數(shù)智廣西,以政策驅(qū)動“新技術(shù)”:我們聚焦四大醫(yī)療人工智能應用場景
應用場景三:人工智能+疾病診斷和預測
現(xiàn)代醫(yī)學,是從人們的各種生化、影像的檢查結(jié)果中,去診斷是否患病。但如果要實現(xiàn)疾病的未來發(fā)展預測,往往力不從心。人工智能能夠參與疾病的篩查和預測,需要從行為、影像、生化等檢查結(jié)果中進行判斷,除此之外,人們的語言、文字也會成為精神健康和身體健康狀況的可測指標。
疾病預測功能主要通過自動分析emr/ehr數(shù)據(jù),影像檢查報告等文本數(shù)據(jù),從中提取出相關信息,利用深度學習預測疾病發(fā)生及病程發(fā)展進程。
應用場景四:人工智能+醫(yī)學研究
人工智能的切入主要是利用機器學習和自然語言處理技術(shù)自動抓取病歷中的臨床變量,融匯多源異構(gòu)的醫(yī)療數(shù)據(jù),結(jié)構(gòu)化病歷、文獻,最后生成標準化的數(shù)據(jù)庫。在具體的人工智能+醫(yī)學研究的相關落地產(chǎn)品管線中,我們重點關注醫(yī)療翻譯與醫(yī)療知識圖譜。
醫(yī)療機器翻譯:醫(yī)療行業(yè)內(nèi)存在大量的翻譯需求,AI自動翻譯有完善的文件解析生成能力,適應用戶不同文件格式輸入,有效降低客戶在大量翻譯需求上的開支。
阿里巴巴達摩院AI中心醫(yī)療健康實驗室落地的醫(yī)療行業(yè)機器翻譯系統(tǒng)能實現(xiàn):權(quán)威語料翻譯、術(shù)語干預、SAAS標準服務及定制化部署,其醫(yī)學術(shù)語翻譯準確率大于80%,日期翻譯準確率大于99%。
醫(yī)療知識庫的構(gòu)建采用:
1.最新的信息抽取技術(shù),將疾病相關的知識從各種信息源中提取出來,其信息源包括行業(yè)最新論文,互聯(lián)網(wǎng)知識等;
2.抽取得到的信息會進行專業(yè)審核,審核通過的數(shù)據(jù)會進行入庫,全程采用最新的圖數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)的存儲和可視化;
產(chǎn)品落地:三大引擎平臺
在醫(yī)療人工智能產(chǎn)品上,阿里巴巴達摩院AI中心醫(yī)療健康實驗室從視覺引擎、知識引擎及搜索引擎三大平臺切入醫(yī)療人工智能領域,重點實現(xiàn):多器官診斷、小樣本訓練、高精度、自動標注、醫(yī)療翻譯、信息抽取、圖譜建模、醫(yī)學特征提取、多模態(tài)檢索、醫(yī)療輔助等十大功能。
在完整的《人工智能在醫(yī)療場景中的應用分享》中,我們會繼續(xù)為大家分享人工智能在智能疾病診斷和預測以及醫(yī)學研究方面的應用;同時,我們將會全面解讀阿里巴巴達摩院AI中心醫(yī)療健康實驗室如何從視覺引擎、知識引擎及搜索引擎三大平臺切入醫(yī)療人工智能領域。
文 | 高浩劍
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