汇医慧影：700家合作医院，95%以上准确率，我们如何从40家影像AI公司中突围‘澳门威尼克斯人官网网站下载’

发布时间：2024-12-27  人浏览

本文摘要：还包括肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌、胃癌、宫颈癌、卵巢癌、鼻咽癌、前列腺癌等在内的癌种的临床和化疗，AI系统不会开具基于人工智能和数据挖掘为基础的、精准的临床报告，而这种基于大量影像数据和临床数据的服务，可协助放射线医师插手临床医疗，而随着技术的成熟期和观念的转变，医院影像科以及影像医生的战略地位将未来将会向西方发达国家相若。

还包括肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌、胃癌、宫颈癌、卵巢癌、鼻咽癌、前列腺癌等在内的癌种的临床和化疗，AI系统不会开具基于人工智能和数据挖掘为基础的、精准的临床报告，而这种基于大量影像数据和临床数据的服务，可协助放射线医师插手临床医疗，而随着技术的成熟期和观念的转变，医院影像科以及影像医生的战略地位将未来将会向西方发达国家相若。据介绍，目前，汇医慧影的产品及服务已终端500多家基层医院和顶级三甲医院多达200家。另外，2017年7月，汇医慧影的所有服务都有国际版，并且早已在斯坦福大学医学院和哈佛大学医学院等用于。

医疗人工智能是一场国际化的革命和变革，这也是国家将人工智能定义在国家战略高度的最重要意义。海外发力：培育AI跨学科超级人才，重塑AI、大数据的医疗价值资医慧影创始人兼任CEO柴象飞，荷兰阿姆斯特丹大学医学影像学博士、美国斯坦福大学博士后，曾在美国斯坦福大学癌症中心、荷兰癌症研究所和比利时鲁汶大学放射科三家世界顶尖的医学影像机构自学和就任，主要负责管理和挖出AI和大数据技术与医疗场景的深度融合和产品定义。有一点注目的是，另一位医疗人工智能顶级科学家斯坦福大学医学物理中心主任邢磊教授加盟资医慧影，兼任首席顾问科学家。

邢磊教授是斯坦福大学医学院放射线肿瘤学系医学物理部主任，美国斯坦福大学终生教授、同时担任斯坦福电子工程系、分子影像及生物信息专业以及Bio-X的教授，仍然致力于专门从事医学影像，医学物理以及医学信息方面的教学研究 20余年，公开发表专业论文数目多达350篇，主持人过多个NIH、DOD、NSF、ACS、RSNA及其它机构的根本性科研项目，曾获得美国癌症协会研究学者奖、美国医学物理学不会 (AAPM) 最佳论文奖、及谷歌研究奖, 是AAPM和 AIMBIE（美国医学与生物工程院）会士, 国家千人。据报邢磊教授月宣告兼任资医慧影首席顾问科学家后，将充分发挥邢磊教授在肿瘤临床和化疗领域的国际一流科研和临床实践能力，率领团队加快肿瘤AI的研发和临床实践，了解肿瘤放化疗系统、以防漏诊系统、影像大数据科研平台（不含影像组学分析平台）的研发和升级等，同时将以医学影像为核心，在计算机视觉、语音辨识、自然语言处置、机器学习等展开了解的科学研究和市场探寻，并以影像数据挖掘为基点，为临床癌症临床和化疗获取精准的影像和人工智能反对和指导。

柴象飞回应：邢磊教授的重新加入是资医慧影国际化战略布局的开端，也将引导资医慧影南北产学研医更进一步融合，环绕影像核心，做到影像科的守门员，固守我们的定位。如果说引入顶尖人才是资医慧影AI布局的一小步，那么让行业享有更加多专业人才则是资医慧影AI布局中的最亮眼的一步，人工智能的仅次于挑战和瓶颈仍然是专业人才的匮乏，就在邢磊宣告月重新加入资医慧影后，资医慧影同时宣告了全球人工智能优才计划，汇医慧影将在邢磊的指导下全面运作全球优才计划，运送杰出的医学和数学以及计算机专业硕士以上人才至全球顶尖的学府自学进修，提升中国医疗人工智能跨学科专业人才的全球竞争力，“人工智能和医疗的融合必须方方面面、整个行业联合推展，资医慧影不愿主动前进这个事情的提前再次发生和确实价值的落地。”柴象飞说道。

另一个有一点注目的是，除了享有十年以上肿瘤非常丰富超声经验的邢磊和柴象飞为产品核心人才外，汇医慧影的团队阵容某种程度奢华，享有一批来自海内外顶尖学府的优秀人才，如哈佛大学、UCSD、伯克利大学、斯坦福大学、墨尔本大学、清华大学、北京大学等，曾在顶尖医疗机构、科研机构享有数据处理、医学研究、临床医疗、科研服务等就任，享有非常丰富实践经验，在柴象飞显然，医学AI是一个多学科交叉的领域，必须多个行业的专家联合参予才能把事情作好。此外，邢磊教授还将推展汇医慧影的国际化、前沿化、技术化、场景化进程，2017年8月26日，邢磊教授作为大会主席，在硅谷的组织了首届智能医学高峰论坛，来自Stanford、MIT、UCLA、UCSF等知名高校的专家教授及湾区多家高科技公司的行业领军人物与大家联合探究了AI技术的发展，在医学领域的应用于及行业发展的前景。2018年将在深圳由邢磊教授和中国工程院院士于金明教授联合发动第二届智能医学高峰论坛。

另外邢磊教授将于本月中旬在国内北京、西安、成都等地参加国内人工智能高峰会议，公开发表主题为《Deep Learning and Decision-Making from Clinical Data》的主题演说。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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