【新智元导读】 随着国家关于人工智能和大数据国家战略扶持措施的相继落地，这一轮AI角逐将很快出现分水岭，医学影像AI可能迎来洗牌，高下很快有结果。由汇医慧影和斯坦福大学医学院Department of Radiation Oncology AI Lab联合发起的“中美医学影像人工智能前沿峰会”于12月2日-3日在美国硅谷召开，针对医学影像创新和AI场景落地以及AI临床需求融合问题进行深入探讨。本文带来最新干货分享。 受益于大数据和人工智能技术的发展，医学影像人工智能公司如雨后春笋般涌现，并迅速成为资本的宠儿
在传统医疗领域，医院内每日的医学影像数据量巨大，影像科医生做着大量重复性和机械性的工作。每张片子都需要医生仔细筛查和甄别，耗费了大量的精力，同时过于机械和重复性的工作也使得医生可能由于过于疲乏而产生判断上的失误。
AI能够在CT诊断新冠肺炎中做什么？沈定刚教授明确提出了三点：定量分析、前后片对比以及向医生推荐诊断优先级。
专注于超声人工智能动态医学影像分析的初创公司深至科技在上周宣布完成B轮亿元级融资。
截止到2月23日，阿里达摩院医疗AI团队研发的新冠肺炎CT影像识别算法，已对3万多个临床疑似病例进行了诊断。实际结果显示，单个病例影像数据的上传和分析可在20秒内完成，准确率达到96%。
导读：4月12日，2018中国“互联网+”数字经济峰会在重庆召开。当天下午的医疗AI分论坛吸引了众多国内顶尖的学术科研人士参与，中国工程院院士、国家消化病临床医学研究中心主任李兆申，中国医学科学院、北京协和医学院教授乔友林，中国人民解放军军事医学研究院信息中心主任赵东升等名家受邀发表演讲，腾讯技术工程事业群架构平台部总监朱建平也发表了题为“打开人工智能乳腺疾病诊断的黑盒”的演讲，全面介绍了腾讯在乳腺癌影像AI诊断方面的进展，以下为演讲实录。 各位嘉宾大家好，今天给大家分享下我们在乳腺癌影像AI诊断方面的
腾讯 AI Lab 今日在南京举办的「腾讯全球合作伙伴大会」上宣布，其AI+医疗领域研究已抢先从影像筛查进入病理分析阶段，相关的「智能显微镜」项目已在研发测试阶段。
据悉，近期频繁取得多项国内国际权威认证的AI医疗企业“科亚医疗集团”又有了新进展，其基于深度学习算法的CuraRad肺炎筛查智能分诊系统于近日得到美国食品药品监督管理局（FDA）允许，可以即刻进入美国新冠肺炎相关的临床使用并进行商业销售。
由于培养投入大，周期长，医护人员的数量在短时间内很难大幅度增加，而人工智能技术可以辅助医疗工作，缓解当前医护资源不足的状况。
如果说过去四年是人工智能商业化进程的上半场，那么即将结束的2019年，已正式把这个行业领入至下半场。
这个星球上的人们，或许还没有做好迎接人工智能医生的准备。不过，加州大学旧金山分校(UCSF) 的研究人员培育的AI，已经在心脏图像的分类比赛上，超过了参赛的人类心血管医师。
人工智能（AI）正在医疗保健领域取得巨大的突破，不仅改善了诊断和治疗的准确性，还提高了医疗保健的效率和可及性。本文将深入探讨AI在医疗保健领域的应用，包括医学影像分析、疾病预测、个性化治疗和医疗数据管理等方面的突破和创新。通过适当的代码示例和深入分析，我们将看到AI如何在医疗保健领域挽救生命并推动医学科学的进步。
人工智能（AI）正在逐渐改变医疗保健行业的面貌，为患者和医生带来了许多创新和改进。本文将探讨AI在医疗保健领域的应用，以及它如何改善诊断、治疗和患者护理。
新智元报道 编辑：张乾 【新智元导读】四川大学华西医院与依图医疗合作研发国内首个肺癌临床科研智能病种库和全球首个肺癌多学科智能诊断系统，让人工智能走向临床科室，也给AI医疗创造了更多想象空间。
根据WHO下属“国际癌症研究机构”公布的最新全球癌症数据报告，2018年全球新增癌症诊断病例约1910万，死亡病例约960万。约1/5男性和1/6女性在一生中会罹患癌症，1/8男性和1/11女性因癌症而死亡。
最近，腾讯牵头的「医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台」正式通过科技部高技术研究发展中心的综合绩效评价。这个名字有些长的平台，三年前我们也介绍过一次。那时平台的建设刚刚开始。
2018年3月IPO后，西门子医疗表现持续稳健。在GE、Philips、Siemens Healthineers）医疗三巨头中，GE换帅，飞利浦转型。相比较而言，西门子医疗的稳中求进实属难得。
病毒核酸检测一直是检测新型冠状病毒肺炎（novel coronavirus pneumonia, NCP）的关键步骤，但始终苦于试剂盒市场的供不应求，不少疑似患者都无法得到确诊。
“都消失了。”Jeet Samarth Raut 的母亲在进行一次放射线扫描后听到这个好消息。 两周后，另一名医师的检查结果表示是乳癌。当然科技能做到更好的诊断水平，年轻的创业者利用 NVIDIA GPU 的深度学习软件来减少误诊的数量。 无论在 Raut 位于伊利诺州乡下的老家（也是他的母亲开始接受治疗和复原的地方）或是在开发中国家，扫描、认知和解读方面的错误不利于正确进行诊断。 Raut 和他的创业伙伴与哥伦比亚大学校友 Peter Wakahiu Njenga 共同在纽约创立了 Behold.ai这家
医学影像是医疗数据最密集的领域，医疗数据中超过80%来源于医学影像，人工智能技术已经应用在医疗行业多个领域，但医学影像是应用最成熟的领域之一。深度学习算法模型的训练需要海量数据支撑，医学影像由于其数据密集的特性，让以深度学习为代表的人工智能技术有了广阔的发挥空间，而其中又以X光、CT等类型影像的识别分析最为成熟。
雷锋网《AI掘金志》频道：只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
这段时间的疫情猛烈，AI每一次在医疗领域的落地都在帮助白衣天使拯救生命。从疫情预测到检测体温再到药物开发，人工智能争分夺秒，蓄势待发。
记者 | 谷磊 近日，科大讯飞可谓喜报连连，除了日益蹿升的股价，技术方面的好消息也不绝于耳。8月7日，科大讯飞在其官方微信公众号上给外界传递了一封喜报，并附以“科大讯飞刷新LUNA医学影像国际权威评测世界记录！”这样振奋人心的标题。 提到科大讯飞，相信很多熟悉这家公司的朋友们会联想到它在语音识别、语义理解、机器翻译等领域的耕耘，但它究竟是什么时候涉足到计算机视觉和智慧医疗领域的呢？ 据AI科技大本营了解，讯飞早在2010年开始在视觉领域持续投入，2015年涉足智慧医疗领域，不仅将智能语音技术应用到了医疗
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日，在机器之心 AI 科技年会上，数坤科技研发副总裁危夷晨发表了主题演讲《AI 在医疗影像的应用和探索》，对 AI + 医疗影像行业进行了全面的介绍。 以下为危夷晨在机器之心 AI 科技年会上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 感谢机器之心邀请我来参加这次活动，我是数坤科技的危夷晨。 我长期从事计算机视觉方面的科研和产品研发，之前在旷视科技和微软亚洲研究院工作。最近我加入了数坤科技，从事 AI 医疗影像方面的技术研发。 这次的分享主要是一个对于
【新智元导读】斯坦福大学医学院与 Langlotzlab 合作创建的一个 PB 级的大型医疗影像数据集 Medical ImageNet 最近发布，从官方网页的介绍中可以看到，该数据集包含近万张临床X光片，以及超过440万斯坦福的检测即将公开。如此大规模的医疗数据集有望解决医疗影像数据不足问题，助推利用机器学习分析医学图像方面的进步。 Medical ImageNet 这是一个PB级规模的，基于云，多机构，可搜索，开放的诊断影像研究库，目的是开发智能影像分析系统。 主要目标 数据转移/联合/诚实中介者（ho
“AI只是个算法，没有独立的门槛。”，“医疗AI只是一阵风，就像互联网医疗一样”，面对医疗AI的种种质疑，道彤投资创始合伙人孙琦这样说。 今年以来，医疗AI的投融资非常热，就像前两年的互联网医疗、精准医疗热一样，很多创业者及资本涌入其中。来自CB Insights报告显示，2017年第一季度，AI初创企业融资成交了245笔，融资总额超过17亿美元。医疗健康一直是AI的重要领域，在海外及中国市场，均出现了单笔亿元以上的融资。 在这个过程中，也有很多声音与质疑。比如医疗AI到底是不是一阵风？AI+还是+A
作为国内最早一批密集报道医学影像AI产学融合与医工交叉的媒体。2018年，雷锋网AI掘金志全程报道了从海外MICCAI、RSNA、CVPR到国内ISICDM、MICS等众多顶级大会，同时也是多个知名医学图像分析学术论坛的独家媒体与首席合作媒体。
2018年全球新增癌症诊断病例约1910万，死亡病例约960万；约1/5男性和1/6女性在一生中会罹患癌症，1/8男性和1/11女性因癌症而死亡——这组惊人的数据，来自于WTO下属“国际癌症研究机构”公布的最新全球癌症数据报告，调查范围覆盖全球185万个国家和地区，涉及36种癌症的发病率和死亡率。
截止到2月6日，随着新冠病毒肺炎疫情的不断发展，全国累计已有31161例确诊病例，26359例疑似病例。不过，由于医疗资源高度短缺，尤其核心疫区的快速诊疗能力出现结构性缺失。
2019年2月7日，武汉某医院急诊科，武汉理工大学职工黄先生（化名）因为胸痛在值班医生的安排下刚刚做完心脏CT，正在焦急等待结果。这一天正好是正月初三，门诊尚未开放，彼时的急诊大厅里乌泱泱全是各种看病的患者，值班医生桌前围满了病患，CT室门前更是“门庭若市”，焦虑写在每一个在走廊里的患者或家属身上，与春节的喜庆格格不入。
【新智元导读】昨天，备受关注的全球首场神经影像人机大战在国家会议中心举行，在脑肿瘤和脑血管影像判读比赛中，医疗AI最终以高出20%的准确率战胜25名人类医生。如果这款AI产品投入实用，核磁检查的出片速度将从现在的几天缩短至几分钟。
本文主要介绍了世界互联网大会中医疗投资领域的一些热点和趋势，以及人工智能在医疗领域的应用。作者认为，随着医疗领域对人工智能技术的需求不断增长，未来几年将是人工智能在医疗领域发展的关键时期。目前，医疗人工智能已经进入了实用阶段，但距离成为医生还有很长的路要走。尽管人工智能在医疗领域的应用取得了一定的成果，但数据的有效性和互联互通问题仍然亟待解决。同时，医疗人工智能的法律法规和伦理道德问题也引起了广泛关注。总的来说，医疗人工智能的发展前景广阔，但需要克服的难题也很多。
雷锋网消息 据动脉网报道，硅谷公司Subtle Medical（深透医疗）的首款产品SubtlePET刚刚获得了FDA认证。值得一提的是，深透医疗是一家由华人创办的医学影像AI企业。而随着SubtlePET获得FDA认证，深透医疗也正式成为第一家真正将产品推向美国市场的具有中国背景的医学影像AI企业。
这个问题有两种答案： 看好AI的人会说YES，因为用不了几年AI真的会取代那些平庸的医生，会取代那些Below average（低于平均水平）的医生，但是暂时不会取代那些Above average（高于平均水平）的医生。 不看好AI的保守医生会说NO，TA真的是发自内心的，天真的以为AI不会取代任何医生。其实未来最需要AI的是Below average的医生，也是最不理解和最不能接受AI的人。 最近AI很火，不仅仅是在投资界很火，在学术界也很火。 好的AI公司很容易融到钱，连不咋地的AI公司也拿到钱了，
今日，AI医疗公司数坤科技宣布完成2亿元B轮融资，创世伙伴资本领投，A轮投资方晨兴资本、华盖资本，天使轮投资方远毅资本跟投。这是数坤科技在2019年完成的第一笔大规模融资。
近日，《柳叶刀-数字医疗》期刊刊登了一篇“用人工智能算法诊断前列腺癌”的论文，论文中，作者除了报告了一项盲法临床验证研究，还部署了一种基于人工智能的算法用来处理常规临床应用任务，具体而言是辅助前列腺疾病诊断。
辅助诊断只是AI在医疗影像应用的一个点，西门子正在做的是提供更多的点，并连接成一根链条
几乎所有在研究期间发表的医学影像AI算法性能的评估实验，都是为验证技术概念的可行性而设计，没有对AI算法在实际临床环境下的性能进行严格验证。
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
回首过去的一个月，是中国科技承压颇重的一个月。不仅大量行业面临着线上化、远程化、无接触化转型，社会各个环节的防疫工作中，同样也需要技术能力的支持。仿佛短时间内，社会中出现了无数个大大小小的反应场，考验着科技能力在其中激发的化学反应。
“去拍个片子吧。”这是去医院看病常常能听到的话。现代医学诊断越来越倚重影像，专业医疗科学网站估计：医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像。然而，即便设备产生了高精度的大量影像，针对这些数据的分析，现在主要还是靠人工完成，人都是要犯错的，所以误诊难以避免。这点中外概莫能避，从影像误诊人数来看，美国每年的误诊人数达到了 1200 万，中国每年误诊人数高达 5700 万。
秦勇，鹰瞳科技（Airdoc）COO，中国人工智能学会智慧医疗专委会委员，长期从事医疗人工智能方向的工作，拥有丰厚的项目经验、管理经验和技术积累，参与多个医院人工智能应用基地的建设项目，对人工智能在医学特别是眼科领域的应用有深入的研究，在核心期刊发表高水平论文十余篇。2021年11月5日，鹰瞳科技在香港联交所主板上市，被誉为“医疗AI第一股”。
【新智元导读】人工智能技术的发展，给垂直产业带来巨大变革，以医疗、无人车、安防、金融等垂直行业的变化最受到关注，多位知名投资人都强调现在真正能落地的就是AI在垂直行业的应用，可谓“不垂直，不快乐”。但是AI虽火，人的价值中存在批判性思维：医疗AI最有前途的技术是否是深度学习？是什么样的技术要诊断22542个ICD10疾病？谁能成就医学界的ImageNet？ 新智元于3月25日参加智慧未来·医疗人工智能峰会，活动由汇医慧影、英特尔医疗等联合主办。其中汇医慧影成立于2015年，其创始人柴象飞两年前从斯坦福大
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
不知不觉间，我们与新冠疫情的对抗已经渡过了紧张阶段，回顾中我们可以发现，在这场抗击新冠疫情的战役里，AI已然成为了一位不可或缺的参与者。包括像针对病毒基因测序的AI算力和算法的开放，新冠肺炎医疗影像资料的AI诊断等辅助手段的落地；以及公共交通枢纽的AI测温，在社区查验居民出入的AI口罩识别，在医院酒店为病患配送物品的智能机器人，线上医疗咨询的AI客服等应用的推广……
赋能（Empower）是这个DT时代，最伟大的科技词汇之一。谷歌掌门人拉里·佩奇、阿里巴巴集团参谋长曾鸣等都提及，未来组织中最重要的功能已经越来越清晰，那就是赋能。
斯坦福大学研究人员开发出AI算法，能够提前12个月预测患者死亡时间，准确率高达90%。能预测死亡时间的医疗+AI，离拯救生命还有多远？
在1966年经典科幻片《神奇旅程》（Fantastic Voyage）里，一队医生和一艘太空时代的潜水艇缩小了尺寸，注射进一名受伤的科学家体内，企图清除脑部血块。 显微医疗团队虽尚且无法进入人体进行医治，人工智能、深度学习及 GPU 的组合却是给了我们类似的思考角度，从详细展现消化道的内部开始。 来自波兰的新创公司 CTA.ai 开发出一套名为“GastroView”的软件，能分析以胶囊形态吞下肚之微型摄影机所拍摄的消化道影片，大幅加快诊断结肠与肠道异常情况的速度，还提高了诊断正确率。 并且让患者在接受这些
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