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科大讯飞 AI 全科医生助手在合肥“上岗实习”;“腾讯觅影”落地宁波大学医学院附属医院 | AI 掘金晚报

本文作者:刘伟 2018-03-06 18:38
导语:科大讯飞与清华大学联合研发的“智医助理”日前正式开始在合肥庐阳区“实习”,辅助基层全科医生进行诊疗工作。

科大讯飞 AI 全科医生助手在合肥“上岗实习”;“腾讯觅影”落地宁波大学医学院附属医院 | AI 掘金晚报

科大讯飞AI全科医生助手在合肥“上岗实习”

去年,科大讯飞与清华大学联合研发的“智医助理”人工智能机器人以456分的成绩(超过合格线96分),通过了国家执业医师资格考试综合笔试评测,引发行业热议。日前,这款明星产品正式开始在合肥庐阳区“实习”,辅助基层全科医生进行诊疗工作。

据雷锋网了解,通过认知智能相关技术,“智医助理”学习了相关医学专业教材、临床指南和经典病例等,掌握了大量医学知识,从而能够为医生提供鉴别诊断。

对于慢病及其他重点人群,“智医助理”会根据家庭医生制定的随访方案,自动对患者和社区居民进行随访,辅助医生对居民进行病情跟踪和健康管理,并完善居民健康档案等医疗大数据。

据合肥庐阳区双岗社区卫生服务中心主任胡静云介绍,医生为前来看病的社区居民做诊断时,人工智能医生助手“智医助理”根据医生和患者的对话,迅速生成电子病历并给出病情诊断。医生在看到“智医助理”的诊断后进行确认。

“腾讯觅影”落地宁波大学医学院附属医院

雷锋网消息 3月5日,腾讯公司、宁波大学医学院附属医院联合启动了智慧医疗诊断项目,双方将深入探索与发展“互联网+智慧医疗”合作,携手利用“腾讯觅影”展开AI+医疗的研究和应用,为患者提供更优质的就医体验。

“腾讯觅影”是腾讯公司首款将人工智能技术运用到医疗领域的产品,目前已与全国各地的众多三甲医院建立联合实验室,并与全国上百家医院达成合作意向。据悉,“腾讯觅影”完成一例患者的筛查耗时不到4秒,且诊断准确率高达90%。它能够十分敏锐地捕捉到任何一个细节,自动识别并定位可疑病灶,对可疑的片子进行标注,提醒医生复审,辅助医生做出更精确、更全面的诊断。

宁波大学医学院附属医院麦一峰院长表示,人工智能会给医疗就诊模式带来一些改变,未来智慧医疗的新模式必定会普及惠民。基于宁大附院优势学科,“腾讯觅影”将用于食管癌、胃癌、肺结节、肺癌辅助筛查,并对糖尿病视网膜病变、青光眼展开研究,未来还将利用人工智能技术研究和探索不同疾病的辅助筛查。

华东政法大学研究生学籍注册引入“人脸识别”技术

雷锋网消息 几天前,春季学期开学,华东政法大学在研究生的学籍注册环节引入了人脸识别技术。前来报到的华政研究生只需持身份证在长宁校区40号楼的自助服务终端即可完成学籍注册,整个过程仅需15秒。

报到当天,华政共有3085名研究生完成电子注册,电子注册率达76.74%。华政研究生教育院表示,今后将根据研究生的使用体验,对自助服务终端的自助注册进行进一步优化与完善,并计划增加自助服务终端数量,以达到“智能服务,便捷服务,全时服务”的目的。

YouTube 利用 AI 工具来替代绿幕特效

拍摄好莱坞大片时使用绿幕,后期抠图换背景已经是司空见惯的事情,但这项工作十分耗费人力物力。为了降低影视的拍摄成本,提高效率,Google开发了一款可以在手机端实时抠背景的AI工具。目前这款工具还是beta版本,且只能在YouTube移动端使用。

Google最近推出了一项试用计划,部分YouTube 创作者可以提前体验一番这款工具的神奇之处。有了它,创作者无需在绿幕工作室中拍摄即可轻松更换背景,就像使用Instagram中的滤镜一样简单。目前,这款工具中的特效已经比较丰富了,不过使用效果不尽完美,比如人物周围经常会出现一道亮边,还有不少改进空间。

松下将推出人脸识别服务器软件

松下公司日前宣布将于2018年7月在海外先行发布采用深度学习技术的人脸识别服务器软件,该软件将于2018年8月在日本本土面市。

这一高精度人脸识别软件采用具备全球最高人脸识别性能的核心引擎,可识别传统技术难以识别的人脸,包括面部向左或向右偏转多达45度、向上或向下30度以及部分被太阳镜遮挡的人脸。

此外,这一新软件采用“智能自动(iA)模式,该模式可自动调节摄像头设置,拍摄最适合人脸识别的最优图像。若将该软件与松下i-PRO EXTREME系列网络摄像头结合使用,在网络摄像头中安装与该软件捆绑的“最佳镜头许可密钥”,可仅向服务器发送“最佳镜头”(Best Shots),用于人脸识别。松下核心设备与人脸识别软件相结合,最大限度地发挥软件核心引擎的性能,实现高精度识别。公司计划于今年年底新增一项功能,以识别被口罩部分遮挡的人脸,这是传统人脸识别系统难以解决的问题。

而且,将该软件与搭载iA功能的摄像头结合使用时,可在摄像头上进行图像分析,而非在服务器上,因此仅向服务器发送最佳图像。从而减少了服务器和网络负载,有效降低系统总成本。以在系统中连接10个或更多个网络摄像头为例,与未使用“最佳镜头”功能的传统系统相比,该系统成本可降低约40-50%。

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