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智能医疗产业有哪些应用典型案例?

运用人工智能技术识别及分析医疗影像,帮助医生定位病症分析病情,辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。

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具体来说,人工分析的缺点很明显,第一是不精确,只能凭借经验去判断,很容易误判。第二是缺口大,放射科医师数量增长远不及影像数据增长。

医疗影像行业的人工智能实现流程大致为:影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型,以上流程为人工智能的线下训练过程,最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或辅助判断。

浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案,如下图所示,实现如下三个功能。

  

(1) 样本数据预处理。医院各个检验科如CT,BT,CR等,把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络,传输到并行存储中,数据预处理CPU平台(多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群)从存储中读取数据,运行边缘检测分割、区域增长分割、种子算法等程序,获取目标数据,然后打标签形成训练样本库,存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

  

了解一些利用深度学习进行mRNA药物设计的例子:

  1. 预测RNA结构:利用深度学习模型预测RNA的结构,以更好地评估其生物活性。
  2. 药物靶向性预测:利用深度学习技术预测药物与靶点之间的相互作用,以确定其靶向性。
  3. 药效预测:通过深度学习技术预测mRNA药物的生物效力,以确定其疗效。
  4. 药物分析:利用深度学习技术对mRNA药物进行结构分析,以提高其设计效率。

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