“若有可能，我还希望再加上一个ICONIX方法，虽然它已经垂垂老矣，但该方法蕴含的一些设计思想仍有值得借鉴之处”
拼写错误、以及各种不准确和过时的信息就好比米堆里的砂子，如果不挑出来，企业和研究人员就很难利用大数据技术做出一锅好饭，而数据净化要做的工作就是去芜存菁。 卡里姆•科夏瓦杰是多伦多的一名医生和网络健康顾问，他要从500名医生那里反馈的海量数据中总结出怎样才能更好地治疗病人。但是众所周知，医生的“书法”本来就堪比天书，要想让电脑识别出其中的拼写错误和缩写更是难于登天。 比如科夏瓦杰指出：“患者是否吸烟是个很重要的信息。如果你直接阅读病历，你马上就能明白医生是什么意思。但是要想让电脑去理解它，那就只能祝你好运了
【导读】CMU邢波（Eric Xing）团队最近在arXiv上发布新论文，采用深度学习方法自动地从CT医疗影像中生成诊断报告，大大提高医生诊疗效率。写作报告对经验丰富的医生来说也是容易出错的，而且在人口高度密集的国家，写报告对医生来说无疑是费时和繁琐的。为了解决这些问题，其团队研究了医学影像报告的自动生成方法，以帮助医生更准确和有效地生成报告，未来可能对医疗领域产生重大影响。 邢波，生物和计算机双博士。 1988-1993年 清华大学物理学、生物学本科；1994-1999年 美国新泽西州立大学（Rutger
雷锋网按：本文译自Stanford ML Group，作者为Nicholas Bien，Pranav Rajpurkar，Robyn L. Ball，Matthew P. Lungren和Andrew Y. Ng等。文章主要介绍了深度学习模型MRNet在膝关节磁共振成像异常检测上的应用，研究发现，该模型显著降低了健康患者被误诊为前十字韧带撕裂的概率。点击文章底部「阅读原文」，查看英文版原文。
提高交通安全、改善医疗服务、提升环境效益——专家认为大数据技术在高级图像分析和图像识别领域潜力无限。 挪威卑尔根Uni Research公司的科学家Eirik Thorsnes表示：“计算机的高级图像
3200万观影人次、超过12亿元的票房和排名第一的上座率，让《中国医生》成了2021年暑假档最动人的电影。
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 那是伦敦的一个凄凉的大雾之夜，是那种让最勇敢的人也感到不安的夜晚。 我，夏洛克·福尔摩斯，被我亲爱的朋友兼同事，约翰·华生医生叫去协助他处理一个最重要的案件。 当我们在城市中曲折的街道穿梭时，华生向我介绍了案件的细节：一条价值连城的钻石项链，从一位富有的社会名流家中离奇失踪了，所有的证据都指向这位主人的女仆是罪魁祸首。 到达这位女士的宅邸后，管家迎接了我们，并带我们进入客厅，把我们介绍给女主人，即伊丽莎白·黑斯廷斯夫人。她是个高大威猛的女人，有一双眼
对医疗的关注源于之前异常火爆的一部电影《我不是药神》，整个故事源于这个天价药。因为天价，有人吃到倾家荡产，有人吃到另寻他方，用低价假药替代，。不是所有的假药都可以像那个印度药一样，以低廉的价格换取同样的药效，现实还有很多的“毒药假药”钻着空子在蔓延。对于老百姓而言，大家对医疗体系中的信任二字似乎总是难得，什么是解决信任最好的办法？想到这儿，很多人便把目光聚焦当下那个自带信任特性的技术---区块链。区块链技术本来就可以解决人与人人与物之间的信任问题，在医疗中区块链解决所谓的信任？我们一起来聊聊一、电子病历系统：
4月初，2019年国际医学人工智能论坛在上海举办。其中，智能化医疗器械监管分论坛尤其火爆，不大的会议室里挤满了听讲、拍照的人。可以看到的一个现象是，比起前两年的蒙头狂奔，医疗AI行业里的人开始慢下来听听“游戏规则”。
【新智元导读】IBM近日公布了“IBM 未来五年五大创新趋势”年度报告 (“IBM 5 in 5”)，其中包括：借助人工智能，语言将成为洞察心理健康的窗口 ；基于超级成像与人工智能，人类将拥有“超人”视觉；巨式显微镜将帮助人类掌握地球的复杂状况，呈现无限级细节；“芯片上”医疗实验室将充当健康侦探，实现纳米级疾病跟踪；智能传感器以光速探测环境污染。 IBM近日公布了“IBM 未来五年五大创新趋势”年度报告 (“IBM 5 in 5”)，其中列出了可能在未来五年里改变人类工作与生活方式的突破性科学创新。IBM预
都说人工智能不能取代医生，只能成为医生的工具，很快，打脸的事情就要来了。据外媒报道，美国食品及药品管理局（FDA）首次批准了一种人工智能诊断设备，该设备不需要专家医生来解释结果。这是一个叫IDx-DR的AI软件，能够通过视网膜图片检测眼疾。
来源：ScienceAI本文约1800字，建议阅读5分钟潜在的研究领域可能是自动估计 AI 结果中的不确定性。 人工智能获得洞察力和做出决策的方式通常是神秘的，这引发了人们对机器学习的可信度的担忧。现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。 随着机器学习越来越多地在现实世界中得到应用，了解它如何得出结论以及它是否正确变得至关重要。例如，人工智能程序可能似乎准确地预测了皮肤病变是癌性的，但它可能是通过关注临床图像背景中不相关的印迹来做
外媒 4月12日消息，微软正在进行关于收购全球最大语音识别技术公司 Nuance Communications 的谈判。
最近大火的 Waifu Labs 项目使用生成对抗网络方法，训练 AI 创作「虚拟老婆」。
在很多软件公司，特别是一些创业型的团队中，对于这样的情景可能大家都很熟悉：项目经理或者产品经理（产品狗）口头或者简单记录一下软件产品的大致要做的功能，直接就让研发团队的兄弟（程序猿）去狂撸代码。然后他就去喝茶撩妹或者回家陪老婆了...
【新智元导读】从传统 CAD 发展到今天深度学习驱动的智能医疗影像系统，新技术的兴起和应用为医疗领域带来了哪些变化？智能医疗影像系统离常规临床应用还有多远？特别是，身在这波澜壮阔的技术变革进程中的专家、放射科医生和创业者，他们有什么感受和感悟？深度学习在这一领域的应用还面对哪些技术上的挑战？希望这份来自医疗行业和创业者口述的第一手材料，能给您提供一些参考。 图像识别是深度学习等 AI 技术最先突破的领域，而在 AI 与医疗场景的结合中，目前看来，基于深度学习技术的医疗影像的识别与分析，也很可能会在整个智
JeremyHoward 打开了他将在Exponential Medicine 上做的机器学习的演讲。一个如史诗般的创造刚刚发生，他不得不把它包括在内。“在我登机之前，我之前的制作的演讲有一点过时，” Howard 说到。“所以我们不得不在飞机上对它做一点修改。” 什么使他如此兴奋？ 周一，谷歌将其深度学习的软件TensorFlow开源。深度学习代表了一些谷歌的最先进的服务，这其中包括最近的几项如自动回复邮件和图片搜索。但是在将代码开源之前，公司希望从总体上加快在深度学习软件方面和机器学习领域的速度。 “谷
◆ ◆ ◆ 导读 人工智能通过模拟人的思维、意识的信息过程，独立完成具体指令，它使得计算机得以完成只有人才能进行的工作，被誉为二十一世纪三大顶尖技术之一（基因工程、纳米科学）。从人脸识别、语音助手到机器人，人工智能技术正逐渐融入现代化生活。2030年，会有哪些人工智能应用将与我们息息相关呢？ 人工智能（AI）是计算机学科的分支，通过模拟情景、人的意识和思维独立完成具体指令。AI涉及的领域包括机器人、语言识别、图像识别、专家系统等等，它已经逐渐融入现代生活，并为其添姿增彩，最典型的例子包括苹果的Siri（智能
美国斯坦福大学（Stanford University）研究团队展示了一种“深度学习”算法，能够像执业皮肤病专家一样准确诊断潜在的癌性皮肤病变。 《自然》杂志（Nature）报道的这一癌症诊断发现只是2017年众多这类报道的一例，让我们管中窥豹，看到了人工智能可以协助医生甚至能与他们媲美的“软件诊断”新时代。 专家称医学图像，如照片、X光和核磁共振成像（MRI），与深入学习软件的匹配近乎完美，这推动了近几年识别照片中的人脸和物体的技术取得突破。 目前已经有公司在探索这种方法了。2016年12月
原文出处： tcz.hu 译文出处：码农网 – 小峰 程序员是注定灭绝的一个物种。 在一个来自于CGP Grey很精彩的视频中，他提出说，在不久的将来，大多数工作将会由机器替代。许多行业，从卡车司机到医生，在不久的将来将会消失或发生巨大的变化，创造出一种全新的社会体制。但是，这样一来似乎有点说不通——既然未来的计算机程序将会大放光彩，那么势必需要更多的程序员。毕竟，创建自动汽车、自动化的医疗诊断系统、小贩机器人等等，都需要程序员的参与，不是吗？ 大错特错。 编程是什么？ 编程是将理念（业务、法律、游
程序员的未来 在一个来自于CGP Grey很精彩的视频中，他提出说，在不久的将来，大多数工作将会由机器替代。许多行业，从卡车司机到医生，在不久的将来将会消失或发生巨大的变化，创造出一种全新的社会体制。但是，这样一来似乎有点说不通——既然未来的计算机程序将会大放光彩，那么势必需要更多的程序员。毕竟，创建自动汽车、自动化的医疗诊断系统、小贩机器人等等，都需要程序员的参与，不是吗？ 大错特错。 编程是什么？ 编程是将理念（业务、法律、游戏、数学问题等）翻译成机器可以执行，其他人可以读取的代码的学科。归根结底，程序
人工智能不管怎么+，都不能、更不允许改变这个行业的根本初衷，否则就是犯罪。 AI似乎有点过热了，热的似乎要“脱轨”。 从1956年被四位美国科学家提出概念以来直到到2016年，整个人工智能AI的第一个60年几乎波澜不惊。尽管有“三起两落”的曲折过程，但好像并没有引起太多关注。 不过从近年开始（有人说2016年是AI元年，有人说应该是更早），AI受到了前所未有的关注。从学术界到产业界，从产业界到资本市场，人工智能正在通杀四方，且有越来越猛的趋势，让人心惊胆颤、猝不及防。 正式在这样的背景下，一场以“硬科技”为
刚刚，吴恩达在推特上宣布了团队的最新进展：利用MRNet深度学习技术新开发了一种算法，可用于膝关节磁共振成像（MRI）的异常检测。
2月12日，科研期刊《自然·医学》（Nature Medicine）在线刊发题为《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》的医疗人工智能成果。
【新智元导读】Deepmind与英国NHS旗下的医院合作开发了一款AI眼部诊断工具，通过对眼部OCT图像的扫描，可识别出50多种威胁到视力的眼科疾病，准确率高达94%，超过了人类专家的表现。这是DeepMind的AI和机器学习算法首次打造出一款医疗产品。相关成果已发表在《自然·医学》期刊上。
嘿，朋友们！本文我将分享一些关于主动阅读和研究源码的一些想法。在我看来，阅读源码能够帮你成为一名更专业的开发人员。毫无疑问的是，阅读源码提高了我的软件开发水平。
如今，通过物联网实现的可穿戴医疗设备通过提供对患者控制其健康结果至关重要的信息，在医疗保健行业中发挥着重要作用。
手机本身就是一个消耗品，任何电子产品用久了，性能会下降，就会出现卡顿，死机等现象。不过手机的处理器的集成度很高，想要老化也需要十年左右的时间，所以手机出现卡顿的现象和处理器老化并没有很大的关系。
Petuum 专栏 作者：Baoyu Jing、Pengtao Xie、Eric Xing 机器之心编译 在过去一年中，我们看到了很多某种人工智能算法在某个医疗检测任务中 「超越」人类医生的研究和报
本文研究了如何利用计算机视觉和自然语言处理技术自动生成医学影像报告，提出了一个多任务学习框架，包括用于预测标签的视觉-语言多模态编码器、用于生成描述性文本的序列到序列模型以及用于生成图像描述的图像解码器。实验结果表明，该方法在自动生成医学影像报告方面具有竞争力，为未来的医学影像数据分析提供了新的思路和方法。
---- 一场地震灾难发生后，专业救援人员组成的队伍会奔赴现场，在废墟中搜寻生命体征、实行医疗救护、呼叫救援。 但在斯坦福大学首席人工智能科学家李菲菲(Fei-Fei Li)的想象中，对事件率先做出响应的并不是红十字会的志愿者或医护人员，而是那些能洞悉周边环境并响应人们需求的智能机器人，它们将竭尽所能拯救尽可能多的人。对这一场景背后所涉及的技术，李已经做了大量思考和研究，她认为如果计算机能够掌握最复杂的人类视觉认知能力的时候，这项技术就离我们不远了。 目前，由李及其带领的斯坦福大学人工智能实验室，在这
机器学习在最常用的脑部扫描（CT）形式中检测出诱发痴呆和中风的最常见病因，比现有方法更准确。
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的就医保险管理系统，包含了科室档案模块、医生档案模块、预约挂号模块、我的挂号模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，就医保险管理系统基于角色的访问控制，给挂号管理员、患者角色使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
前言：人类诞生至今，上万年的发展史中爆发了认知革命，农业革命，工业革命，信息大爆炸一直到今天的工业4.0时代，可以说每一次的变革都改变了世界，让站在今天的我们叹为观止，瞠目结舌。那未来呢？下一次让世界翻天覆地又是在什么时候？那个时候，HIT又是什么样子呢？《盗梦空间》里的男主角多姆·科布在电影里说过一句话我非常喜欢：既然是做梦，就干脆做的大一点，谁又能保证我们现在就不是在梦中呢？ 一、HIT与火热的互联网+ HIT的进步与计算机技术的发展密不可分。在过去的十几年时间里，随着计算机技术的发展，医疗信息系统的建
根据西奈山伊坎医学院进行的一项研究，一种旨在识别各种急性神经系统疾病（如中风，出血和脑积水）的AI平台，可以在1.2秒内识别CT扫描中的疾病，比人类诊断更快。论文发表在“Nature Medicine”期刊上。
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
在云知声的构想中，“智慧医院”是由面向医务工作者的智慧医疗、面向患者的智慧服务、面向医院的智慧管理构成的。
大量、优质病理医生的紧缺，让基层的两癌筛查工作进展异常缓慢。业界的一个测算结果是，如果要完成全国3.51亿适龄妇女的两癌筛查，以目前人工的方式需要18年。这个数字到底意味着什么？
IT之家 12月25日消息 近期一档人工智能节目中，人工智能阅片机器人的表现，引起了广大网友的关注，智能阅片机器人单挑15名来自全国三甲医院的有着数十年阅片经验的主任医师，智能阅片机器人对所有样片精准检测，堪称完胜。 比赛的结果也说明了人工智能领域在医疗方面有着广泛的应用前景，借助人工智能，在未来，可以极大程度上提高医生的诊断和工作效率，同时，”人工智能医生“也能弥补偏远地区人手不足的问题，也将为基层医疗带来更加珍贵的医疗资源，人工智能的发展，在医疗领域也描绘出了一片伟大蓝图。 在国外，”人工智能医生“
据加拿大麦吉尔大学报道，人工智能有助于阿尔茨海默症的早期诊断。想象一下这样的情形：多年后医生能够识别出谁可能会患老年痴呆症。这种预后能力可能会让病人及家人有时间来规划和管理治疗与护理。多亏了加拿大麦吉尔大学（McGill University）进行的人工智能研究，世界各地的临床医生可能很快就具备这种预测能力了。 加拿大道格拉斯心理健康大学研究所(Douglas Mental Health University Institute)神经影像实验室（Translational Neuroimaging
一来是因为许多在孕期的准妈妈，对这种疾病并不了解，直到出现症状了才去就诊，错过了最佳的治疗时机。
作者： Alvin Rajkomar、Jeffrey Dean、Isaac Kohane
由机器之心与上海市北高新联合主办的市北·GMIS邀请到AI界“网红级”人物——吴恩达（Andrew Ng）。吴恩达是斯坦福大学教授、Landing.ai创始人&CEO、在线教育平台Coursera的联合创始人，也是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。接下来便是Andrew为我们带来的主题演讲——《企业的人工智能转型》，让我们一睹为快吧！
数据猿导读 羽医甘蓝成立于2016年6月，是一家将人工智能技术用于医疗影像识别和早期筛查的科技公司。其创始人丁鹏说，羽衣甘蓝的花语象征华美、祝福以及吉祥如意，这与羽医甘蓝公司成立的初衷相一致，希望通过
203室坐着一位护士，她只为你拍张视网膜照片。很快，旁边一台机器已经显示出检测结果了。
PAC 团队的负责人是李飞飞和医学教授 Arnold Milstein，其整合了斯坦福以及其他医学院的一系列跨学科资源，主要是想用 AI、计算机视觉等技术解决一些医疗健康中的难题。
但对许多医疗领域的人来说，，尽管算法处理数据的能力显而易见，但护士和医生微妙的、基于判断的技能并不是那么容易数字化的。
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