本文摘要：26日,由加州大学圣地亚哥分校(UCSD)眼科教授、眼科遗传学首席医师张康教授领导的广州妇女儿童医疗中心和加州大学圣迭戈分校团队,在顶级期刊《细胞》上公开发表了一篇人工智能(AI)在医疗领域应用于的重磅研究成果:基于深度自学研发出有一个能临床眼病和肺炎两大类疾病的AI系统。这是中国研究团队首次在顶级生物医学杂志公开发表有关医学人工智能的研究成果,也是全世界首次构建用AI准确引荐化疗手段。 《细胞》以封面文章的形式,刊出了这项来自中国的AI研究。

26日,由加州大学圣地亚哥分校(UCSD)眼科教授、眼科遗传学首席医师张康教授领导的广州妇女儿童医疗中心和加州大学圣迭戈分校团队,在顶级期刊《细胞》上公开发表了一篇人工智能(AI)在医疗领域应用于的重磅研究成果:基于深度自学研发出有一个能临床眼病和肺炎两大类疾病的AI系统。这是中国研究团队首次在顶级生物医学杂志公开发表有关医学人工智能的研究成果,也是全世界首次构建用AI准确引荐化疗手段。

《细胞》以封面文章的形式,刊出了这项来自中国的AI研究。在眼科化疗中,视网膜OCT(光学相干性断层扫描)光学技术是常用于的临床技术之一。通过提供视网膜的组织的高分辨率图像,医生需要精准地对眼病做出临床,而AI技术在大数据领域与运算速度上不具备很大优势,它可以把全球病例汇聚成一个可观的数据库,只要几毫秒的时间就能调取并检索关键数据。

因此,如果用于AI技术来辨识和处置这些OCT图片,临床效率甚至临床准确度将不会很大的提升。张康课题组提供了多达20万张OCT图像,应用于一个多层次的前馈DNN概念,将实训练模型Inception-v3架构植入到开源机器学习平台TensorFlow,输出总共大约10万张精确标示的OCT图像,最后研发出有可以精确临床眼疾的AI系统。

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