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| 本文作者： 老王 | 2017-12-18 18:51 |
主題：AI醫(yī)學影像落地實戰(zhàn)：數(shù)據(jù)標注、算法方法、算力優(yōu)化
時間：12月21日（周四），晚上8點
嘉賓：吳博，宜遠智能CEO、英國利茲大學博士后、前愛立信大數(shù)據(jù)研究院資深研究員、谷歌研究獎獲得者。
報名方式：掃描文章底部海報二維碼，關注公眾號“AI掘金志”，進入后直接回復關鍵詞“醫(yī)學影像”四字，預約課程。
在第一期的課程中，北京大學王立威教授多次強調：單純將圖像識別技術嫁接到醫(yī)學影像上，還遠遠不夠。
醫(yī)學圖像除了自身與常見圖像差異極大外，對數(shù)據(jù)的標注也有著特殊的要求，同時面臨數(shù)據(jù)稀缺、尺寸大、隱私性高、3D圖像較多等問題……
這些棘手難題，使得AI在醫(yī)學影像分析的多個核心環(huán)節(jié)中，不得不做出巨大妥協(xié)。犧牲A，成就B，十分被動。
針對醫(yī)學影像分析實際操作的種種難題，雷鋒網(wǎng)邀請了宜遠智能CEO吳博，為大家深入講解《AI醫(yī)學影像落地實戰(zhàn)：數(shù)據(jù)標注、算法方法、算力優(yōu)化》。
從上層算法、中層數(shù)據(jù)和底層算力三大核心點出發(fā)，根據(jù)實戰(zhàn)案例經(jīng)驗，解讀AI醫(yī)學影像的技術落地、工程搭建和軟硬件選型等問題。
吳博，宜遠智能CEO
學術背景：吳博先后在清華大學、香港浸會大學求學，并在英國利茲大學完成博士后，師從計算機視覺專家唐遠炎教授等人。與此同時，他也在ICML/ACL等頂級會議發(fā)表多篇人工智能論文。
工業(yè)界經(jīng)驗：2017年創(chuàng)立醫(yī)療AI公司：宜遠智能，該公司集結了20多名人工智能博士以及眾多海內外醫(yī)學顧問，為醫(yī)療健康領域提供AI增強解決方案，并與多家知名醫(yī)院達成合作，并推出成型產(chǎn)品。
創(chuàng)立宜遠智能之前，吳博曾在愛立信大數(shù)據(jù)研究院任職。還主導過百億級虛擬品電商、數(shù)字貨幣系統(tǒng)的業(yè)務及數(shù)據(jù)架構建設與運營。
2017年成果：吳博領導的宜遠智能團隊在醫(yī)學影像領域，取得以下成績：
1.阿里天池醫(yī)療AI大賽GPU環(huán)節(jié)國內最佳；開源系統(tǒng)榮獲大賽人氣獎。
2.面部皮膚診斷分析API、SDK已經(jīng)進入商業(yè)化，并在2017年世界互聯(lián)網(wǎng)大會展出。
3.宮頸基液細胞學診斷AI在權威評測中，超出醫(yī)生水平。
一、數(shù)據(jù)篇
數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點及脫敏方法
醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的標注設計（工具、界面，內網(wǎng)部署等）
二、算法篇
必備的AI重點知識和技能（數(shù)據(jù)集劃分、偏差方差、度量指標等）
從深度學習目標檢測角度來處理醫(yī)學影像任務（以皮膚和病理為例）
多模態(tài)方法
三、算力優(yōu)化篇
選型決策 (x86 VS Power；云 VS 端； GPU vs CPU; 品牌 vs DIY)
優(yōu)化技巧
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)療相關監(jiān)管機構的從業(yè)者
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