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放射科醫(yī)生可零門檻調(diào)用AI算法:美國放射學會發(fā)布人工智能開放平臺

本文作者: 劉思思 2019-04-09 15:14
導語:GE Healthcare(GE醫(yī)療)和全球最大的語音識別公司Nuance也參與了ACR AI-LAB模型的開發(fā)

放射科醫(yī)生可零門檻調(diào)用AI算法:美國放射學會發(fā)布人工智能開放平臺

雷鋒網(wǎng)消息 近日,美國放射學會(ACR)數(shù)據(jù)科學研究所(DSI)推出了共享軟件平臺ACR AI-LAB,將免費提供給美國38000名放射科醫(yī)生,旨在幫助他們學習人工智能的基礎知識,并直接參與醫(yī)療保健AI的創(chuàng)建,驗證和使用。

另外,雷鋒網(wǎng)了解到,GE Healthcare(GE醫(yī)療)和全球最大的語音識別公司Nuance也參與了ACR AI-LAB模型的開發(fā)。人工智能計算公司Nvidia的Clara AI醫(yī)療保健工具包正被納入ACR AI-LAB。

放射科醫(yī)生參與算法研發(fā)全周期

美國放射學會(American College of Radiology,簡稱ACR)成立于1924年,在整個醫(yī)療保健行業(yè)內(nèi),與放射學專業(yè)人士,行業(yè)領導者,政府機構,患者和其他利益相關者合作,促進人工智能應用的開發(fā)和實施,為放射專業(yè)人員提供更好的醫(yī)療保健。

ACR數(shù)據(jù)科學研究所(ACR Data Science Institute,簡稱ACR DSI),其使命是:

通過臨床相關開發(fā)和工作流程集成,在人工智能發(fā)展過程中充分發(fā)揮放射學專業(yè)人員的價值 ;通過向政府機構(如FDA)提供建議,以加強監(jiān)管審批流程,確保患者安全;創(chuàng)建將AI模型整合到臨床工作流程中的途徑, 建立行業(yè)關系;教育放射學專業(yè)人員和其他利益相關者。

ACR DSI致力于釋放人工智能的潛力,幫助放射學在整個醫(yī)療保健領域推進AI技術的應用。

ACR AI-LAB作為其戰(zhàn)略的一部分,將為放射科醫(yī)生提供一個共享的工具,允許放射科醫(yī)生在整個AI平臺開發(fā)周期中直接參與,使人工智能“民主化”。

通過一個免費開放的供應商框架,放射科醫(yī)生能夠了解人工智能,貢獻數(shù)據(jù)集以開發(fā)、評估AI模型并共享AI算法,甚至通過轉(zhuǎn)移模型集合來滿足當?shù)嘏R床的一些需求。

放射科醫(yī)生利用自己積累的臨床數(shù)據(jù),來開發(fā)滿足適用各自臨床需求的AI算法。所有研發(fā)過程都在各自機構的防火墻后面安全地完成。通過結合ACR龐大的成員網(wǎng)絡,放射科醫(yī)師將能夠參與放射學AI開發(fā)過程的所有階段。 

ACR DSI首席醫(yī)療官Bibb Allen Jr醫(yī)學博士說:“這一新舉措填補了現(xiàn)有的空白,并允許放射科醫(yī)生在整個人工智能開發(fā)周期內(nèi)直接參與。未來我們可以看到具有影響力的醫(yī)療保健解決方案的快速增長。”

解決監(jiān)管、數(shù)據(jù)安全問題

美國食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)想要通過更新審批框架的方法,使其監(jiān)管適應AI快速迭代的特性。

日前FDA還發(fā)布了一份討論文件,提出針對人工智能/機器學習(AI/ML)醫(yī)療設備軟件(SAMD)的擬議監(jiān)管框架。

雷鋒網(wǎng)了解到,ACR AI-LAB表示,平臺將支持任何未來FDA基于真實數(shù)據(jù)反饋而制定的規(guī)則,F(xiàn)DA的新計劃也將適用于ACR AI-LAB學習算法的改進和監(jiān)控。

除了解決AI相關監(jiān)管問題,ACR DSI稱ACR AI-LAB在保護患者數(shù)據(jù)方面也有積極意義。

眾所周知,AI算法在廣泛且多樣化的臨床數(shù)據(jù)中訓練會更精確有效。但目前的AI算法訓練遇到一些問題。

通常人工智能在改善患者護理方面的最新進展主要靠機構進行的研究推動,但機構研究常常使用單一的患者數(shù)據(jù)。另外由于患者隱私問題,數(shù)據(jù)在機構外共享很困難。 

ACR DSI首席科學官Keith Dreyer博士說,“到目前為止,訓練算法所需要的大量患者數(shù)據(jù)一直是開發(fā)人員遭遇的一個巨大的問題。由于這個問題,人工智能開發(fā)速度受限,并且沒有得到廣泛傳播從而改善患者護理。”

使用ACR AI-LAB,與單機構數(shù)據(jù)源相比,開發(fā)人員可以訪問更廣泛的患者數(shù)據(jù),以改善算法多樣性并減少算法偏差。這可能會加速用于診斷放射學的AI算法開發(fā),為患者護理提供新的解決方案。 

Keith Dreyer表示,讓放射科醫(yī)師在他們自己的機構內(nèi)部開發(fā)人工智能算法,可以為人工智能大腦的開發(fā)提供更大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲。這將迅速擴大AI解決方案的影響范圍,供我們所有人使用。

最后,雷鋒網(wǎng)了解到,ACR AI-LAB的初始版本將于2019年5月18日至22日在華盛頓舉行的2019年ACR年會上展示,到時還將演示放射科醫(yī)生如何應用其臨床知識來生成和改進人工智能。


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