超声AI落地难美年大健康助力建立医学影像专业数据库,EditSprings,艾德思



核心提示: 科技日报记者 张佳星 AI的燃料是数据.4月28日,在超声大数据与人工智能应用与推广大会上,上海交通大学附属瑞金医院教授詹维伟表示,驱动AI落地临床,数据的可用性起着基础性的作用. 顶级期

　　科技日报记者 张佳星

　　"AI的'燃料'是数据.'4月28日,在超声大数据与人工智能应用与推广大会上,上海交通大学附属瑞金医院教授詹维伟表示,驱动AI落地临床,数据的可用性起着基础性的作用.

　　"顶级期刊刊发的关于医学影像AI的文章大多需要大样本(10万以上)数据库训练.'詹维伟说,海量的数据意味着数据可用/不被污染/且能实现标准化.

　　而事实上,中国的医学数据看似很多,但是可用性并不高,正是因为存在被污染/信息不健全/难以标准化的三大"痛点'.东南大学生物科学与医学工程学院教授万遂人表示,在多中心的数据库建立过程中,经常出现对同一医学问题的不同说法.他认为需要经过几年的时间,完成行业标准的工作.SCI论文是否被接收和内容有直接联系，基础语法一定要规范，editsprings论文翻译润色服务专家，助您成功发文。

　　另一方面数据的不统一还存在一定的客观原因,例如不同的仪器成像不同,因此对于同一病灶输出的影像并不相同.

　　为此专家呼吁相关公司进行数据的标准化工作."整个医学人工智能的基础是大数据,大数据的基础是我们的数据样本的标准库是否建立.'国家卫健委规划信息司信息处处长沈剑锋表示,标准的医学影像数据库不仅应该对数据进行标准化,还应该对病灶有清晰的标注,且兼顾年龄分布/疾病分类等其他维度的信息.

　　据介绍,国家卫生健康委已经开始着手进行国家层面的数据标准库的建立.并发布了<全国医院信息化建设标准与规范><全国医院数据上报管理方案>等指导性文件,对包括数据在内的相关信息进行标准规范.

　　"拥有大数据的第三方机构也应该在数据规范方面从事更多的工作.'詹维伟说.

　　美年大健康集团董事长俞熔对此表示认同,他说:"我们的600家运营公司去年为两千多万人次提供体检服务,庞大的流量和数据理应承载更多的科研和技术突破的一些责任.未来将加强相关的标准化的数据的采集/质量控制/数据分析工作,以便将数据提供给权威部门,助力建立医学影像的专业数据库.'

　　当天,大数据算法与分析国家工程试验室杭州创新中心/浙江省数理医学学会/美年大健康集团三方在超声人工智能方向达成合作,共建超声大数据库.医学影像AI合作开发联盟在会上成立,并发出倡议积极推动各自资源的高效配置与医学影像AI技术落地,通过联合研发共同开展国家级和省市级重大专项/产业化基金/科技发展基金等项目的立项/申报和项目的执行工作,实现产学研的优势结合.

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