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导语:邀请国内顶级产、学、医专家,打造一场集技术、产品、商业、病种于一体的《医学影像专题——未来医疗大讲堂》。

如果说“医疗”是人工智能最难完全攻下来的领域,相信很多人没有异议。

医工交叉与产学结合,这两个由来已久的问题随着人工智能的兴起,让医学影像分析面临着全新的机遇与挑战。

隔行如隔山,这对it界和医学界来说尤为贴切,当双方团队共同打造一个产品时,面临着话语体系不同、评价方式不同、谁来主导等诸多问题。

目前这个市场还处于初期,各路玩家相继入场,产品仍处于科研摸索期。

不少资深从业者认为,如果只是将人工智能现有的算法直接套用在医学影像领域,很难取得优秀成果。与此同时

学者们该怎样利用ai技术更好地解决医学问题?

医生需要什么、考量什么、在意什么、应该做什么?

cfda和fda等监管机构对人工智能的态度与规范进度如何?

针对这一系列问题,雷锋网ai掘金志与ai慕课学院联合出品的线上公开课,邀请近10位国内顶级产、学、医专家,打造一场集技术、产品、商业、病种于一体的系列课程:《医学影像专题——未来医疗大讲堂》(

适宜人群与机构:企业:医疗人工智能从业者与创业者

高校:计算机视觉、图像处理与医学影像研究背景的教授、研究员;欲从事医学影像分析的学生

医院:影像科/放射科/病理科主任医师、信息中心主任

监管:cfda等医疗相关监管机构的从业者

参与本系列课程,你将学习到:病种:熟悉人工智能在肺癌、糖尿病视网膜病变、阿尔茨海默病、皮肤病、乳腺癌、胃癌、结直肠癌、儿童骨龄等影像方向的全面应用

案例:企业与医院的ai商业化应用落地案例

流程:了解从算法到工程,再到端到端产品的研发全流程

错误:学习多位产、学、医专家,在研发医疗人工智能项目中走过的弯路、失败经验与深刻总结

如何收看直播先“扫下方二维码”或者“直接加微信id:mooccai”,添加小助手微信账号。

入群流程,请仔细阅读下方图片和文字说明:

入群方式文字说明(专业群审核严格,请认真填写,感谢理解):

添加小助手微信时,在发送验证申请框里输入个人信息(影像+姓名+公司+职位),我们尽快审核,带您入群。

进入未来医疗大讲堂交流群后,观看直播并交流互动。11月29日(周三),我们邀请到了北京大学王立威教授作为第一期大讲堂分享嘉宾。

王立威:北京大学信息科学技术学院教授

王立威教授在机器学习领域发表论文100余篇,2011年入选人工智能重要国际奖项ai's10towatch,是亚洲首位获得该奖项的学者。2012年获得首届国家自然科学基金优秀青年

王立威教授在医学影像分析,尤其是肺部ct图像分析上有着深厚的研究基础和丰富的研究经验,指导的学生团队曾参与kaggledatascien

导语:隔行如隔山,这对于it界和医疗界来说尤其贴切,当双方团队共同打造一个产品时,面临着话语体系不同、评价方式不同、谁来主导等诸多问题

如今,随着ai医疗发展,医工交叉——这个由来已久问题也延伸到这块新兴的土地上。隔行如隔山,这对于it界和医疗界来说尤其贴切,当双方团队共同打

目前这个市场还处于初期,各路玩家相继入场,产品仍处于科研摸索期。相对于蜂拥而入的ai公司来说,愿意参与进来并且拥有丰富经验的医生专家是更加稀缺的资源。那么什么阻碍了他们?当医生想要参与时,他们考量什么、在意什么?

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