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據(jù)悉,,一項基于機(jī)器學(xué)習(xí)的大型死亡率研究,根據(jù)超聲心動圖結(jié)合電子病歷數(shù)據(jù)預(yù)測患者生存率的準(zhǔn)確性可達(dá)到96%,。

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近年來,,人工智能的醫(yī)學(xué)應(yīng)用激增,如機(jī)器人,、醫(yī)學(xué)診斷,、疾病預(yù)測、圖像分析,、藥物活性設(shè)計等等,。人工智能提高了學(xué)習(xí)能力,提供了模塊化的決策支持系統(tǒng),,正在改變醫(yī)療保健的未來,。

近日,,曙光中標(biāo)上海科技大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院(BME)深度學(xué)習(xí)計算模塊項目,?;谑锕馓峁┑挠嬎隳芰χ危瑢W(xué)院重點展開在醫(yī)學(xué)影像,、智能醫(yī)學(xué),、智慧儀器等方向的研究,致力于產(chǎn)生國際公認(rèn)的原創(chuàng)成果并形成科創(chuàng)轉(zhuǎn)化臨床應(yīng)用,。

計算能力是“AI+醫(yī)療”研究的重要支撐

人工智能不同于傳統(tǒng)的計算機(jī)算法,,他能根據(jù)積累的經(jīng)驗進(jìn)行自我訓(xùn)練。得益于算法,、算力的快速發(fā)展和大數(shù)據(jù)的爆發(fā),,人工智能與醫(yī)療領(lǐng)域碰撞融合的速度不斷加快,而計算能力支撐則是研究的基礎(chǔ),。

此項目中,,學(xué)院重點展開在醫(yī)學(xué)影像、智能醫(yī)學(xué),、智慧儀器等方向的研究,,智慧儀器方向包括可穿戴設(shè)備、康復(fù)儀器等,。醫(yī)學(xué)影像聚焦于磁共振,、分子影像、診療一體化等,,旨在直接為臨床一線問題提供應(yīng)用技術(shù)與解決方案。智能醫(yī)學(xué)包含人工智能與醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)等近年來大熱的研究方向,。一套具備人工智能計算能力,,同時適應(yīng)學(xué)院研究需要兼具實用性的計算系統(tǒng)尤為重要。

通過結(jié)合學(xué)院在人工智能與醫(yī)學(xué)方向的科研特性,,曙光設(shè)計了一套深度學(xué)習(xí)計算模塊,,其具有超高密度、極致性能,、彈性計算,、擴(kuò)展性強(qiáng)等特點,不但能滿足學(xué)院針對AI醫(yī)療的研究需求,,更能夠解決醫(yī)療影像,、智能醫(yī)學(xué)研究不斷產(chǎn)生的海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的擴(kuò)容性問題。

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醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的建立和應(yīng)用需要處理好三個關(guān)鍵要素,,數(shù)據(jù),、平臺計算能力,、深度學(xué)習(xí)算法模型。構(gòu)建一個強(qiáng)大的計算平臺是人工智能開發(fā)成功的根本要素之一,。因為深度學(xué)習(xí)中需要非常巨大數(shù)量的數(shù)據(jù)輸入給訓(xùn)練模型,,訓(xùn)練模型則需要進(jìn)行巨大規(guī)模的運算,使其更具“智能”,。曙光將致力于為更多高校,、科研機(jī)構(gòu)、大型醫(yī)院提供計算能力支撐,,驅(qū)動醫(yī)療AI從實驗走向應(yīng)用,。


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