給醫(yī)生裝上程序員“大腦”,AI欲攪動(dòng)科研界?
近日,推想科技在北京發(fā)布AI學(xué)者科研平臺(tái)——InferScholar®Center,將人工智能基礎(chǔ)設(shè)施與科研服務(wù)能力相結(jié)合,為醫(yī)生提供零門(mén)檻的AI科研能力。
InferScholar?Center可提供臨床科研全流程的可視化操作,并且預(yù)置深度學(xué)習(xí)模型和影像組學(xué)算法,醫(yī)學(xué)研究人員無(wú)需進(jìn)行任何代碼編程即可開(kāi)展AI醫(yī)學(xué)研究。InferScholar?Center也支持創(chuàng)建、修改、編輯模型源代碼的功能,使具備代碼基礎(chǔ)的研究人員可依據(jù)個(gè)性化需求編輯預(yù)置模型代碼或創(chuàng)建全新模型。
跨越編程,賦予醫(yī)者AI開(kāi)發(fā)能力
隨著醫(yī)療信息化水平的提升,醫(yī)療設(shè)備的升級(jí),醫(yī)療數(shù)據(jù)無(wú)論從數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度或是數(shù)據(jù)種類,一直保持高速增長(zhǎng)。以醫(yī)療影像數(shù)據(jù)為例,每年都保持著30-40%的增長(zhǎng)率。大數(shù)據(jù)顛覆了臨床、科研對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的利用方式,能否讓海量醫(yī)療數(shù)據(jù)發(fā)揮最大的醫(yī)學(xué)價(jià)值,成為關(guān)鍵所在。
現(xiàn)在,越來(lái)越多的醫(yī)學(xué)研究者不僅希望使用AI產(chǎn)品,也希望結(jié)合自身的醫(yī)療大數(shù)據(jù)和臨床經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢(shì),進(jìn)行AI方面的自主臨床研究。然而,從事深度學(xué)習(xí)和影像組學(xué)研究往往需要具備扎實(shí)的代碼能力,以及全面的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)工程基礎(chǔ),甚至還需要認(rèn)知科學(xué)的理論常識(shí),形成這樣跨學(xué)科的知識(shí)體系往往需要多年的系統(tǒng)化訓(xùn)練,也成為了深度學(xué)習(xí)和影像組學(xué)研究最高的門(mén)檻,從一定程度上限制了深度學(xué)習(xí)和影像組學(xué)作為新一代醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析方法論在不同學(xué)科領(lǐng)域的傳播與推廣。
借助InferScholar?Center,醫(yī)生可以快速將深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)、影像組學(xué)(Radiomics)以及文本數(shù)據(jù)處理相關(guān)的前沿技術(shù)應(yīng)用到自己的臨床科研實(shí)踐中。
推想科技營(yíng)銷總裁席渭齡表示:“醫(yī)者更貼近臨床,有更多臨床探索方向,并且其數(shù)十年的臨床經(jīng)驗(yàn)沉淀也無(wú)法替代。所以,我們能做的就是建立InferScholar?Center,跨越編程,賦予醫(yī)者AI開(kāi)發(fā)能力。”
兩座大山:醫(yī)療AI商業(yè)化、數(shù)據(jù)安全
醫(yī)者可通過(guò)InferScholar?Center構(gòu)建專屬AI進(jìn)行研究,孵化AI的數(shù)據(jù)、模式、邏輯、參數(shù)等,將讓AI更加契合醫(yī)療業(yè)務(wù)特性,并從臨床角度獲得更多科研成果。
盡管如此,醫(yī)療AI落地難、無(wú)法實(shí)現(xiàn)商業(yè)化依然是醫(yī)療AI企業(yè)面臨的一大難題。席渭齡表示,無(wú)論是臨床還是科研,完全解決了醫(yī)生的痛點(diǎn),有價(jià)值就能變現(xiàn)。
在挖掘醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)價(jià)值的同時(shí),數(shù)據(jù)的安全性是重要且敏感的一個(gè)話題。推想科技方面表示,InferScholar?Center考慮了醫(yī)學(xué)臨床科研的安全性需求,采用軟硬件一體機(jī)的方式,直接交付到醫(yī)院,并且可以在與互聯(lián)網(wǎng)完全隔離的環(huán)境中工作,可以做到數(shù)據(jù)不出院,保證了醫(yī)院所有的科研數(shù)據(jù)、模型算法、研究成果無(wú)泄漏風(fēng)險(xiǎn)。
推想方面表示,格物致知,是醫(yī)學(xué)研究必需的品格;格物致智,是醫(yī)學(xué)研究通往未來(lái)的方向。疾病種類繁多,人類與疾病的斗爭(zhēng)延續(xù)了千年,雖然現(xiàn)代醫(yī)學(xué)大幅改善了人類的健康狀況,但由于其博大精深,不計(jì)其數(shù)的醫(yī)學(xué)專家將畢生精力奉獻(xiàn)于此。若醫(yī)學(xué)專家均有能力、有設(shè)施進(jìn)行AI原創(chuàng)性研究,可以借助AI的力量節(jié)約大量精力和時(shí)間,大幅提升醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)寶庫(kù)的挖掘效率,醫(yī)學(xué)健康全面進(jìn)步的新時(shí)代或?qū)⒂瓉?lái)。
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