DeepHealth: Deep Learning for Health Informatics[J]. arXiv preprint arXiv:1909.00384, 2019. 机器视觉在医学领域应用 物理驱动 1898-1995 X光、超声、核磁共振 热成像、同位素成像 应用驱动 1990- 影像引导、治疗计划、 多序列核磁、靶向造影 数据驱动 2010- 通过人工智能技术在海量 将CT图像中除肺部以外的无用信息剔除 肺部CT预处理流程 肺部区域结构示意 肺结节处理案例-工程 DataLoader Model Trainer Predict 肺结节处理案例-工程 机器视觉在医学领域应用 自然语言处理在医疗中的应用 自然语言处理在医疗中的应用 医疗应用与前景 • 起步阶段 标准制定 FDA,CFDA认证 医疗器械认证 标准资源库、标准测试集 因果性/可解释性 •

金融风险评估与决策支持： 通过结合金融知识图谱和AIGK技术，AI能够提供透明的决策过程和可解释的投资建议，增强金融决策的信任度。  医疗诊断与个性化治疗： 利用医学知识图谱和AIGK推理，AI不仅给出治疗方案，还能解释每个建议背后的医学依据，提升医生和患者的信任。  幻觉率过高，高价值信息过少，致使企业用户难以信任 AI生成的行业研究和决策结果。 结合 AI 生成知识(AIGK)与行业知识图谱，

绿瘦健康产业集团有限公司 联通（山东）产业互联网有限公司 名创优品(广州）有限责任公司 马上消费金融股份有限公司 民生证券股份有限公司 宁波紫藤信息科技有限公司 南方日报社 南京联创信息科技有限公司 南微医学科技股份有限公司 平安科技（深圳）有限公司 乔治阿玛尼（上海）商务有限公司 人保金融服务有限公司 尚层装饰（北京）有限公司 山东曼威软件有限公司 胜斗士（上海）科技技术发展有限公司 上海德启信息科技有限公司

“崛起”，这并不是我们希望看到的未来。 3. 开源向善以及我们尚未做好准备 疫情爆发以来，众多的开源⼈奉献⾃⼰的时间、精⼒、技术和智慧，投⼊到⼀个⼀个的抗疫相 关的开源项⽬之中，也因此诞⽣了诸多⾯向医学、防疫、公益、救援的开源组织和开源项⽬。 其中 wuhan2020 就是典型的代表。 因此，在 2020 年的中国开源年会筹办期间，我们毫不犹豫的选择了 “开源向善（Open Source for

深度学习科学家开发智能产品和服务。我们中年轻人（作者） 进入这个领域时，机器学习并没有在报纸上获得头条新闻。我们的父母根本不知道什么是机器学习，更不用 说为什么我们可能更喜欢机器学习，而不是从事医学或法律职业。机器学习是一门具有前瞻性的学科，在现 实世界的应用范围很窄。而那些应用，例如语音识别和计算机视觉，需要大量的领域知识，以至于它们通常 被认为是完全独立的领域，而机器学习对这些领域来说 能会用5～10个标签，因为这些概念是相互关联的。关于“云计算”的帖子可能会提到“AWS”，而关于“机 器学习”的帖子也可能涉及“编程语言”。 此外，在处理生物医学文献时，我们也会遇到这类问题。正确地标记文献很重要，有利于研究人员对文献 进行详尽的审查。在美国国家医学图书馆（The United States National Library of Medicine），一些专业的 注释员会检查每一篇在PubM “记忆”功能。比如，我们该如何处理视频片段呢？在这种情况下，每个视频片段可能由不同数量的帧组成。 通过前一帧的图像，我们可能对后一帧中发生的事情更有把握。语言也是如此，机器翻译的输入和输出都为 文字序列。 再比如，在医学上序列输入和输出就更为重要。设想一下，假设一个模型被用来监控重症监护病人，如果他 1.3. 各种机器学习问题 27 们在未来24小时内死亡的风险超过某个阈值，这个模型就会发出警报。我们绝不希望抛弃过去每小时有关病

也有点像一个翻译官。我们不需要知道对方的情况，只要告诉 VFS 想进行的操作是 什么，它就会自动判断对方能够听得懂什么指令，然后翻译并交代下去。这可以让用户不用 操心这些“小事情”，专注于自己的操作。 在医学圈里有句这样一句话，“当您开始关注身体某个器官的时候，大概率是它最 近不舒服了”。由于 VFS 真的太好用了，而且几乎不会出现任何问题，所以如果不在这 里讲一下它的理论，相信很多同学很可能在多年后都不知道自己用过它。 天文格式的 bin 文件 7081 7036 webster 辞海 HTML 40487 40144 xml XML 文件 HTML 5220 2180 x-ray 透视医学图片 医院数据 8275 8260 VDO 技术支持本地存储和远程存储，可以作为本地文件系统、iSCSI 或 Ceph 存储下的附 加存储层使用。红帽公司在 VDO 介绍页面中提到，在部署虚拟机或容器时，建议采用逻辑存