攜手Watson醫(yī)準(zhǔn)智能推出達(dá)爾文智能科研平臺(tái)
5月15日,醫(yī)準(zhǔn)智能發(fā)布AI醫(yī)學(xué)科研平臺(tái)——達(dá)爾文智能科研平臺(tái),集合Watson Machine Learning Accelerator在深度學(xué)習(xí)的全球?qū)嵙Γ约搬t(yī)準(zhǔn)智能在影像組學(xué)上的深度研究實(shí)踐,幫助醫(yī)生零距離接觸AI,高效自主進(jìn)行醫(yī)療研究。
“Watson Machine Learning Accelerator一直在尋求細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)頭雁,我們很高興看到醫(yī)準(zhǔn)智能在肺部和乳腺的智能檢測(cè)方面取得的卓越成就,高效精準(zhǔn)的特征給我們留下了深刻印象! IBM中國(guó)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(diào)用醫(yī)準(zhǔn)智能的肺部和乳腺智能檢測(cè)結(jié)果,我相信能夠幫助用戶體會(huì)到更美妙的AI+醫(yī)療體驗(yàn)。此外,用戶也可以通過(guò)達(dá)爾文智能科研平臺(tái),快速安全的使用Watson Machine Learning Accelerator,進(jìn)行深度學(xué)習(xí)研究!
AI融入科研 成長(zhǎng)有煩惱
醫(yī)學(xué)研究的方式正在改變,一方面醫(yī)療數(shù)據(jù)極速增長(zhǎng),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(shí)間精力,經(jīng)!安豢爸刎(fù)”。于是,AI走入醫(yī)學(xué)研究,醫(yī)生發(fā)現(xiàn)臨床需求,通過(guò)與AI公司合作,共同進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析建立模型,快速產(chǎn)出科研成果。
應(yīng)用AI,醫(yī)學(xué)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(xué)會(huì)等國(guó)際會(huì)議上進(jìn)行展示,受到了國(guó)內(nèi)外行家的廣泛贊譽(yù)!贬t(yī)準(zhǔn)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(tuán)隊(duì)能夠承接的項(xiàng)目有限,難以滿足需求的爆炸性增長(zhǎng),而且溝通成本比較高,效率比較低!
醫(yī)生能夠自主應(yīng)用AI進(jìn)行臨床研究,是最高效的解決方式。但是,深度學(xué)習(xí)和影像組學(xué)研究的門檻很高,不僅需要代碼能力還需要全面的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)。而將這些能力“打包”集成到一個(gè)平臺(tái)上,則可以有效提升醫(yī)生使用AI的可能。
高易用、強(qiáng)安全的國(guó)際領(lǐng)先AI科研平臺(tái)
達(dá)爾文智能科研平臺(tái)支持包括CT/MR/DXR等多種類型的數(shù)據(jù),內(nèi)置了Watson Machine Learning Accelerator和醫(yī)準(zhǔn)智能影像組學(xué)雙平臺(tái),具備標(biāo)注工具、特征提取、模型訓(xùn)練以及模型實(shí)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(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)平臺(tái),具備最強(qiáng)大的模型調(diào)試工具,通過(guò)專業(yè)和高度自動(dòng)化的參數(shù)搜索功能輕松學(xué)習(xí)出模型。
醫(yī)準(zhǔn)智能組學(xué)科研平臺(tái)是基于影像組學(xué)的,高度可解釋性模型的研發(fā)平臺(tái),提供豐富的交互功能,僅需要拖拽和點(diǎn)擊操作即可完成標(biāo)注到應(yīng)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(xùn)練過(guò)程監(jiān)視(準(zhǔn)確率、Loss值等指標(biāo)),具備模型評(píng)價(jià)可視化,以及特征可視化和特征降維功能。平臺(tái)通過(guò)組件化的形式自主控制整個(gè)學(xué)習(xí)流程,產(chǎn)生出豐富的模型。
在素材整理階段,平臺(tái)提供自動(dòng)分割功能和標(biāo)注工具,AI自動(dòng)病灶分割和自定義病灶區(qū)域兩種模式,幫助醫(yī)生進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,提升效率。在影像導(dǎo)入到系統(tǒng)后,AI自動(dòng)對(duì)影像進(jìn)行一次分割,醫(yī)生可以選擇其中的優(yōu)質(zhì)結(jié)果作為科研素材。此外,醫(yī)生也可以選擇通過(guò)標(biāo)注工具對(duì)影像進(jìn)行主動(dòng)標(biāo)注,或者修改AI的自動(dòng)分割結(jié)果作為科研素材。
總體而言,達(dá)爾文智能科研平臺(tái)在安全性、易用性和領(lǐng)先性上都表現(xiàn)優(yōu)異,具體來(lái)說(shuō):
安全性:
底層采用IBM服務(wù)器架構(gòu),IBM擁有國(guó)際領(lǐng)先的企業(yè)級(jí)服務(wù)器架構(gòu),數(shù)據(jù)內(nèi)網(wǎng)傳輸、雙盤存儲(chǔ),安全穩(wěn)定;
易用性:
先進(jìn)的web端標(biāo)注工具,可以快速勾畫ROI,加速科研;
支持多任務(wù)、多用戶協(xié)同工作,先進(jìn)的GPU調(diào)度方案,支持多位研究者同時(shí)高效科研;
領(lǐng)先性:
深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型采用算法工程師專門調(diào)優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),算法表現(xiàn)更好;
組學(xué)模型能夠提取接近1000維組學(xué)特征,并能自動(dòng)進(jìn)行特征篩選和分類;
“達(dá)爾文智能科研平臺(tái)是我們研發(fā)能力的一次集中輸出,我們?cè)谳o助醫(yī)生研究上有過(guò)很多非常成功的案例,這次將算法能力平臺(tái)化,不僅包括了我們?cè)谟跋窠M學(xué)的積累,還得到了Watson Machine Learning Accelerator的大力支持!眳纬苛堈f(shuō),“我相信,這個(gè)平臺(tái)能夠?yàn)楦噌t(yī)學(xué)研究者帶來(lái)更高效精準(zhǔn)的AI研發(fā)體驗(yàn)!
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