11月13日，公司创始人兼首席执行官陈浩Vision Healthcare的首席科学家和香港中文大学的博士分享了人工智能在医学成像中的应用和思考。 Vision Medical Technology是一家高科技驱动的创新公司，由香港中文大学的医学影像计算与分析实验室孵化而成。创始团队是由香港中文大学的教授和医生组成的团队，以及全球500强高管。其核心是基于计算机医学图像分析和人工智能技术来自动分析和识别医学图像大数据，旨在为公立/私立医院，第三方开发高质量的医学图像分析软件和大规模图像分析平台。独立的成像测试中心，医学成像设备提供商和其他用户组提供高性能和低成本的计算机辅助诊断产品，服务和解决方案。 ＆amp; nbsp;在演讲中，陈浩首先介绍了医学成像领域需要改进的方向。他认为，目前我们需要做四件事，其中之一是用于医学成像的AI辅助诊断系统。诊断系统分为三个方向，放射辅助诊断系统，放射治疗辅助诊断系统和AI病理辅助诊断系统。其中，放射治疗属于放射方向，因此有两个主要方向。视觉医疗技术还拥有两个专门的团队，分别负责放射学辅助诊断和病理学辅助诊断系统。通过对病理图像的处理，例如病灶标记，定性判断，定量测量，三维建模等，以协助医生。二是构建远程诊断平台。通过该平台，我们的模块化工具将紧密整合医生和专家，并为全国各级医院的患者提供服务。第三，与PACS制造商，成像设备制造商和第三方平台的合作。我们已经在香港完成了相关平台的建设，在深圳正在建设中的医学影像计算中心和大数据中心。我们最近获得的数据是数百TB的数据。以前，我们处理了1000人的数据。在今年年初，花了三个月的时间花了三个服务器来获得结果。使用当前的技术，我们可以在半天之内产生结果，因此确实存在建立医学影像计算中心的必要性。第四，解决当前的医疗困境，即医疗资源不足的问题。例如，放射学数据的年增长率为30％，而医生的增长率仅为1％。数据的增长速度远远超过医生。第二是关于病理科。目前，我国有9,000名获得许可的病理学家，缺口超过50,000。医生+人工智能的工作场景可以为解决这一难题提供帮助。关于人工智能+医学成像的未来发展，陈浩说：“人工智能的前身是计算机辅助分析。它的两个核心是病变检测和定量分析，可以减轻医生的负担，提高工作效率，并减少错误。协助诊断并实现患者的最终利益。当前，人工智能医学成像所面临的挑战包括数据质量；临床嵌入和靠近诊所使用；泛化能力。对于算法或公司研发人员，不同的医院，不同的制造商和不同的设备扫描，图像的泛化能力是什么？这是我们目前最常做的事情；另一个是可维护性，应该易于维护；在易用性方面，它必须满足医生的需求并符合医生的使用习惯。 。 ＆amp; rdquo;＆nbsp; ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp; ＆amp; nbsp;