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为科研助燃,医生有了零门槛AI科研平台

2019-04-04 17:25:52来源:健康时报网|分享|扫描到手机

(健康时报记者 井超)临床与科研是中国医生的两大任务引擎,但由于时间精力及前沿技能所限,在繁忙的临床工作中持续进行高质量科研创新存在诸多难题。如何利用最先进的人工智能技术优化效率进行科研研究,近日,推想科技发布AI学者科研平台InferScholar® Center,为医生提供零门槛应用AI科研能力,哪怕不会编程,也能借此平台快速将深度学习、影像组学以及文本数据处理相关的前沿技术应用到自己的临床科研实践中。

现在,越来越多的医学研究者不仅希望使用AI产品,也希望结合自身的医疗大数据和临床经验优势,进行AI方面的自主临床研究。然而,从事深度学习和影像组学研究往往需要具备扎实的代码能力,以及全面的数学、统计、计算机工程基础,甚至还需要认知科学的理论常识,形成这样跨学科的知识体系往往需要多年的系统化训练,而绝大多数医疗机构缺乏进行深度学习及影像组学研究的基础设施和专业人员。于是,更加智能化、简单易用的临床科研助手成为需求空白。

推想科技为医生提供的科研平台可提供临床科研全流程的可视化操作,医学研究人员无需进行任何代码编程即可开展AI医学研究。它是一款集软、硬件一体的医学人工智能专用设备,可用于医学影像大数据管理与分析、数据标记、深度神经网络模型构建、影像组学特征提取、组学特征分析与机器学习模型构建等研究。它可应用于X线、CT、MRI、PET/CT、病理切片、消化内镜等多种影像数据深度学习与影像组学建模。除医学影像数据外,InferScholar®Center同时还能够合并利用临床结构化文本信息,研究各类医学命题。

推想科技营销总裁席渭龄表示,很多医院和医生都高度重视数据的安全性。而InferScholar®Center可以在与互联网完全隔离的环境中工作,做到数据不出院,保证了医院所有的科研数据、模型算法、研究成果均无泄漏风险。

医者可通过InferScholar®Center构建专属AI进行研究,自主选择孵化AI的数据、模式、逻辑、参数等,将让AI更加契合医疗业务特性,并从临床角度获得更多科研成果。其模型研究和孵化工具,可广泛应用于肿瘤、心血管、神经系统、呼吸系统等疾病影像检查的智能化、精准化研究,尤其是对于疾病早期诊断、治疗监测、预后预测的影像人工智能研究具有重要价值。

(责任编辑:步雯)

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