攜手Watson醫(yī)準智能推出達爾文智能科研平臺
5月15日,醫(yī)準智能發(fā)布AI醫(yī)學科研平臺——達爾文智能科研平臺,集合Watson Machine Learning Accelerator在深度學習的全球實力,以及醫(yī)準智能在影像組學上的深度研究實踐,幫助醫(yī)生零距離接觸AI,高效自主進行醫(yī)療研究。
“Watson Machine Learning Accelerator一直在尋求細分領域的領頭雁,我們很高興看到醫(yī)準智能在肺部和乳腺的智能檢測方面取得的卓越成就,高效精準的特征給我們留下了深刻印象。” IBM中國系統(tǒng)開發(fā)中心人工智能解決方案總監(jiān)崔瑋博士表示,“而現(xiàn)在在Watson Machine Learning Accelerator上,用戶已經(jīng)可以直接調用醫(yī)準智能的肺部和乳腺智能檢測結果,我相信能夠幫助用戶體會到更美妙的AI+醫(yī)療體驗。此外,用戶也可以通過達爾文智能科研平臺,快速安全的使用Watson Machine Learning Accelerator,進行深度學習研究!
AI融入科研 成長有煩惱
醫(yī)學研究的方式正在改變,一方面醫(yī)療數(shù)據(jù)極速增長,為研究提供了大量素材;另一方面醫(yī)生為工作和研究付出巨大的時間精力,經(jīng)常“不堪重負”。于是,AI走入醫(yī)學研究,醫(yī)生發(fā)現(xiàn)臨床需求,通過與AI公司合作,共同進行數(shù)據(jù)處理分析建立模型,快速產(chǎn)出科研成果。
應用AI,醫(yī)學研究已經(jīng)取得了非常豐碩的成果,最近兩年很多重要的論文都是以醫(yī)生與AI公司聯(lián)合體的方式產(chǎn)出!拔覀兣c很多客戶也有這方面的嘗試,其中有一些成果在歐洲放射學會等國際會議上進行展示,受到了國內外行家的廣泛贊譽!贬t(yī)準智能創(chuàng)始人兼CEO呂晨翀表示,“但是這種方式還有一定局限性,算法團隊能夠承接的項目有限,難以滿足需求的爆炸性增長,而且溝通成本比較高,效率比較低!
醫(yī)生能夠自主應用AI進行臨床研究,是最高效的解決方式。但是,深度學習和影像組學研究的門檻很高,不僅需要代碼能力還需要全面的數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學的基礎。而將這些能力“打包”集成到一個平臺上,則可以有效提升醫(yī)生使用AI的可能。
高易用、強安全的國際領先AI科研平臺
達爾文智能科研平臺支持包括CT/MR/DXR等多種類型的數(shù)據(jù),內置了Watson Machine Learning Accelerator和醫(yī)準智能影像組學雙平臺,具備標注工具、特征提取、模型訓練以及模型實施一體化特征,全面滿足醫(yī)生的科研需求。
Watson Machine Learning Accelerator一直是全球領先的深度學習平臺,具備最強大的模型調試工具,通過專業(yè)和高度自動化的參數(shù)搜索功能輕松學習出模型。
醫(yī)準智能組學科研平臺是基于影像組學的,高度可解釋性模型的研發(fā)平臺,提供豐富的交互功能,僅需要拖拽和點擊操作即可完成標注到應用的全部流程;為疾病的診斷提供豐富定量的特征,將醫(yī)療影像從定性征象診斷走向高度定量特征診斷;并支持模型訓練過程監(jiān)視(準確率、Loss值等指標),具備模型評價可視化,以及特征可視化和特征降維功能。平臺通過組件化的形式自主控制整個學習流程,產(chǎn)生出豐富的模型。
在素材整理階段,平臺提供自動分割功能和標注工具,AI自動病灶分割和自定義病灶區(qū)域兩種模式,幫助醫(yī)生進行數(shù)據(jù)處理,提升效率。在影像導入到系統(tǒng)后,AI自動對影像進行一次分割,醫(yī)生可以選擇其中的優(yōu)質結果作為科研素材。此外,醫(yī)生也可以選擇通過標注工具對影像進行主動標注,或者修改AI的自動分割結果作為科研素材。
總體而言,達爾文智能科研平臺在安全性、易用性和領先性上都表現(xiàn)優(yōu)異,具體來說:
安全性:
底層采用IBM服務器架構,IBM擁有國際領先的企業(yè)級服務器架構,數(shù)據(jù)內網(wǎng)傳輸、雙盤存儲,安全穩(wěn)定;
易用性:
先進的web端標注工具,可以快速勾畫ROI,加速科研;
支持多任務、多用戶協(xié)同工作,先進的GPU調度方案,支持多位研究者同時高效科研;
領先性:
深度學習網(wǎng)絡模型采用算法工程師專門調優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡,算法表現(xiàn)更好;
組學模型能夠提取接近1000維組學特征,并能自動進行特征篩選和分類;
“達爾文智能科研平臺是我們研發(fā)能力的一次集中輸出,我們在輔助醫(yī)生研究上有過很多非常成功的案例,這次將算法能力平臺化,不僅包括了我們在影像組學的積累,還得到了Watson Machine Learning Accelerator的大力支持!眳纬苛堈f,“我相信,這個平臺能夠為更多醫(yī)學研究者帶來更高效精準的AI研發(fā)體驗。”
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