是腾讯云推出的一项医疗健康领域的云计算服务。它通过自然语言处理和人工智能技术,将医疗病历中的文本信息进行结构化处理,提取出关键信息,实现病历数据的标准化和数字化。
腾讯病历结构化的主要优势包括:
腾讯云提供的相关产品是腾讯病历结构化API,通过调用该API,可以实现对医疗病历的结构化处理。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档:腾讯病历结构化API。
智能电子病历系统采用独有的NLP技术对病历进行细致的、专业的结构化处理,使得病历内容的内在含义为计算机“理解”,实现监控和利用。其核心价值不单纯在于病历的无纸化存储和电子化记录,更是在医疗质量控制、区域医疗信息化、临床路径、疾病监测、科研教学等方面都发挥出重要作用。
本电子病历系统主要为医院提供医疗记录依据,协助医务人员在医疗活动过程中通过信息化手段生成的文字、图表、图形、数据、影像等数字化信息记录,并存储、管理、传输和重现的医疗信息,是各种医疗活动的结果记录。
AI掘金志按:以医学影像分析起家的依图医疗,其实也早已在医学NLP领域默默耕耘两年多。近日,其联合广妇儿研发的中文AI辅诊系统一炮打响。因相关论文是「全球首次」中文电子病历NLP技术刊发在顶级医学杂志上,该诊断系统备受业界关注。AI掘金志第一时间采访到依图医疗CEO倪浩,深挖系统背后的技术细节及依图医疗在NLP领域的布局与思考。
近几十年,心脏病是导致美国人死亡的主要因素,所以患有心脏衰竭 (Heart Failure) 的美国人越来越多一点也不奇怪。预计到2030年,确诊患有心脏衰竭的美国成年人将会增加46%,这意味着患病人数将达到八百万,一半左右的人在确诊五年内死亡。 ( AI 科技评论按:心力衰竭简称心衰,是指由于心脏的收缩功能和/或舒张功能发生障碍,不能将静脉回心血量充分排出心脏,导致静脉系统血液淤积,动脉系统血液灌注不足,从而引起心脏循环障碍症候群) 心脏衰竭很难早确诊,在美国国家卫生研究院 (National Insti
【导读】2017 年医疗人工智能发展迅速,产业格局风起云涌。人工智能在医疗领域中的应用已非常广泛,包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。本白皮书梳理和研究国际、国
演讲嘉宾:邓侃 【新智元导读】新智元AI WORLD 2017 世界人工智能大会,大数医达CEO、CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃,发表演讲《智能诊断系统的4大技术难点》,分享了构建中国首个全过程医学诊疗导航系统解决方案的历程,并全方位披露技术内核及商业模式。邓侃博士介绍,构建全过程诊断和治疗医疗导航系统,能够提高基层医生的临床水平,促进基层首诊,还能促进民营商业医疗保险进入,降低政府医保支出。 而在构建这个系统的过程中,他们也创造了好几个“第一”——在数据收集方面,首次构建第三方处方管理系统,填补中
近年来,深度学习被广泛应用在医学影像分析的相关任务上,并获得巨大的性能提升。众所周知,深度学习需要大量数据来拟合巨大的参数空间,然而在大部分医疗场景中,获取高质量的医疗数据、以及高质量的标注是相当困难的。因此,应对医疗数据小样本特性,充分挖掘医疗数据的结构化信息,成为近年来学术界关注的热点。本次分享就是针对这一背景的一些尝试,主要从挖掘医疗数据的独有特性提升分割性能以及利用医疗数据的结构化先验训练自监督模型等角度切入,以期为大家提供若干可以参考的思路。 报告时间:2019年7月23日 19:30-21:0
信息时代的到来让数据的价值在越来越具象和严苛的需求中日渐凸显,并一跃成为各行各业建设与发展所需的重要资产。随着新冠疫情的爆发,数据技术在防疫过程中发挥出了无可取代的重要作用,让医疗业对于医疗数据价值有更深的认知和定义。
机器之心原创 作者:邱陆陆 近日,科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东与常务副总经理鹿晓亮接受了媒体采访,回答了关于讯飞部署人工智能 + 医疗的战略意义、相关产品的研发与落地情况、主要技术突破以及在过程中遇到的挑战等问题,以下是机器之能对采访内容进行的整理。 「中国医疗资源总量不足、分布不合理、优质资源匮乏。看病难、看病贵的问题的核心表现为供需矛盾」,在去年的一次新闻发布会上,卫计委副主任王培安这样向公众解释我国医疗行业现存的问题。同时,在资源严重不足的情况下,医护人员宝贵的时间也并没有得到有效地利用。
本文转载自腾讯AI实验室 4月12-13日,「2018中国互联网+数字经济峰会」在重庆召开。腾讯公司此前获批承建医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台,从创新创业、全产业链合作、学术科研、惠普公益四个
在开始介绍腾讯云文字识别之前,先来了解OCR技术的基本概念和原理。OCR技术通过对图像或扫描文档进行分析和处理,将其中的文字内容转换为可编辑和可搜索的文本。
自从今年3月份写完《最具娱乐精神的区块链科普》以后,一直没有写下篇。最近看了MIT Media Lab做的MedRec,一个基于区块链的电子病历共享系统,有点儿感想,分享一下。
背景:3月15-16日,腾讯AI Lab第二届学术论坛在深圳举行,聚焦人工智能在医疗、游戏、多媒体内容、人机交互等四大领域的跨界研究与应用。全球30位顶级AI专家出席,对多项前沿研究成果进行了深入探讨与交流。腾讯觅影产品总监周旋在论坛上详细介绍了腾讯公司AI+医疗产品平台、研究进展、应用效果和未来愿景。 今天,腾讯觅影产品总监周旋在腾讯AI Lab主办的第二届学术论坛上透露,腾讯觅影自2017年8月正式发布以来,目前已在全国100多家三甲医院落地。下一步,利用AI+医疗技术,腾讯觅影将探索致力公益,特别是在
随着业务数据量不断增长的同时,数据结构也变得越来越灵活多样,数据不再局限于规整的结构化数据,半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升,因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
自然语言处理(NLP)在制药业的使用似乎少于机器视觉和预测分析等AI方法,但尽管如此,NLP在制药业仍有一些应用。该行业主要处理结构化数据,但是在某些业务领域中,非结构化数据是常态。在本文中,我们讨论了自然语言处理如何帮助制药公司理解其非结构化数据并使用其进行决策。
今天我们介绍由纽约大学朗格尼医学院神经外科的Lavender Yao Jiang发表在Nature上的工作,该工作展示了非结构化的临床记录可以训练医学语言模型。本文使用最近的人工智能训练了一个医学语言模型(NYUTron),并对其进行微调,以适应各种预测任务。预测任务包括再入院预测、死亡率预测、合并症预测、住院时间预测以及保险索赔拒绝预测。在测试中,NYUTron的准确率为78.7-94.9%,比传统模型提高5.36-14.7%。本文证明了使用临床进行文本预训练并进行适当的微调增加了模型的性能。
过去几年,大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据,但我们必须承认这些只是冰山一角。目前,结构化数据仅占到全部数据量的20%,其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势,对象存储市场近两年保持强劲增长,IDC预计,软件定义存储(SDS)市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
随着中国保险科技的高速发展,保险行业仍面临相当的挑战,主要表现在数据收集、整合方面。
[导读]2017年6月20日,零氪科技首席架构师王晓哲,在清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中的应用及智能诊断探索》发表演讲,演讲主题为《辅助医者 普惠患者:人工智能技术在医学领域的应用与前景》。以下为王晓哲的演讲记录。 后台回复关键词“清华大数据”,可下载《王晓哲:人工智能技术在医学领域的应用与前景》及《行湘:大数据视觉智能实践及医学影像智能诊断探索》完整版PPT。 演讲从全局整体背景上介绍了人工智能技术与临床医学结合以后已经取得的成果,未来的发展前景和美好展
这些年在做AgileEAS.NET SOA 中间件平台的推广、技术咨询服务过程之中,特别是针对我们最熟悉的医疗行业应用之中,针对大数据分析,大并发性能的需求,我们也在慢慢的引用NoSQL技术来满足数据分析与性能等多方面的需要,也进一步完善我们的SOA基石架构风格:
简评:亿欧智库的报告、书籍总是令人印象深刻受益匪浅,亿欧坚持使用数据说话,细分行业横向对比,向大家强烈推荐。
Petuum 专栏 作者:Yuan Yang、Pengtao Xie、Xin Gao、Carol Cheng、Christy Li、Hongbao Zhang、Eric Xing 机器之心编译 在过去
2017中国(苏州)大数据应用创新创业国际大赛,首创“实际场景”+“行业数据”创业赛模式,寻找医疗、工业、泛娱乐及技术领域牛人,推动技术与产业深度融合,掀起创新创业热潮。参赛优胜团队将获得丰厚奖励,比赛总奖金额高达120万,基金池投资奖励5000万,全球独家云技术企业腾讯云提供的腾讯云云+创业扶持金100万,并有办公场地免租、各种创业资源采购奖励等超值创业扶持优惠大礼。大赛与重量级合作机构联手,由企业提出真实产业场景需求及相关数据,推动技术深度融入实际场景,帮助参赛者更好地洞悉风口,紧密对接产业。参赛者针对场景提供解决方案,也可自选方向参赛。大赛现正面向全球火热招募中,快来报名吧!登录官方网站即刻报名 www.datadreams.org
生物医学领域涉及庞大而不断增长的文献数据库,其中蕴含着宝贵的医学知识。为了更好地利用这些信息,自然语言处理(NLP)技术逐渐成为生物医学文献挖掘的得力工具。本文将深入探讨NLP在生物医学文献挖掘中的应用,通过结合实例,展示NLP如何加速科研发现、支持临床决策和推动医学领域的创新。
2022年4月21日,领先的临床人工智能和自然语言处理平台Mendel宣布已在Oak HC/FT牵头的B轮融资中筹集了4000万美元。本轮融资包括现有投资者DCM的参与,后者于2021年6月领导了Mendel的A轮融资。
一、关于NoSQL的项目需求 这些年在做AgileEAS.NET SOA 中间件平台的推广、技术咨询服务过程之中,特别是针对我们最熟悉的医疗行业应用之中,针对大数据分析,大并发性能的需求,我
编者按: 作者: 陈漪伊,美国俄勒冈州,健康科技大学,公共卫生预防系,生物统计助理教授。 陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人,现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表,与大家一起探讨。 现在无论国内外均出现了移动医疗热,所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。但是可以很负责任的说,90%以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东西,因此这是一篇扫盲贴,但是仅供专业人士。文中分析了医疗大数据、它的维度、方法和成本,以及需要的专业人
昨日,Nature子刊Medicine发布了一篇重磅文章——《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》,在业界引发了不小的反响。
【新智元导读】在新智元日前为大家推荐的中金报告《120 图勾勒全球 AI 产业完整图谱》中,特别把科大讯飞归入到 AI+ 医疗领域值得关注的公司。为此,新智元采访了科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东和常务副总经理鹿晓亮。 近日,新智元推荐并发布了中金的一份报告—《120 图勾勒全球 AI 产业完整图谱》,该报告对“AI+医疗”表现了较高的期待,它认为随着语音识别技术和图像技术的成熟,医疗 AI 已经取得了很大的突破。同时,医疗行业空间巨大,但技术还有待成熟。 报告中特别把科大讯飞归入到 AI+ 医疗领域值得
Hadoop是一个开源框架,它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展,每一个台机都可以提供本地计算和存储。
本文共5500字,建议阅读时间8分钟 本讲座选自中国医院协会信息管理专业委员会副主任委员,清华长庚医院信息管理处处长刘海一在清华大学数据科学研究院、清华大学医学院与中国医院协会疾病与健康管理专业委员会
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金(以下简称犀牛鸟基金),始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求,搭建产学研合作及学术交流的平台,推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地,促进自主技术的创新与发展。 本年度共设立8个技术方向,35项研究命题 申报截止时间为2020年6月15日24:00(北京时间) 申报链接:https://withzz.com/project/detail/73(请在PC端登录)
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 医疗观陈旧度测试:你的医疗观停留在多少年前? 你认为“医疗”的概念是什么? A. 生病后去医院就医查看病灶来源和根治办法 B. 通过各种可穿戴产品、大数据等实时监测自己的健康状况 C. 通过各种手段预防自己可能发生的疾病 答案揭晓: 选择A:很遗憾,你的医疗观还停留在十年前。此时,“医疗”的含义更多是通过设备和仪器治疗已经确诊的疾病。不同治疗方案的区别更多在于医疗产品的创新。 选择AB:不错,你已经跟上这十年的节奏了。此阶段涌现出很多医疗平台,人们可用
看病一分钟,排队一小时。这句并不夸张的戏谑之词道出了当前看病难的一个关键:医患“供需”的不平衡。
最常见的用于电子病历(EHR)分析的深度学习架构 【新智元导读】邓侃博士又一力作,看深度学习如何让电子病历分析取得突破:Word2Vec、AutoEncoder让文字转换为张量,有助于更精准的预测;医学知识图谱,让我们能够清晰、量化地定义疾病表型;将图像也编码成张量,构建统一的患者画像,完整表达病情描述,实现临床导航和发病预测……曾经是冷门中的冷门,正在迎来一个又一个的进展。 2018年1月,谷歌头号技术大神 Jeff Dean,携手谷歌大脑项目组 30 余名研究人员,联袂发表了一篇论文,题为 “Sca
科技博客网站recode.net今天发表文章称,许多机构的研究人员正在探索如何利用人工智能和大数据,为癌症等疑难病症找到更好治疗方法,目前已取得进展,但他们在收集患者信息上遇到难题。 文章主要内容如下: IBM、波士顿制药公司 Berg Pharma、纪念斯隆-凯特琳癌症中心(Memorial Sloan Kettering)、加州大学伯克利分校(UC Berkeley)及其它机构的研究人员,正在探索如何利用人工智能和大数据,找到更好的疾病治疗方法。 但是,在医疗领域充分利用这些计算工具面临的最大挑战是
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金(以下简称犀牛鸟基金),始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求,搭建产学研合作及学术交流的平台,推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地,促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立10个科研方向共33项研究课题 申报截止时间为2021年6月15日24:00(北京时间) 申报链接: https://www.withzz.com/project/detail/12
在我们的生活中,数据无处不在。比如银行通过收集客户的受教育程度、经济能力、住房情况等数据,可以开展相应的金融业务和服务。再比如医院的电子病历上,通常包含患者的病程情况、检查检验结果、手术记录等,这些数据可以有效的辅助医生来监控病人的病情。
记者 | 周翔 AI科技大本营1月28日消息,《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China在北京召开,营长也受邀参加,会上有多位人工智能领域的重磅大佬出没,Dan Roth 就是其中一位。
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟在本文中,我们将深入讨论tsfresh包的使用。本书涵盖了广泛的生命科学应用的基本方法。 生物、医学和生物化学已经成为以数据为中心的领域,深度学习方法正在为这些领域带来突破性的成果。这本《深度学习生物医学》,从机器学习从业者和数据科学家寻求方法知识,以解决生物医学应用。 随着国际知名专家的贡献,本书涵盖了广泛的生命科学应用的基本方法,包括电子健康记录处理,诊断成像,文本处理,以及组学数据处理。本书包括化学信息学和生物医学交互网络分析。在生命科学中使用数据驱动的方法,
2018年12月18日,由鹏城实验室、新一代人工智能产业技术创新战略联盟共同举办的「新一代人工智能院士高峰论坛」进行到第二天。
[摘要]一家两年前创办的公司Flatiron Health试图利用大数据来治愈癌症。 奈特-特纳(Nat Turner)和扎克-温伯格(Zach Weinberg) 你以前可能也曾听说过这样的故事:
近几日疫苗事件不断发酵,人心惶惶。但是今天云小编却带来一个振奋人心的好消息:癌症不再无药可救!这次出马的不是医疗行业而是科技业人士,希望通过大数据给癌症治疗方式带来重大突破。
导 读 在医疗行业中,没有什么比提高医疗保健的结果更重要。世界各地的医疗工作者时时刻刻都在想方设法提高我们的健康和生活质量。然而世界改变得比我们大多数人能接受得要更快。直观的经验和知识已经不足以提高病人的生存质量和医疗结果。另一方面,医疗数据堆积越来越多,从中找出有用信息越来越困难。大数据并非无所不能:它可以同时提供真知灼见,也可能迷糊了我们的视线。 ◆ ◆ ◆ 数据科学在医疗领域的具体应用 事实上,数据科学正以其快速、灵活和精准的方式,自动处理着无数繁重的信息,为提高医疗服务的结果提供着宝贵的信息。只要看
刚刚学习了一堆算法模型无处施展? 不知道自己的水平和业内真实场景差别多大? 找不到高质量数据集? 想创业,又不知道哪个大数据AI方向最适合你? 这场DIF创业赛完美解决这些痛点! 我们提供: 1.签保密协议才拿得到的行业数据&真实场景: 工业数据,包括生产数据和节能数据,其中生产数据一定要与数据和场景提供方签订保密协议才能拿到,换言之,参加比赛就能接触到一个客户;再看医疗数据,肺癌影像诊断样例数据250例、体检样例数据万余条,医疗数据的价值全宇宙都知道,此处小编省略一万字。 2.无比豪气的巨额奖金: 总奖金
据统计,我国“十一五”末馆藏档案已达到39264万卷(件)。随着社会活动快速加强、网络信息化日益普遍,移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了网络的疆界和应用领域,悄无声息,大数据时代已经来临。我国的档案数据广泛存在于政府、企业的各行各业。我们正走向我国的档案大数据时代。 档案大数据的产生 过去,档案检索主要依靠手工著录、卡片检索。随着信息技术的进步、数据库技术的发展,计算机辅助档案管理使档案管理变得更为快捷和方便。档案数据主要来源于两个方面:1、各业务部门通过业务系统产生的业务数据转为档案数据;2、档案部
据WSJ报道,Google Ventures 领投了用大数据服务肿瘤医疗行业的创业公司Flatiron Health的 1.3 亿美元 B 轮融资,该轮的跟投者还有First Round Capital和Laboratory Corporation of America。据 Google Ventures 确认,这是他们迄今为止对医疗软件公司的最大一笔投资。 Flatiron Health 是一家想用大数据改变肿瘤医疗行业的科技公司,面对全美仅有 4% 的确诊肿瘤病人会参与临床
链接:https://github.com/lrs1353281004/Chinese_medical_NLP
为应用程序选择数据库可能是一个真正的挑战。不同的数据库设计服务于不同的目的,在这种情况下,由于他们的僵化模式和对数据类型的约束,关系数据库不能完全满足开发人员的需求。
以前的AI要想要辅助人类诊断,得先学会输入大量带标注的医学影像训练模型。现在不用了,AI只需读一读电子文字简历,就能具备病情分析能力。
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