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| 本文作者： 老王 | 2017-11-26 15:21 |
如果說“醫(yī)療”是人工智能最難完全攻下來的領(lǐng)域，相信很多人沒有異議。
醫(yī)工交叉與產(chǎn)學結(jié)合，這兩個由來已久的問題隨著人工智能的興起，讓醫(yī)學影像分析面臨著全新的機遇與挑戰(zhàn)。
隔行如隔山，這對IT界和醫(yī)學界來說尤為貼切，當雙方團隊共同打造一個產(chǎn)品時，面臨著話語體系不同、評價方式不同、誰來主導(dǎo)等諸多問題。
目前這個市場還處于初期，各路玩家相繼入場，產(chǎn)品仍處于科研摸索期。
不少資深從業(yè)者認為，如果只是將人工智能現(xiàn)有的算法直接套用在醫(yī)學影像領(lǐng)域，很難取得優(yōu)秀成果。與此同時，只滿足把自己定位于一個人工智能研究者來看待醫(yī)學影像問題，將圖像識別技術(shù)單純地嫁接到醫(yī)學影像原有的系統(tǒng)上，即便數(shù)字結(jié)果看起來不錯，但距離“好用的產(chǎn)品”依舊非常遙遠。
產(chǎn)業(yè)界如何才能開發(fā)出更好用的醫(yī)學影像輔助診斷產(chǎn)品？
學者們該怎樣利用AI技術(shù)更好地解決醫(yī)學問題？
醫(yī)生需要什么、考量什么、在意什么、應(yīng)該做什么？
CFDA和FDA等監(jiān)管機構(gòu)對人工智能的態(tài)度與規(guī)范進度如何？
針對這一系列問題，雷鋒網(wǎng)AI掘金志與AI慕課學院聯(lián)合出品的線上公開課，邀請近10位國內(nèi)頂級產(chǎn)、學、醫(yī)專家，打造一場集技術(shù)、產(chǎn)品 、商業(yè)、病種于一體的系列課程：《醫(yī)學影像專題——未來醫(yī)療大講堂》（直播免費，回放付費）。
企業(yè)：醫(yī)療人工智能從業(yè)者與創(chuàng)業(yè)者
高校：計算機視覺、圖像處理與醫(yī)學影像研究背景的教授、研究員；欲從事醫(yī)學影像分析的學生
醫(yī)院：影像科/放射科/病理科主任醫(yī)師、信息中心主任
監(jiān)管：CFDA等醫(yī)療相關(guān)監(jiān)管機構(gòu)的從業(yè)者
病種：熟悉人工智能在肺癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變、阿爾茨海默病、皮膚病、乳腺癌、胃癌、結(jié)直腸癌、兒童骨齡等影像方向的全面應(yīng)用
案例：企業(yè)與醫(yī)院的AI商業(yè)化應(yīng)用落地案例
流程：了解從算法到工程，再到端到端產(chǎn)品的研發(fā)全流程
錯誤：學習多位產(chǎn)、學、醫(yī)專家，在研發(fā)醫(yī)療人工智能項目中走過的彎路、失敗經(jīng)驗與深刻總結(jié)
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第一期預(yù)告
11月29日（周三），我們邀請到了北京大學王立威教授作為第一期大講堂分享嘉賓。
王立威：北京大學信息科學技術(shù)學院教授
王立威教授在機器學習領(lǐng)域發(fā)表論文100余篇，2011年入選人工智能重要國際獎項AI's 10 to Watch，是亞洲首位獲得該獎項的學者。2012年獲得首屆國家自然科學基金優(yōu)秀青年基金；擔任國際人工智能權(quán)威會議NIPS，IJCAI領(lǐng)域主席；中國計算機學會人工智能與模式識別專委會常委。
王立威教授在醫(yī)學影像分析，尤其是肺部CT圖像分析上有著深厚的研究基礎(chǔ)和豐富的研究經(jīng)驗，指導(dǎo)的學生團隊曾參與Kaggle Data Science Bowl 2017肺癌預(yù)測大賽，于全球1972支隊伍中獲得第4名;
在LUNA肺結(jié)節(jié)檢測挑戰(zhàn)賽，在肺結(jié)節(jié)檢測和假陽性削減兩項任務(wù)中均取得第1名并保持到2017年7月，相關(guān)文章發(fā)表在醫(yī)學圖像計算頂級會議MICCAI 2017。
在今年10月份結(jié)束的阿里天池醫(yī)療AI大賽中，王立威老師再次帶領(lǐng)團隊從2887支隊伍中脫穎，獲得了決賽冠軍。
近些年，王立威教授也與北京大學的多個附屬醫(yī)院共同研究醫(yī)療人工智能項目，并取得了一系列優(yōu)秀成果。
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