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攜手Watson醫(yī)準(zhǔn)智能推出達(dá)爾文智能科研平臺

2019-05-15 14:14
來源: 粵訊

5月15日,醫(yī)準(zhǔn)智能發(fā)布AI醫(yī)學(xué)科研平臺——達(dá)爾文智能科研平臺,集合Watson Machine Learning Accelerator在深度學(xué)習(xí)的全球?qū)嵙Γ约搬t(yī)準(zhǔn)智能在影像組學(xué)上的深度研究實(shí)踐,幫助醫(yī)生零距離接觸AI,高效自主進(jìn)行醫(yī)療研究。

“Watson Machine Learning Accelerator一直在尋求細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)頭雁,我們很高興看到醫(yī)準(zhǔn)智能在肺部和乳腺的智能檢測方面取得的卓越成就,高效精準(zhǔn)的特征給我們留下了深刻印象。” IBM中國系統(tǒng)開發(fā)中心人工智能解決方案總監(jiān)崔瑋博士表示,“而現(xiàn)在在Watson Machine Learning Accelerator上,用戶已經(jīng)可以直接調(diào)用醫(yī)準(zhǔn)智能的肺部和乳腺智能檢測結(jié)果,我相信能夠幫助用戶體會到更美妙的AI+醫(yī)療體驗(yàn)。此外,用戶也可以通過達(dá)爾文智能科研平臺,快速安全的使用Watson Machine Learning Accelerator,進(jìn)行深度學(xué)習(xí)研究!

AI融入科研 成長有煩惱

醫(yī)學(xué)研究的方式正在改變,一方面醫(yī)療數(shù)據(jù)極速增長,為研究提供了大量素材;另一方面醫(yī)生為工作和研究付出巨大的時間精力,經(jīng)!安豢爸刎(fù)”。于是,AI走入醫(yī)學(xué)研究,醫(yī)生發(fā)現(xiàn)臨床需求,通過與AI公司合作,共同進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析建立模型,快速產(chǎn)出科研成果。

應(yīng)用AI,醫(yī)學(xué)研究已經(jīng)取得了非常豐碩的成果,最近兩年很多重要的論文都是以醫(yī)生與AI公司聯(lián)合體的方式產(chǎn)出。“我們與很多客戶也有這方面的嘗試,其中有一些成果在歐洲放射學(xué)會等國際會議上進(jìn)行展示,受到了國內(nèi)外行家的廣泛贊譽(yù)!贬t(yī)準(zhǔn)智能創(chuàng)始人兼CEO呂晨翀表示,“但是這種方式還有一定局限性,算法團(tuán)隊(duì)能夠承接的項(xiàng)目有限,難以滿足需求的爆炸性增長,而且溝通成本比較高,效率比較低!

醫(yī)生能夠自主應(yīng)用AI進(jìn)行臨床研究,是最高效的解決方式。但是,深度學(xué)習(xí)和影像組學(xué)研究的門檻很高,不僅需要代碼能力還需要全面的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)。而將這些能力“打包”集成到一個平臺上,則可以有效提升醫(yī)生使用AI的可能。

高易用、強(qiáng)安全的國際領(lǐng)先AI科研平臺

達(dá)爾文智能科研平臺支持包括CT/MR/DXR等多種類型的數(shù)據(jù),內(nèi)置了Watson Machine Learning Accelerator和醫(yī)準(zhǔn)智能影像組學(xué)雙平臺,具備標(biāo)注工具、特征提取、模型訓(xùn)練以及模型實(shí)施一體化特征,全面滿足醫(yī)生的科研需求。

Watson Machine Learning Accelerator一直是全球領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)平臺,具備最強(qiáng)大的模型調(diào)試工具,通過專業(yè)和高度自動化的參數(shù)搜索功能輕松學(xué)習(xí)出模型。

醫(yī)準(zhǔn)智能組學(xué)科研平臺是基于影像組學(xué)的,高度可解釋性模型的研發(fā)平臺,提供豐富的交互功能,僅需要拖拽和點(diǎn)擊操作即可完成標(biāo)注到應(yīng)用的全部流程;為疾病的診斷提供豐富定量的特征,將醫(yī)療影像從定性征象診斷走向高度定量特征診斷;并支持模型訓(xùn)練過程監(jiān)視(準(zhǔn)確率、Loss值等指標(biāo)),具備模型評價可視化,以及特征可視化和特征降維功能。平臺通過組件化的形式自主控制整個學(xué)習(xí)流程,產(chǎn)生出豐富的模型。

在素材整理階段,平臺提供自動分割功能和標(biāo)注工具,AI自動病灶分割和自定義病灶區(qū)域兩種模式,幫助醫(yī)生進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,提升效率。在影像導(dǎo)入到系統(tǒng)后,AI自動對影像進(jìn)行一次分割,醫(yī)生可以選擇其中的優(yōu)質(zhì)結(jié)果作為科研素材。此外,醫(yī)生也可以選擇通過標(biāo)注工具對影像進(jìn)行主動標(biāo)注,或者修改AI的自動分割結(jié)果作為科研素材。

總體而言,達(dá)爾文智能科研平臺在安全性、易用性和領(lǐng)先性上都表現(xiàn)優(yōu)異,具體來說:

安全性:

底層采用IBM服務(wù)器架構(gòu),IBM擁有國際領(lǐng)先的企業(yè)級服務(wù)器架構(gòu),數(shù)據(jù)內(nèi)網(wǎng)傳輸、雙盤存儲,安全穩(wěn)定;

易用性:

先進(jìn)的web端標(biāo)注工具,可以快速勾畫ROI,加速科研;

支持多任務(wù)、多用戶協(xié)同工作,先進(jìn)的GPU調(diào)度方案,支持多位研究者同時高效科研;

領(lǐng)先性:

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型采用算法工程師專門調(diào)優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),算法表現(xiàn)更好;

組學(xué)模型能夠提取接近1000維組學(xué)特征,并能自動進(jìn)行特征篩選和分類;

攜手Watson醫(yī)準(zhǔn)智能推出達(dá)爾文智能科研平臺

“達(dá)爾文智能科研平臺是我們研發(fā)能力的一次集中輸出,我們在輔助醫(yī)生研究上有過很多非常成功的案例,這次將算法能力平臺化,不僅包括了我們在影像組學(xué)的積累,還得到了Watson Machine Learning Accelerator的大力支持!眳纬苛堈f,“我相信,這個平臺能夠?yàn)楦噌t(yī)學(xué)研究者帶來更高效精準(zhǔn)的AI研發(fā)體驗(yàn)!

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