人工智能一直在医疗行业扮演着重要角色,最早的专家系统和后来的基因诊断都是人工智能技术在医疗的行业探索。近年来,随着深度学习等技术的进步,人工智能在医疗行业的应用领域不断扩展,医学影像智能诊断、语音电子病历、癌症智能诊断等均已逐渐成为热门发展方向。而作为人工智能重要推动力的深度学习技术的快速发展却亟需认知系统的强力支撑。
认知系统驱动“人工智能+医疗”
在医疗资源的供给端,医患矛盾突出、医生从医环境不佳、从医意愿降低、医疗资源浪费等成为影响医疗资源供给的重要因素。人工智能给医疗行业打开了一扇窗,人工智能在医疗领域从手术机器人、医学影像诊断、远程医疗等细分领域经历了从无到有、从小到大的跨越式发展,其成败主要取决于计算能力和数据,这也是影响人工智能进度的关键因素。
IBM Power认知解决方案
医疗行业场景
认知系统
分级医疗是医改的重要目标,如何能让社区及下级医院具备患者认可的医疗及诊断水平成了当务之急。社区医院需要人工智能技术能够给年轻医生提供可供参考的专业建议。大医院病人的激增使得大量的影像堆积,误诊、漏诊会导致医患关系紧张。如果机器可以完成海量影像的智能分析,给出专业建议,可以极大提高医疗效率。
  1. Deep Sight基于认知计算的智能影像分析方案
    认知计算的定义和通过具体场景演示如何多维度优化分析,以及与人工相比的优点。
  2. IBM 深度学习框架和系统硬件平台方案
    介绍了人工智能市场的组成、企业级深度学习的应用场及人工智能深度学习发展方向和方法。展示了IBM深度学习平台的解决方案及其优点。
  1. 描述了当前医院业务系统的主要挑战以及医疗影像难以自动化分析原因。以肺部和脑部为例展示智能分析和癌细胞的检测。介绍了IBM power AI 认知支撑框架及IBM系统团队可提供的支持。
  2. 高性能计算 (HPC) 和大数据基础架构继续推动基因组学、生物医学成像和生物信息学不断实现快速突破。
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  3. 基于 Hadoop 的基因组分析应用移植到了运行 Ubuntu 和 IBM GPFS 的 40个节点的 Power 集群,仅用 6.25小时就得出了 3.2TB 庞大元基因组数据集的分析结果。这是 120节点的 x86 无法完成的计算量。
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  4. 对于几乎所有行业来说,数据量、数据生成速度和数据种类正不断给他们的性能和扩展带来阻碍。为了应对这些挑战,企业必须部署一种经济高效、高性能、可靠且敏捷的基础架构...
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  5. IBM Spectrum Computing 为您节约资金的十大方法。
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开源数据库
在开源社区繁多的开发工具、框架、函数库中寻找正确的组合极为困难,还需要大量的学习、优化、组合、开发迭代的过程,费时费力。
  1. 详细介绍了市场上可用的一些 OSDBMS及解决方案,这些系统和解决方案旨在解决我们在开发社交、移动和物联网数据...
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  2. 与大部分 x86 系统相比,IBM® Power Systems™ 提供了多种优势,从更高的性价比到更高的相对性能,再到更低的总体采购成本。
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具有 NVLink 功能的全新 POWER8 芯片,CPU-GPU 带宽是基于 x86 的系统的 2.8倍 - 来体验一下前所未有的应用性能吧!
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场景一:肿瘤扩散评估

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病理医生需要从大量切片样本中识别微小的癌细胞,费时费力并极易出错。基于认知技术可以自动提供候选目标,帮助医生提高效率避免遗漏。图中绿色方框代表医生标注的癌细胞位置,蓝色方框代表机器标注的疑似位置,表明计算机对癌细胞的检测与人类医生基本一致,可以提供很好的参考。
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场景二:通过认知实现医疗影像病症特征的辅助识别

左图为示例:该方案可以告诉医生此 X 光片的患者有多大的概率患有“肺部增厚”病症,医生可以据此做出自己的判断,避免漏诊、误诊,提升效率。 拨打电话 400-810-1818 转 2399,了解更多 AI 案例
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场景三:客户医疗业务部 + 研究院

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