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中標(biāo)上?？萍即髮W(xué),！曙光助力“AI+醫(yī)療”研究

發(fā)布時(shí)間: 2021-11-17


據(jù)悉，一項(xiàng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的大型死亡率研究,，根據(jù)超聲心動(dòng)圖結(jié)合電子病歷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)患者生存率的準(zhǔn)確性可達(dá)到96%,。

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近年來(lái)，人工智能的醫(yī)學(xué)應(yīng)用激增,，如機(jī)器人,、醫(yī)學(xué)診斷、疾病預(yù)測(cè),、圖像分析,、藥物活性設(shè)計(jì)等等。人工智能提高了學(xué)習(xí)能力,，提供了模塊化的決策支持系統(tǒng),，正在改變醫(yī)療保健的未來(lái)。

近日,，曙光中標(biāo)上?？萍即髮W(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院（BME）深度學(xué)習(xí)計(jì)算模塊項(xiàng)目?；谑锕馓峁┑挠?jì)算能力支撐,，學(xué)院重點(diǎn)展開(kāi)在醫(yī)學(xué)影像、智能醫(yī)學(xué),、智慧儀器等方向的研究,，致力于產(chǎn)生國(guó)際公認(rèn)的原創(chuàng)成果并形成科創(chuàng)轉(zhuǎn)化臨床應(yīng)用。

計(jì)算能力是“AI+醫(yī)療”研究的重要支撐

人工智能不同于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)算法,，他能根據(jù)積累的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行自我訓(xùn)練,。得益于算法,、算力的快速發(fā)展和大數(shù)據(jù)的爆發(fā),，人工智能與醫(yī)療領(lǐng)域碰撞融合的速度不斷加快,，而計(jì)算能力支撐則是研究的基礎(chǔ)。

此項(xiàng)目中,，學(xué)院重點(diǎn)展開(kāi)在醫(yī)學(xué)影像,、智能醫(yī)學(xué)、智慧儀器等方向的研究,，智慧儀器方向包括可穿戴設(shè)備,、康復(fù)儀器等。醫(yī)學(xué)影像聚焦于磁共振,、分子影像,、診療一體化等，旨在直接為臨床一線問(wèn)題提供應(yīng)用技術(shù)與解決方案,。智能醫(yī)學(xué)包含人工智能與醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)等近年來(lái)大熱的研究方向,。一套具備人工智能計(jì)算能力,，同時(shí)適應(yīng)學(xué)院研究需要兼具實(shí)用性的計(jì)算系統(tǒng)尤為重要。

通過(guò)結(jié)合學(xué)院在人工智能與醫(yī)學(xué)方向的科研特性,，曙光設(shè)計(jì)了一套深度學(xué)習(xí)計(jì)算模塊,，其具有超高密度、極致性能,、彈性計(jì)算,、擴(kuò)展性強(qiáng)等特點(diǎn)，不但能滿足學(xué)院針對(duì)AI醫(yī)療的研究需求,，更能夠解決醫(yī)療影像,、智能醫(yī)學(xué)研究不斷產(chǎn)生的海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的擴(kuò)容性問(wèn)題。

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醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的建立和應(yīng)用需要處理好三個(gè)關(guān)鍵要素,，數(shù)據(jù),、平臺(tái)計(jì)算能力、深度學(xué)習(xí)算法模型,。構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的計(jì)算平臺(tái)是人工智能開(kāi)發(fā)成功的根本要素之一,。因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)中需要非常巨大數(shù)量的數(shù)據(jù)輸入給訓(xùn)練模型,，訓(xùn)練模型則需要進(jìn)行巨大規(guī)模的運(yùn)算,，使其更具“智能”。曙光將致力于為更多高校,、科研機(jī)構(gòu),、大型醫(yī)院提供計(jì)算能力支撐，驅(qū)動(dòng)醫(yī)療AI從實(shí)驗(yàn)走向應(yīng)用,。


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