今年9月將在廣西南寧舉辦“第一屆中國(guó)—東盟人工智能峰會(huì)”,在此期間,廣西壯族自治區(qū)人民政府主辦,廣西壯族自治區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展局承辦了天池大賽—數(shù)智廣西·全球數(shù)據(jù)智能挑戰(zhàn)賽(2019)。大賽以“在線推廣+定向邀約”雙輪驅(qū)動(dòng)的模式吸引全球知名企業(yè)和實(shí)驗(yàn)室參賽,通過貫通全球資源,挑戰(zhàn)世界領(lǐng)域醫(yī)療難題,推動(dòng)醫(yī)療數(shù)據(jù)開放和標(biāo)準(zhǔn)化,普惠廣西當(dāng)?shù)鼗鶎俞t(yī)療建設(shè)。
本次大賽吸引了分布在全球12個(gè)國(guó)家和地區(qū)的1635支隊(duì)伍,來自國(guó)內(nèi)外100余家企業(yè)和單位,其中包括慧影醫(yī)療、聯(lián)影、依圖、深睿醫(yī)療、深圳數(shù)字生命研究院、浙大睿醫(yī)等國(guó)內(nèi)著名醫(yī)療AI企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)。
天池大賽—數(shù)智廣西·全球數(shù)據(jù)智能挑戰(zhàn)賽(2019),始于“數(shù)據(jù)競(jìng)賽”,專于“產(chǎn)學(xué)聯(lián)動(dòng)”,精于“醫(yī)療落地”,構(gòu)建“1+1+6”的新形態(tài):1個(gè)全球首個(gè)肺綜合公開數(shù)據(jù)集發(fā)布、1個(gè)廣西醫(yī)療人工智能白皮書發(fā)布及以6場(chǎng)研討調(diào)研論證推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研融合。
在大賽進(jìn)行期間,為了推進(jìn)人工智能在醫(yī)療場(chǎng)景的應(yīng)用,中國(guó)衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會(huì)、廣西壯族自治區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展局共同主辦以“數(shù)智廣西,共領(lǐng)未來”為主題的研討會(huì)。在研討會(huì)中,阿里巴巴達(dá)摩院AI中心醫(yī)療健康實(shí)驗(yàn)室與動(dòng)脈網(wǎng)·蛋殼研究院共同發(fā)布《人工智能在醫(yī)療場(chǎng)景中的應(yīng)用分享》。
《人工智能在醫(yī)療場(chǎng)景中的應(yīng)用分享》以人工智能在醫(yī)療場(chǎng)景中的應(yīng)用為主體,結(jié)合廣西的地方特色,通過動(dòng)脈網(wǎng)·蛋殼研究院及阿里巴巴達(dá)摩院AI中心醫(yī)療健康實(shí)驗(yàn)室的調(diào)研及分析,從四個(gè)宏觀維度洞察廣西的醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀,并提出需要重點(diǎn)關(guān)注的四大變化及由此衍生出的六大機(jī)遇與挑戰(zhàn)。
在宏觀層面,對(duì)標(biāo)其它省份,提出發(fā)展建議;在微觀層面,則重點(diǎn)聚焦人工智能的四大落地場(chǎng)景;產(chǎn)品端,我們重點(diǎn)探索如何從視覺引擎、知識(shí)引擎及搜索引擎三大平臺(tái)切入醫(yī)療人工智能領(lǐng)域。
廣西醫(yī)療產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀洞察:從“變化”開始,重點(diǎn)關(guān)注四大宏觀維
從“變化”開始,四大驅(qū)動(dòng)因素引發(fā)廣西未來醫(yī)療產(chǎn)業(yè)變革。經(jīng)濟(jì)要素——引發(fā)的醫(yī)療消費(fèi)能力變化;人口結(jié)構(gòu)要素——引發(fā)的醫(yī)療受眾人群結(jié)構(gòu)變化;疾病譜要素——引發(fā)的醫(yī)療剛性需求變化;供給要素——引發(fā)的醫(yī)療服務(wù)能力變化。
1、經(jīng)濟(jì)要素--引發(fā)的醫(yī)療消費(fèi)屬性變化:居民醫(yī)療消費(fèi)屬性偏向“優(yōu)質(zhì)醫(yī)療”,政府醫(yī)療負(fù)擔(dān)加劇
2015年~2017年的數(shù)據(jù)顯示,廣西居民醫(yī)療消費(fèi)能力提升,屬性已經(jīng)偏向于獲得:高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)、高質(zhì)量的就醫(yī)環(huán)境及便捷的就醫(yī)途徑,醫(yī)療期望由“基本醫(yī)療”向“優(yōu)質(zhì)醫(yī)療”轉(zhuǎn)變;同時(shí),廣西人均醫(yī)療保健支出逐年增長(zhǎng),政府醫(yī)療負(fù)擔(dān)不斷加劇。
現(xiàn)階段的醫(yī)療服務(wù)體系未來將不足以滿足居民的醫(yī)療期望,而政府將面臨更大的社會(huì)保障壓力。
2、人口結(jié)構(gòu)要素--引發(fā)的醫(yī)療受眾人群結(jié)構(gòu)變化:居民城鎮(zhèn)化及老齡化,考驗(yàn)醫(yī)療供給能力
數(shù)據(jù)顯示,廣西居民的人口結(jié)構(gòu)呈現(xiàn):居民老齡化趨勢(shì)明顯,占比68%中青年人群將快速老化。廣西居民城鎮(zhèn)化趨勢(shì)正在不斷加速,城市居民每年增長(zhǎng)約70萬人。
我們認(rèn)為:廣西老齡化人口增多現(xiàn)狀不可逆轉(zhuǎn),老齡人口醫(yī)療及養(yǎng)老需求未來將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。同時(shí),農(nóng)村居民向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移,未來,廣西城鎮(zhèn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)療供給能力將受到嚴(yán)峻考驗(yàn)。
3、疾病譜要素--引發(fā)的醫(yī)療剛性需求變化:死亡率大幅上升,治療“強(qiáng)剛性需求”需滿足
數(shù)據(jù)顯示,循環(huán)系統(tǒng)疾病(高血壓、冠心病、急性腦血管病、心力衰竭)、腫瘤及呼吸系統(tǒng)疾病疾病死亡率最高;同時(shí),近年來,城市及農(nóng)村居民的循環(huán)體統(tǒng)疾病及腫瘤疾病的死亡率大幅上升。
我們認(rèn)為:患者對(duì)于這三類疾病有著極大的剛性治療也大幅上升。
4、供給要素--引發(fā)的醫(yī)療服務(wù)能力變化:整體供給能力上升,但醫(yī)生缺口及負(fù)擔(dān)加劇
數(shù)據(jù)顯示:廣西醫(yī)療服務(wù)能力(供給端)保持長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng),2017年醫(yī)院數(shù)/衛(wèi)生院數(shù)及衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)分別增長(zhǎng)2.4%及5.3%;但每萬人擁有衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)增長(zhǎng)趨0。
我們認(rèn)為:盡管廣西醫(yī)療供給能力持續(xù)增長(zhǎng),但人口增長(zhǎng)速度明顯高于醫(yī)療供給能力。未來,醫(yī)生缺口及醫(yī)生負(fù)擔(dān)將會(huì)明顯加劇。
鼓勵(lì)試點(diǎn),總結(jié)經(jīng)驗(yàn),制定規(guī)則,是政府落地醫(yī)學(xué)人工智能的政策導(dǎo)向。
1、機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存,以政策為抓手應(yīng)對(duì)“六大”機(jī)遇與挑戰(zhàn)
四大“變化”因素引發(fā)居民的醫(yī)療期望上升、政府支付負(fù)擔(dān)上升、老年人醫(yī)療需求增加、城鎮(zhèn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)負(fù)擔(dān)加劇、高致死率疾病剛性需求增加、醫(yī)生缺口及負(fù)擔(dān)明顯加劇等六大現(xiàn)象。面對(duì)機(jī)遇與挑戰(zhàn),我們認(rèn)為:以政策驅(qū)動(dòng)“新技術(shù)”落地解決廣西醫(yī)療領(lǐng)域供需矛盾。
2、區(qū)域參照:結(jié)合貴州發(fā)展情況,看廣西醫(yī)學(xué)人工智能落地路徑
以政策驅(qū)動(dòng)“新技術(shù)”的方式,在全國(guó)多地已經(jīng)開始進(jìn)行。以區(qū)域參照的方式,我們研究人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化較早的貴州,整體來說,貴州的人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用可以分為四個(gè)階段:
第一階段:建立了健全完善的四大醫(yī)療衛(wèi)生基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù);
第二階段:構(gòu)建高效共享、互聯(lián)互通的全省醫(yī)療衛(wèi)生信息交換服務(wù)網(wǎng)絡(luò);
第三階段:實(shí)施智能醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)化示范項(xiàng)目;
第四階段:發(fā)展智能藥物挖掘,支持醫(yī)藥企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型;
結(jié)合我們對(duì)多地人工智能政策的整理,我們認(rèn)為,在政策的驅(qū)動(dòng)下,廣西落地醫(yī)學(xué)人工智能的政策導(dǎo)向應(yīng)當(dāng)遵循:1.鼓勵(lì)試點(diǎn);2.總結(jié)經(jīng)驗(yàn);3.制定規(guī)則。
聚焦四大人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
以政策驅(qū)動(dòng)“新技術(shù)”,結(jié)合當(dāng)前廣西的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀,我們認(rèn)為,應(yīng)當(dāng)聚焦四大人工智能應(yīng)用場(chǎng)景:
1.人工智能+醫(yī)學(xué)影像;
2.人工智能+醫(yī)院管理;
3.人工智能+疾病診斷和預(yù)測(cè);
4.人工智能+醫(yī)學(xué)研究;
應(yīng)用場(chǎng)景一:人工智能+醫(yī)學(xué)影像
1、人工智能+醫(yī)學(xué)影像,重點(diǎn)落地心血管及腫瘤影像
人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域目前的應(yīng)用方向主要有三類,即疾病篩查、病灶勾畫、臟器三維成像,涉及腦、眼睛、乳腺、食管、肺、心臟等多個(gè)人體部位。
結(jié)合目前循環(huán)系統(tǒng)疾病的特點(diǎn),預(yù)防意義重于治療,人工智能心血管影像能夠有效提高廣西居民的循環(huán)系統(tǒng)疾病早篩及預(yù)防情況,其中優(yōu)先落地:心電圖的自動(dòng)分析及診斷及心血管疾病AI影像技術(shù)(心電CTMRI心電彩超等)。
結(jié)合目前癌癥診斷和治療的發(fā)展?fàn)顩r,人工智能腫瘤影像能夠有效提高廣西居民腫瘤類疾病治療情況,其中落地人工智能腫瘤影像的優(yōu)先順序?yàn)椋悍伟?、肝癌、胃癌、結(jié)直腸癌及乳腺癌等高發(fā)癌種。
我們可以看到大多數(shù)人工智能企業(yè)選擇了在醫(yī)學(xué)影像推出產(chǎn)品,肺結(jié)節(jié)篩查、糖網(wǎng)篩查兩大熱門方向遙遙領(lǐng)先,但同時(shí)有相當(dāng)多的企業(yè)將目光投向了心血管類疾病方面,同時(shí),針對(duì)更多疾病的產(chǎn)品正在不斷涌現(xiàn),人工智能企業(yè)產(chǎn)品呈現(xiàn)出分散趨勢(shì)。所以,醫(yī)療機(jī)構(gòu)在人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品的選擇上,有著非常廣泛的可選擇性。
肺部疾病檢測(cè)引擎:可以自動(dòng)、快速、準(zhǔn)確的從病人的胸部CT掃描序列中發(fā)現(xiàn)疑似病灶位置,降低肺癌早期篩查的成本,提高檢測(cè)速度和檢測(cè)的準(zhǔn)確率,緩解醫(yī)療資源的緊張,挽救更多患者的生命。
阿里巴巴達(dá)摩院AI中心醫(yī)療健康實(shí)驗(yàn)室的肺部疾病檢測(cè)引擎具有檢測(cè)準(zhǔn)確度高、核心技術(shù)原創(chuàng)及經(jīng)過實(shí)際場(chǎng)景驗(yàn)證這三大特點(diǎn):
心血管疾病診斷引擎:為了進(jìn)一步降低醫(yī)生交互的工作量,人工智能心血管疾病診斷可以進(jìn)行心臟冠脈的提取及重建,自動(dòng)化的提取冠脈樹并命名精細(xì)到半徑小于1mm的分支,同時(shí)利用三維重建技術(shù)生成VR、CPR和SPR輔助醫(yī)生診斷病灶,實(shí)現(xiàn)斑塊類別識(shí)別、易損斑塊預(yù)警及狹窄程度預(yù)測(cè)等多項(xiàng)功能。
智能骨科引擎:利用定位、分割和測(cè)量核心技術(shù),輔助評(píng)估致病因素并確定診療方案,覆蓋膝關(guān)節(jié)、脊椎和膝關(guān)節(jié),覆蓋多病種。經(jīng)過醫(yī)院實(shí)景場(chǎng)景驗(yàn)證,阿里巴巴達(dá)摩院AI中心醫(yī)療健康實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)顯示,其骨科AI產(chǎn)品的精準(zhǔn)度超過70%的骨科醫(yī)生并且單次耗時(shí)低于200ms。
對(duì)于肝、肺、心血管及脊椎等多個(gè)檢測(cè)引擎,均可以通過其內(nèi)嵌的智能標(biāo)注功能進(jìn)行自動(dòng)化標(biāo)注:
1.自動(dòng)肺和肝標(biāo)注:內(nèi)嵌國(guó)際領(lǐng)先的肺,肝分割算法,自動(dòng)生成器官的預(yù)分割,輔助標(biāo)注更準(zhǔn)確高效;
2.自動(dòng)心血管標(biāo)注:業(yè)界領(lǐng)先的全自動(dòng)的冠脈提取算法,冠脈樹一點(diǎn)即成,血管標(biāo)注簡(jiǎn)單易見;
3.自動(dòng)脊柱標(biāo)注:自主研發(fā)的高精度脊柱分割算法,分段分割同步完成,脊柱標(biāo)注不再繁瑣;
在真正落地的過程中,智能標(biāo)注需要具備:跨平臺(tái)云端標(biāo)注、支持豐富的數(shù)據(jù)種類、靈活多樣的標(biāo)注類型、智能用戶交互及高效三維標(biāo)注五大特點(diǎn)。
2、影像拍片AI質(zhì)控:攝片質(zhì)量及時(shí)診斷,避免非必要時(shí)間損耗
AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)攝片質(zhì)量即時(shí)自動(dòng)分析,在患者尚未離開前即可提示技術(shù)是否需要重拍,從而避免非必要的時(shí)間損耗。AI質(zhì)控平臺(tái)可以通過與設(shè)備集成,從而實(shí)現(xiàn)拍片到審片直接在設(shè)備端完成,由平臺(tái)提示影像是否符合要求。
目前影像拍片AI質(zhì)控平臺(tái)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化,尤其是對(duì)于典型胸部正位圖像篩查,其準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到95%以上。
傳統(tǒng)人工質(zhì)控的方式無法避免的兩大問題:效率低而且一致性差及事后質(zhì)控,患者很難再次拍攝,時(shí)間損耗大。影像拍片AI質(zhì)控基于人工智能圖像識(shí)別技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)學(xué)影像成像質(zhì)量的自動(dòng)評(píng)價(jià)與評(píng)分及醫(yī)學(xué)影像質(zhì)控自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化、常態(tài)化和實(shí)時(shí)化,最終提升醫(yī)生的閱片水平提高診斷率。
影像拍片AI質(zhì)控的產(chǎn)品價(jià)值可以分為三個(gè)層面:
1.醫(yī)生層面:每一份有質(zhì)量問題的報(bào)告,都能更清楚地明確問題所在;
2.科室管理層面:每份報(bào)告都能做出相對(duì)客觀的評(píng)價(jià),每位報(bào)告醫(yī)生的工作質(zhì)量也都能了如指掌;
3.醫(yī)院層面:對(duì)于醫(yī)院可以動(dòng)態(tài)分析每天的質(zhì)控狀態(tài);
3、智能影像網(wǎng)關(guān)平臺(tái):數(shù)據(jù)自動(dòng)DICOM標(biāo)準(zhǔn)化,簡(jiǎn)化操作流程
由于影像歸檔和通信系統(tǒng)PACS與很多AI產(chǎn)品之間,并未實(shí)現(xiàn)基于DICOM,即醫(yī)學(xué)數(shù)字成像和通信,標(biāo)準(zhǔn)的影像通訊和其它信息通訊,醫(yī)生不得不在多個(gè)系統(tǒng)之間操作。而智能影像網(wǎng)關(guān)平臺(tái)就像一個(gè)介于PACS及AI產(chǎn)品間的轉(zhuǎn)換器,能夠:
1.簡(jiǎn)化醫(yī)院PACS與AI產(chǎn)品的對(duì)接;
2.減輕現(xiàn)有PACS/設(shè)備的負(fù)擔(dān);
3.實(shí)現(xiàn)影像數(shù)據(jù)DICOM標(biāo)準(zhǔn)化;
智能影像網(wǎng)關(guān)平臺(tái),目前已在國(guó)內(nèi)多家醫(yī)院臨床應(yīng)用;
應(yīng)用場(chǎng)景二:人工智能+醫(yī)院管理
因?yàn)獒t(yī)療事務(wù)繁重、臨床管理和醫(yī)院管理的難度大、對(duì)新技術(shù)接受度高等因素,我們認(rèn)為:醫(yī)院在完成第一階段的人工智能體系建設(shè)后,尤其是針對(duì)大型三級(jí)醫(yī)院,應(yīng)當(dāng)大力發(fā)展:人工智能醫(yī)院管理。人工智能在醫(yī)院管理應(yīng)用上主要有兩個(gè)方向,分別是優(yōu)化醫(yī)療資源配置和彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞。
1、優(yōu)化醫(yī)療資源配置
人工智能優(yōu)化醫(yī)療資源配置:利用大數(shù)據(jù),從宏觀層面協(xié)調(diào)資源的有效分配。它能根據(jù)電子病歷、既往病史等信息分析出哪些患者是最需要及時(shí)救治的,把醫(yī)療資源優(yōu)先提供給他們,優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)的先后順序。
相對(duì)于傳統(tǒng)方式:人工智能能夠大幅降低人力成本,而醫(yī)護(hù)人員將工作重心投入到醫(yī)療服務(wù)中;醫(yī)療資源利用率能夠得到大幅度提高,分析出哪些患者急需救治,優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)的前后順序;就診體驗(yàn)得到一定程度提升,優(yōu)化醫(yī)院的資源配置能夠最大程度滿足患者的訴求。
2、人工智能彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞
彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞:從點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站、社交平臺(tái)和新聞媒體等渠道收集客戶對(duì)醫(yī)院的評(píng)價(jià),通過自然語言處理技術(shù)將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理成能被系統(tǒng)識(shí)別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),根據(jù)已經(jīng)搭建好的模型,系統(tǒng)能夠整理、分析出各種評(píng)價(jià)背后的真實(shí)含義。
調(diào)查發(fā)現(xiàn):患者對(duì)某醫(yī)院話題討論最多的分別是:候診時(shí)間、服務(wù)態(tài)度、就診時(shí)間、醫(yī)療價(jià)格及院后隨訪。
相對(duì)于傳統(tǒng)方式:人工智能能夠大幅的擴(kuò)寬患者的反饋信息收集渠道;大幅降低從信息收集、分析到總結(jié)的時(shí)間損耗;并且能夠避免人為因素,最大程度保證調(diào)查分析的結(jié)果客觀有效。
利用人工智能對(duì)醫(yī)院進(jìn)行管理,能有效的對(duì)人、財(cái)、物、信息、時(shí)間等資源,進(jìn)行計(jì)劃、組織、協(xié)調(diào)、控制, 充分利用醫(yī)院的現(xiàn)有資源,實(shí)現(xiàn)醫(yī)療效用的最大化。
以醫(yī)院管理標(biāo)桿型的企業(yè)Qventus為例,在XX醫(yī)院使用了它所提供的人工智能系統(tǒng)后,這家醫(yī)院在以下八個(gè)維度的表現(xiàn)出現(xiàn)改善,同時(shí)患者對(duì)醫(yī)院的滿意度從29位提高到第3位。
應(yīng)用場(chǎng)景三:人工智能+疾病診斷和預(yù)測(cè)
現(xiàn)代醫(yī)學(xué),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(shí)現(xiàn)疾病的未來發(fā)展預(yù)測(cè),往往力不從心。人工智能能夠參與疾病的篩查和預(yù)測(cè),需要從行為、影像、生化等檢查結(jié)果中進(jìn)行判斷,除此之外,人們的語言、文字也會(huì)成為精神健康和身體健康狀況的可測(cè)指標(biāo)。
疾病預(yù)測(cè)功能主要通過自動(dòng)分析emr/ehr數(shù)據(jù),影像檢查報(bào)告等文本數(shù)據(jù),從中提取出相關(guān)信息,利用深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)疾病發(fā)生及病程發(fā)展進(jìn)程。
應(yīng)用場(chǎng)景四:人工智能+醫(yī)學(xué)研究
人工智能的切入主要是利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)自動(dòng)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(xiàn),最后生成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)庫(kù)。在具體的人工智能+醫(yī)學(xué)研究的相關(guān)落地產(chǎn)品管線中,我們重點(diǎn)關(guān)注醫(yī)療翻譯與醫(yī)療知識(shí)圖譜。
醫(yī)療機(jī)器翻譯:醫(yī)療行業(yè)內(nèi)存在大量的翻譯需求,AI自動(dòng)翻譯有完善的文件解析生成能力,適應(yīng)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(dá)摩院AI中心醫(yī)療健康實(shí)驗(yàn)室落地的醫(yī)療行業(yè)機(jī)器翻譯系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn):權(quán)威語料翻譯、術(shù)語干預(yù)、SAAS標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)及定制化部署,其醫(yī)學(xué)術(shù)語翻譯準(zhǔn)確率大于80%,日期翻譯準(zhǔn)確率大于99%。
醫(yī)療知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建采用:
1.最新的信息抽取技術(shù),將疾病相關(guān)的知識(shí)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(shí)等;
2.抽取得到的信息會(huì)進(jìn)行專業(yè)審核,審核通過的數(shù)據(jù)會(huì)進(jìn)行入庫(kù),全程采用最新的圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和可視化;
產(chǎn)品落地:三大引擎平臺(tái)
在醫(yī)療人工智能產(chǎn)品上,阿里巴巴達(dá)摩院AI中心醫(yī)療健康實(shí)驗(yàn)室從視覺引擎、知識(shí)引擎及搜索引擎三大平臺(tái)切入醫(yī)療人工智能領(lǐng)域,重點(diǎn)實(shí)現(xiàn):多器官診斷、小樣本訓(xùn)練、高精度、自動(dòng)標(biāo)注、醫(yī)療翻譯、信息抽取、圖譜建模、醫(yī)學(xué)特征提取、多模態(tài)檢索、醫(yī)療輔助等十大功能。