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深度学习主要有非监督与半。

导语:雷锋网按:本文整理自康夫子创始人张超在雷锋网硬创公开课上的演讲,

雷锋网按:本文整理自康夫子创始人张超在雷锋网硬创公开课上的演讲,主题为“

张超:康夫子创始人,前百度自然语言处理部资深研发工程师、文本知识挖掘

以下为公开课内容:

雷锋网:简单介绍一下康夫子所做的事。

张超:让计算机去阅读医疗文献,构建知识库,赋予这些知识库一些推理能力,最后达到辅助医生、患者的目的。

在产品维度,分为面向患者和医生;医生端分为全科与专科医生。它们的底层是相似的,都是知识图谱加推理,不过上层应用有差别。患者偏

现在我们的产品主要用在医疗机构这样的b端,主要提供医学辅助,不做诊断,结论由医生把关,供患者参考。

雷锋网:医疗大脑包括什么,可以具体解释下吗?

张超:医疗大脑是个比较笼统的称呼,简单来说是一种知识库,加上基于此的

对我们的医疗大脑来讲,患者医疗健康行为需要的能力、所有医生行医过程中的知识辅助能力我们都会着力去构建打造。

雷锋网:相比百度的医疗大脑和ibmwatson,康夫子的特别和区别是什么?

ibmwatson目前重点在肿瘤领域针对医生提供辅助决策功能。区别是,我们:___li现阶段重点是针对常见的3000种病进行建模;___li在对象方面,除了辅助医生,患者辅助教育也是我们重要的对象;_

我们和watson的场景和方法不太一样,它大的框架是问答、搜索的框架,同时融入了多种feature(如知识图谱)。我们整个医疗决策系统是基于知识图谱做推理。技术上讲,对肿瘤这样的疑难杂症,watson诊断用的维度非常高,但

我们的医疗大脑和百度医疗大脑在某些方面有着相同之处,都致力于辅助网民提供医疗信息。差别是:___li在数据维度,百度医疗大脑数据来自百度医生app上医患之间交流数据;我们的医疗大脑定位在医疗级产品,知识图谱构建

雷锋网:目前国内做智能诊断的现状是怎么样的?

从时间上分,有传统派和新兴派。传统派是指类似决策树专家系统,知识库依

从类型上分,有基于文本从症状、化验入手做智能诊断的,也有基于图像从ct图

传统派的诊断系统,受限于知识库的规模和复杂的医学逻辑表示,疾病的覆盖率和

整体上智能诊断还。

导语:本期硬创公开课,雷锋网请到其中一家公司deepcare的创始人兼

图像识别技术已经可以认出人脸,也能用于自动驾驶中,那它用于医学影像,识别

本期硬创公开课,雷锋网请到其中一家公司deepcare的创始人兼ct

嘉宾简介:丁鹏,deepcare创始人兼cto,博士毕业于美

雷锋网:可以简单介绍一下deepcare所关注的领域吗?

我们主要的方向是医学影像。医学影像是一个很大的方向,从细胞病理学到组织病理学到影像科,都属于这一

我们的定位是,为病理医生提供,提升他们的工作效率,帮助他们看片。一个方面是“查”,一个方面

雷锋网:总体上看,把计算机视觉等人工智能技术用在医疗上,在国内目前的发展,

对于这个问题,要先看看深度学习等新技术,用在传统行业上(比如医生看病)的意义有哪些。无

另一方面来说,医学影像是医生看病,及决策的最大的信息入口。而医生理解这些

这是因为看病的效果和从医的年限高度相关,而从医的时间长短不同意味着所

对于发展状况,我看来,无论在中国还是美国,在算法和数据上看,这一领域的发

算法开发上,通用物体检测识别的算法又一个巨大的人群在做,但是在医学影像

高质量的标注数据方面,在这个方面中国与美国相比很有可能会“弯道超车”,因为我们都知道在美国拿医疗数据是个非常困难的事情,无论是科研还是商用;但是在中国因为体制的原因和政府对于

雷锋网:根据你们的经验将人工智能用于医疗,会面临哪些主要困难和阻碍?__

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