Pada tanggal 30 Juni, pidato luar biasa seperti apa yang akan disampaikan oleh lima tamu dengan wawasan mendalam tentang industri dan akademisi ke CCF-GAIR 2018? Kami akan menunggu dan melihat!
Teknologi "AI + Medical Imaging" menjadi semakin matang, dengan terobosan berkelanjutan dalam akurasi diagnosis, kecepatan dan cakupan penyakit, dan diharapkan dapat memasuki tahap efisiensi dan ketersediaan tinggi segera. Seiring ekspektasi orang-orang terhadap teknologi AI yang terus meningkat, pandangan bahwa AI melampaui atau bahkan menggantikan manusia telah meningkat untuk periode waktu tertentu, dan manusia serta teknologi tampaknya berdiri di sisi yang berlawanan.
Namun, melepaskan ketegasan dan membumi, kita akan menemukan bahwa perkembangan teknologi berasal dari kebutuhan manusia, dan itu adalah hasil dari kemakmuran bersama dan simbiosis. Khususnya di industri medis, semakin cerdas AI, semakin tidak dapat dipisahkan dari penelitian terus-menerus oleh para ilmuwan algoritme, dan semakin cerdas AI, semakin tidak dapat dipisahkan dari pendidikan dokter yang berkelanjutan.
Bagaimana kita memandang pencitraan medis masa lalu dan masa depan melalui mata AI?
Pada tanggal 30 Juni, KTT Kecerdasan Buatan dan Robotika Global CCF-GAIR ke-3 "Sesi Visi Komputer", kepala petugas teknologi raksasa teknologi, ketua KTT akademik internasional, dan direktur laboratorium AI dari universitas terkenal di dunia akan membagikan gambar medis paling mutakhir kepada publik Hasil penelitian dan komersial perusahaan akan memberi Anda pemikiran dan perasaan baru.
Direktur Laboratorium Utama Pencitraan Molekuler, Akademi Ilmu Pengetahuan China Tian Jie
Laboratorium Utama Pencitraan Molekuler dari Akademi Ilmu Pengetahuan China didirikan pada tahun 2012 dan diinkubasi di Pusat Penelitian Kedokteran Cerdas dari Institut Otomasi, Akademi Ilmu Pengetahuan China.
Profesor Tian Jie adalah peneliti di Institut Otomasi Akademi Ilmu Pengetahuan China dan direktur Laboratorium Kunci Pencitraan Molekuler. Sejak tahun 2010, Profesor Tian Jie telah berturut-turut memenangkan tujuh penerima beasiswa terbaik di bidang visi komputer dan analisis citra medis: IEEE Fellow, IAMBE Fellow, SPIE Fellow, AIMBE Fellow, IAPR Fellow, OSA Fellow, ISMRM Fellow. Kepala ilmuwan dari dua rencana pengembangan penelitian dasar utama nasional (rencana 973).
Profesor Tian Jie percaya bahwa big data medis yang paling umum adalah data gambar, dan format data gambar adalah standar, mudah diperoleh, dan mudah digunakan. Tetapi data besar medis tidak terbatas pada gambar, tetapi juga mencakup patologi, informasi perawatan klinis, dll. Hanya jika informasi ini terintegrasi, kami dapat memodelkan dan memecahkan aplikasi medis nyata dari kecerdasan buatan.
Saat mempelajari penelitian akademis, Profesor Tian Jie juga secara aktif mengeksplorasi prospek penerapan teknologi AI. Ia percaya bahwa teknologi AI hanya dapat bermanfaat jika dikaitkan dengan praktik klinis, dan dapat menjadi produktif melalui transformasi kewirausahaan.
"Sekarang kami membutuhkan lebih banyak aplikasi tipikal dari kecerdasan buatan dan data besar pada masalah medis untuk merangsang industri dan aplikasi yang lebih mendalam dari kecerdasan buatan. Ini adalah metode pelengkap, berteriak kosong, tanpa aplikasi berskala besar, tipikal, tidak dapat menyelesaikan masalah. Ya. Hanya teknologi dan aplikasi klinis yang diakui oleh ahli bedah dan dokter penyakit dalam yang dapat lebih berarti. "
Profesor Shen Dinggang, Universitas Carolina Utara
Di bidang analisis citra medis dan penglihatan komputer, nama Profesor Shen Dinggang hampir tidak dikenal.
Profesor Shen Dinggang adalah salah satu ilmuwan pertama di dunia yang melakukan penelitian kecerdasan buatan dalam pencitraan medis. Dia adalah orang pertama yang menerapkan pembelajaran mendalam pada pencitraan medis. Dia telah terlibat dalam analisis citra medis, penglihatan komputer, dan pengenalan pola selama hampir 20 tahun.
Profesor Shen Dinggang menerima gelar sarjana, magister, dan doktoral dari Universitas Shanghai Jiaotong, dan pada tahun 1999 pergi ke Departemen Radiologi Fakultas Kedokteran Universitas Johns Hopkins untuk memulai analisis citra medis.
Karier akademis Profesor Shen di Amerika Serikat cukup sukses. Dia sekarang menjadi profesor seumur hidup dan profesor luar biasa di Gereja North Carolina di Amerika Serikat, rekan dari Akademi Kedokteran dan Teknik Biologi Amerika, rekan IEEE, dan seribu orang nasional. Dia telah menerbitkan 380 makalah di jurnal otoritatif internasional. , Telah dikutip lebih dari 20.000 kali, H-index 79.
Profesor Shen Dinggang memimpin tim dengan kemampuan akademis yang kuat dan berada di tingkat terdepan internasional di bidang perawatan medis cerdas. Arahan penelitiannya meliputi diagnosis dan pengobatan autisme, penyakit Alzheimer, tumor otak, kanker paru-paru, kanker payudara, dll. Berdasarkan data besar medis. Diantaranya, keakuratan "Diagnosis Multimodal Penyakit Alzheimer" menempati peringkat teratas di dunia, dan metode registrasi gambar HAMMER dalam "Perhitungan Tepat dan Diagnosis Struktur Otak" dianugerahi Makalah Terbaik IEEE Signal Processing Society tahun 2006 dan disebut sebagai Lebih dari 700 kali dan unduhan perangkat lunak terkait mencapai lebih dari 10.000 kali. Ini dikutip oleh sejumlah besar universitas ternama, lembaga penelitian ilmiah, rumah sakit terkenal, dan perusahaan teknologi tinggi di seluruh dunia.
Selain itu, timnya telah menerbitkan makalah terbanyak di konferensi teratas MICCAI (setingkat dengan CVPR dan ICCV di bidang visi komputer) untuk analisis citra medis (cerdas) selama 5 tahun berturut-turut (hampir 10% makalah berasal dari timnya) .
Profesor Shen selalu memposisikan dirinya sebagai seorang insinyur, dan semua masalah yang dia lakukan adalah untuk memecahkan masalah praktis. Dia percaya bahwa kemunculan teknologi baru apapun, selalu coba di semua bidang dulu, setelah menyelesaikan masalah gampang, tulang yang keras pada akhirnya tertinggal. Hal yang sama juga berlaku untuk pembelajaran mendalam. Penerapan akhir dari banyak algoritme membutuhkan keahlian yang sesuai, dan tidak semua orang dapat menggunakannya.
Banyak orang mengatakan bahwa deep learning harus menggantikan dokter. Menurut saya ini sama sekali tidak mungkin. Jika deep learning digunakan dengan benar, memang dapat menyelesaikan banyak masalah, tetapi Anda harus menguasai pengetahuan profesional yang sesuai untuk menggunakannya dengan baik. Selain itu, beberapa tradisional Jika metode ini dapat dikombinasikan dengan pembelajaran mendalam, hasil yang lebih baik akan dicapai. "
Xing Lei, Direktur Departemen Fisika Medis, Universitas Stanford
Profesor Xing Lei adalah salah satu ahli paling menonjol di bidang fisika medis di dunia. Dia adalah profesor tetap di Universitas Stanford dan kepala Departemen Fisika Medis di Sekolah Kedokteran Stanford. Dia juga Departemen Elektronika, Pencitraan Molekuler, Teknik Biomedis, Bioinformatika dan Bio- X adalah asisten profesor dan akademisi ACS, AAPM, RSNA dan WMIC. Ia memiliki lebih dari 25 tahun pengalaman dalam pencitraan medis, radiasi tumor dan penelitian bioinformatika, menerbitkan lebih dari 350 makalah, dan memperoleh banyak proyek penelitian ilmiah besar dari NIH, Kementerian Pertahanan, NSF, dan ACS. Memimpin dalam membangun laboratorium bersama kecerdasan buatan terbaik dunia di Universitas Stanford, dan mewujudkan pelatihan bakat dalam lintas disiplin seperti komputer, teknik biomedis, dan sekolah kedokteran.
Penelitian laboratorium Profesor Xing mencakup berbagai hal, mulai dari peralatan pencitraan dasar, pencitraan molekuler, rekonstruksi dan pemrosesan gambar, pencitraan dan genomik, perencanaan perawatan, hingga pengumpulan dan analisis data klinis. Banyak dari proyek penelitian ini melibatkan penerapan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. "Di masa depan, kecerdasan buatan akan menjadi komponen penting dalam penelitian medis dan aplikasi klinis."
Namun di saat yang sama, ia juga menyampaikan bahwa data yang tidak terpusat dan tidak teratur merupakan salah satu kendala terbesar dalam pengembangan smart medicine. Dalam hal data, selain data berkualitas tinggi dalam jumlah besar, standarisasi data juga penting. Di jurusan informasi biomedis Universitas Stanford, salah satu laboratorium besar didedikasikan untuk bagaimana menstandarkan terminologi. Sebenarnya ini adalah proyek besar untuk mengekspresikan semua istilah medis, industri, dan komersial dalam bahasa standar.
Tetapi dari perspektif lain, pemerintah dapat secara efektif mengoordinasikan, bernegosiasi, dan mendorong untuk menyelesaikan masalah ini, yang mungkin lebih efisien daripada negara asing.
Profesor Xing pernah meramalkan bahwa di masa depan, setiap dokter radiologi, telepon seluler atau terminal komputer akan memiliki aplikasi untuk analisis dan pengambilan keputusan yang cerdas, artinya, pada dasarnya semua pasien yang harus melalui departemen radiologi (termasuk departemen lain), pada saat yang bersamaan Melalui APP ini, terutama penyakit yang sulit, kecerdasan buatan akan membantu dalam analisis dan pengambilan keputusan.
Wang Xi, Wakil Presiden dan Direktur Teknologi, Philips China
Dr. Xi Wang telah menjabat sebagai wakil presiden dan direktur teknologi Philips China pada tahun 2016. Dia adalah anggota tim manajemen puncak Philips China dan bertanggung jawab atas strategi inovasi teknologi kesehatan Philips dan transformasi digital di China. Laboratorium kecerdasan buatan Philips berhasil didirikan di China untuk mempromosikan integrasi mendalam dan implementasi komersial big data serta teknologi kecerdasan buatan dan kesehatan medis, serta membantu pengembangan aksesibilitas industri medis China.
Dari tahun 2004 hingga 2014, Wang Xi menduduki banyak posisi kepemimpinan penting di General Electric Company. Dia berturut-turut menjabat sebagai manajer umum divisi CT global grup medis dan manajer umum divisi analisis sel ilmu kehidupan, menyadari perkembangan dan bisnis dua area bisnis utama ini di pasar global. meningkatkan. Sebelum bergabung dengan Philips, dari 2014 hingga 2015, Wang Xi menjabat sebagai Manajer Umum Solusi Sinar X Global Carestream Health dan Manajer Umum Pusat Litbang Shanghai, yang bertanggung jawab atas bisnis sinar-X global, termasuk strategi pengembangan bisnis jangka panjang dan inovasi teknologi.
Pada tahun 2014, Philips mengambil langkah paling berani, dengan fokus pada bidang teknologi kesehatan dan pencahayaan, terbagi menjadi dua perusahaan yang dioperasikan secara independen, di bidang teknologi kesehatan untuk memberikan solusi keseluruhan "perawatan kesehatan seluruh proses", kata Philips Ini adalah era "Philips 6.0".
Pada tahun 2016, di bawah kepemimpinan Wang Xi, Philips China membentuk tim inovasi digital, yang terutama didedikasikan untuk pengembangan solusi terintegrasi, dan meluncurkan "Lung Butler" untuk terhubung dengan dokter di rumah.
Wang Xi juga mengatakan sebelumnya bahwa yang perlu dilakukan di China adalah memiliki produk AI medis yang membumi.Hanya dengan berfokus pada lokal kita dapat memahami pasar China dan membuat produk yang sesuai untuk pasien China.
Perkembangan produk AI medis berkembang dari pengembangan yang berpusat pada diagnosis menjadi pengembangan yang berpusat pada kesehatan, yang juga merupakan inti dari tata letak AI medis Philips secara keseluruhan. "Secara khusus, yang ingin kami ciptakan adalah solusi terintegrasi untuk" perawatan kesehatan penuh ", yang mencakup peralatan rumah tangga kecil kami, perangkat yang dapat dikenakan pengguna, dan teknologi informasi medis terkait. Produk tersebut dapat memancarkan manajemen kesehatan pra-rumah sakit dan pemeriksaan penyakit. Pemeriksaan, diagnosis dan pengobatan penyakit di rumah sakit, serta proses pemulihan penyakit dan penanganan penyakit kronis setelah di rumah sakit. "
Zhang Yizhao, Wakil Presiden Microsoft Research Asia
27 tahun yang lalu, Gates mendirikan Microsoft Research. Salah satu tujuannya adalah membuat komputer mendengarkan, melihat, dan memahami manusia, dan untuk mempromosikan pengembangan semua teknologi cabang di bidang komputer, termasuk visi komputer, pembelajaran mesin, pengenalan suara, dan teknologi lainnya. Mendarat, dan gunakan ini untuk memberikan ide dan arahan untuk pengembangan Microsoft di masa depan.
Sebagai staf angkatan pertama pada pendirian Microsoft Research Asia, Dr. Yizhao Zhang lulus dari MIT beberapa tahun yang lalu dan bergabung dengan lembaga penelitian pada tahun 1999, dari peneliti yang bertanggung jawab hingga wakil dekan.
Ketika Zhang Yizhao belajar di MIT di Amerika Serikat pada tahun-tahun awalnya, dia menemui pertigaan di jalan untuk memilih jurusan. Apakah belajar kedokteran atau melakukan teknologi telah menjadi masalah yang sulit. Setelah memikirkannya lagi dan lagi, dia memutuskan untuk memilih jurusan teknik kelistrikan yang lebih dia minati. Namun, sepuluh Beberapa tahun kemudian, dia menggabungkan teknologi komputer dengan bidang medis, berharap dapat menghasilkan lebih banyak inovasi.
Zhang Yizhao percaya bahwa perawatan medis AI tidak hanya menggunakan teknologi untuk menemukan rumah sakit untuk bekerja sama. Jika teknologi akan diterapkan, harus melalui banyak kerja keras untuk menemukan adegan yang tepat, dan perlu untuk membujuk banyak pihak seperti pembuat kebijakan, otoritas regulasi, pembeli rumah sakit, direktur departemen, dokter, pasien, dan sebagainya untuk membuktikan keefektifan, keamanan, dan kelayakan teknologi. Seks. Terakhir, Anda harus memahami siapa yang akan membayar produk Anda. Industri ini membutuhkan waktu untuk memberikan hasil, dan pengusaha serta investor harus lebih sabar. "
Zhang Yizhao percaya bahwa kehidupan presisi adalah arah umum untuk masa depan, termasuk pengobatan presisi, pendidikan presisi, ritel presisi, manufaktur presisi, dll. Hal ini dapat mengurangi pemborosan sumber daya sosial dan meningkatkan efisiensi dan kualitas hidup.
CCF-GAIR Global Artificial Intelligence dan Robot Summit:
- Aktor muda yang dibintangi dalam "The True Story of A Fei" telah menjadi ratu dan aktris tiga puluh tahun kemudian!
- Redmi Note 7 secara resmi dirilis, telepon garansi panjang 18 bulan pertama di China, dengan harga 999 yuan
- Pertandingan Olimpiade 8: 0 Filipina, skor terbesar sejak tim didirikan, diejek penggemar: Zhang Yuning mengubah gaya rambutnya untuk mencetak gol
- ASUS menjawab bahwa perangkat lunak tersebut dibajak oleh peretas: hanya ratusan pengguna yang terpengaruh dan perangkat lunak tersebut telah diperbarui
- Shining Pengcheng! Produk baru terpopuler di industri AI di dalam dan luar negeri ditampilkan di sini CCF-GAIR 2018
- Redmi Note 7 resmi dirilis, dengan water drop screen + 4800W pixel berkah, Lei Jun: "Mematikan hemat biaya"
- Dia memainkan dua peran dalam "Four Famous Catch of Youngsters", dia memiliki ketampanan dan keterampilan akting tetapi selalu hangat