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消化内镜视频教学管理系统公开招标公告

来源:华润

医学图像的算法也好,模型也罢,怎样将其变成一个比较完备的系统,落地到医院的系统部署方式,往往更具有现实意义。

【关于系统部署方式的更多讲解,请回看视频 00:50:30 处,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

我们的医学图像 AI 也会落地到医院,进行合作,对外赋能。比如通过医学图像 AI as a Service(AIaaS) 平台集成多类医学图像分析功能,经审核合资格的机构用户与专业用户,可以进入到该平台,使用模型体验、API 调用等服务。平台根据模型体验和 API 调用的次数,进行额度扣除。而用户也可因为帮助改善模型和提供算力,获得额度奖赏。

关于皮肤图像分析的案例,我会讲到银屑病 AI、面部皮肤病 AI 以及面部皮肤 AI 副产品,即皱纹斑点等目标检测处理这三个案例。

【关于牙齿根管识别、目标检测用于皮肤图像分析的案例具体讲解,请回看视频 00:59:58 、00:63:22 处,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

我们做得比较好的还有用于肺结节 CT 分析的 3D 目标检测,下面我也跟大家简单分享一下。

视频内窥镜:消化内镜视频教学管理系统公开招标公告
消化内镜视频教学管理系统公开招标公告

3D 目标检测在肺结节 CT 分析中的应用,表明目标检测的集成框架和方法除了可以用于比较浅层次的皮肤识别领域,还能在医学图像识别中比较大型的、难度比较大的场景中使用。肺结节识别采用的是 3D Faster RCNN 的 RPN 网络,它能减少需要调节的网络参数,既没有后续的全连接做分类,也不需要在后面接一套 3D CNN 来做降假阳。

【关于 3D 目标检测用于肺结节 CT 分析的讲解,请回看视频 00:72:20,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

最后分享一下如何跟医生做好 AI 合作,我们看重的 AI 工程师的能力主要有以下几个:

第一个,和医生协作的能力(这一能力与 EQ 有关)。传统的机器器学习中,往往只需要跟设备和代码打交道,而医学影像研发需要经常和医生沟通,把医生的思路不断地模拟成代码。其中的很多思路和方法都无法从论文里面得来,和医生的协作往往是 AI 研究人员需要具备的能力。

第二个,从数据中找寻优化模型思路的能力,即问题解决能力(这一能力与 IQ 有关)。医学影像数据,每个医院都不一样,主要体现在医院的场景、拍摄手法等。很多时候,甚至每个病种的数据都没有前人的工作可参考。这就需要我们花大量的时间泡在数据里面,寻找数据里面的规律,来优化模型。控制好数据敏感性,防止 garbage in garbage out,从而能控制好数据,就能控制效果。

AI 工程师这一能力的天分体现在:每次接触的数据都不同,判断思路路都不同的情况下,能迅速的找到解决问题的关键。而进一步的天分还体现在能抽象推出标准、实用新框架的能力。

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