在价值 65 亿美元的医疗健康行业中,ai推动了空前的创新浪潮 - 加快药物研发速度、帮助医生诊断和治疗癌症与心脏病,以及预测发病可能性。当然,ai在医疗健康领域中的应用还远不止这些。
在华盛顿哥伦比亚特区举行的 gtc dc 2017上,nvidia与世界一流的内科医生、科学家和研究人员讨论了 ai 在医疗健康、制药和生物医学研究领域的未来。
这些医疗健康领域的大咖们与其他数百名演讲者一起出席了这场为期两天的大会,此次会议还涵盖了 ai 在政府、网络安全、国防和自动驾驶领域中的最新研发成果等。gtc dc 2017 包括了多场分会,演讲者涵盖了美国国会领导人、军事代表、大学研究人员以及许多政府机构员工(其中包括美国中央情报局、美国国防高级研究计划局、美国交通部、美国国家航空航天局和美国国立卫生研究院)。
在 gtc dc 2017的医疗健康专题会议中,与会者们了解到了基于实践案例的精准医疗,用于自动诊断的电子病历,以及用于医学影像分析的 ai 等领域的最新进展。
keith dreyer在gtc dc 2017上为与会者们做出了主题为在医疗健康行业应用 ai的演讲,keith dreyer身兼麻省总医院放射科副主任、临床数据科学中心主任以及哈佛医学院放射科副教授三重身份。
dreyer 经常在全球范围内宣讲科技对医疗健康质量产生的影响,他介绍了ai 在诊断影像中的作用以及 ai 在确保病患安全方面的重要性。
在gtc dc 2017的两场医疗保健小组讨论会中,医疗、工业和学术界的著名专家们为参加讨论会的成员们介绍了当代医学中讨论最多的两大主题:
精准医疗 - ai 如何提高治疗和预防水平,以及为了将研究成果推向市场,研究人员如何克服科学和监管障碍。
ai 在医疗健康领域的应用:冲破发展规律周期(hype circle)视角 - 摒弃夸大其词的炒作成分,基于ai对医疗健康领域的真实影响程度,探讨深度学习推进临床实践的方法。
与此同时,gtc dc 2017的医疗健康专题会议还包含了近 25 场会谈。以下为您回顾部分亮点内容:
美国国立卫生研究院高级研究员 ronald m.summers 介绍了有关深度学习对放射学产生的影响,这一方向是近期非常活跃的研究领域之一。
哈佛医学院教授兼麻省总医院研究员 jayashree kalpathy-cramer 介绍了其用于检测早产儿视网膜病变的自动化系统,这一病变可能会导致婴儿的失明。
圣迭哥 illumina 公司的数据科学主管 kyle fahr 讨论了人工智能以及基因组医学的未来。
加利福尼亚爱莫利维尔的 berkeley lights 公司的算法主管 john tenney 介绍了该公司在药物研发中应用神经网络的方法。
本次大会还为与会者提供了实操培训,培训内容主要针对在影像组学、基因组学和医学影像分析中使用不同深度学习框架涉及到的一些技术要素。
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