开更多想象空间。
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- 现在,是医疗AI黎明前的至暗时刻,还是凌冽寒冬的开始?
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- 日本光学大厂奥林巴斯(Olympus)创业于1919年,藉由镜头相关光学技术成为百年企业,而面对下个100年,从4月就任社长兼CEO的竹内康雄开始,该公司高层都表示,奥林巴斯的未来要从硬件转向软件,不管是相机还是医疗器材事业,人工智能(AI)才是未来事业的关键。
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- 纽约大学(NYU)医学院与SRI International的研究人员采用统计机器学习(statistical machine learning)技术:随机森林(random forest)算法与语音分析(speech analysis)平台SenSay Analytics的部分功能,开发人工智能(AI)语音分析工具以支持创伤后压力症候群(PTSD)的临床诊断。
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- 智能辅具可分为协助照护者的工作,或是提升被照护者的生活质量。在医疗院所当中,现在许多单位都积极透过信息化、数码化、统计分析、AI自动学习的方式,增进病患安全的同时,也纾解医护人员的工作负担。
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- 勤业众信(Deloitte)和Google Cloud宣布计划为生命科学和医疗保健行业开发一系列先进解决方案,以加速生物医学研究,改善医疗保健可及性,优化营运,并让健康数据管理现代化。
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- 随着市场需求的不断变革,AI的发展似乎已经出现疲态,从最初只追求技术上的突破和创新,到现在更在意AI的赋能。可以看到近两年AI在赋能安防、赋能汽车、赋能教育、赋能传统制造业、赋能医疗等上面都已经有了很深的尝试和落地项目。与此同时,互联网巨头BAT在AI+产业上的大肆布局,更加推动了AI在商业化落地的速度和进程。 AI+医疗一直被认为是AI赋能行业的首选之一,消息称其原因主要在于需求的升级,因为传统医疗最大痛点是资源不均衡的矛盾得到根本性地解决,而AI与医疗的融合将有效的解决这一痛点。因此AI+医疗也
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- 血液分析仪最近的革新使其较之以往更轻松的实现快速测量,可对血液进行诸如血气含量(blood gases)、葡萄糖(glucose)、电解质(electrolyte)、血凝结(
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