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全棧人工智能技術(shù)在醫(yī)療中的融合應(yīng)用全棧人工智能技術(shù)在醫(yī)療中的融合應(yīng)用Page
1生命過(guò)程是多組學(xué)協(xié)同作用的結(jié)果,數(shù)據(jù)將驅(qū)動(dòng)生命科學(xué)和醫(yī)療健康進(jìn)入理論化進(jìn)程基因蛋白質(zhì)代謝微生物表觀基因細(xì)胞圖譜影像&解剖運(yùn)動(dòng)飲食環(huán)境心理可穿戴社交圖譜醫(yī)療健康檔案>100TBPage
2生命過(guò)程是多組學(xué)協(xié)同作用的結(jié)果,數(shù)據(jù)將驅(qū)動(dòng)生命科學(xué)和醫(yī)療健數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-應(yīng)用,是醫(yī)療健康A(chǔ)I的必由之路數(shù)據(jù)信息知識(shí)醫(yī)療健康1. 復(fù)雜生物組學(xué)數(shù)據(jù)處理與解析醫(yī)學(xué)信息疾病表型組影像組學(xué)流行病學(xué)……2. 重大疾病的“生物-醫(yī)學(xué)-環(huán)境”
數(shù)據(jù)的系統(tǒng)整合分析數(shù)據(jù)庫(kù)/知識(shí)庫(kù)3.4.生物與醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)應(yīng)用,疾病的精準(zhǔn)診斷和流行疾病的預(yù)測(cè)生物分子系統(tǒng)及其人工調(diào)控的信息理論與實(shí)驗(yàn)技術(shù),最終應(yīng)用于醫(yī)療實(shí)踐發(fā)展和開(kāi)拓轉(zhuǎn)化、探索、升華組學(xué)技術(shù)發(fā)展新數(shù)據(jù)類型:微弱信號(hào):數(shù)量爆炸:第三代、混合測(cè)序、表觀遺傳單細(xì)胞、液體活檢CTC/ctDNA科研和臨床測(cè)序數(shù)據(jù)指數(shù)增長(zhǎng)持續(xù)和深入環(huán)境信息土壤水質(zhì)空氣飲食習(xí)慣氣象信息……Page
3數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-應(yīng)用,是醫(yī)療健康A(chǔ)I的必由之路數(shù)據(jù)信息知識(shí)核心是智能信息處理人工智能、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、生物信息學(xué)Page
4核心是智能信息處理人工智能、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、生物信息學(xué)Page醫(yī)療AI落地“五難”數(shù)據(jù)處理難應(yīng)用突破難商業(yè)模式難安全治理難數(shù)據(jù)采集難Page
5醫(yī)療AI落地“五難”數(shù)據(jù)處理難應(yīng)用突破難商業(yè)模式難安全治理難馬化騰AI四問(wèn):人工智能必須可知、可控、可用和可靠合格的AI人工智能的算法是否能夠變 可得清晰透明、 知可以解釋?Page
6可用人工智能是否能讓盡可能多的人使用?如何避免人工智能危害人類個(gè)人或整體的利益?可控可靠人工智能是否能夠足夠快地修復(fù)自身漏洞,真正實(shí)現(xiàn)安全、穩(wěn)定與可靠?馬化騰AI四問(wèn):人工智能必須可知、可控、可用和可靠合格的AI三架馬車驅(qū)動(dòng)全棧交互應(yīng)用閉環(huán)Page
7醫(yī)療+AI疾病機(jī)制探索數(shù)據(jù)合作模型三架馬車驅(qū)動(dòng)全棧交互Page7醫(yī)療+AI疾病機(jī)制數(shù)據(jù)合作構(gòu)建hDCN(human
DeepCellNetwork),解碼疾病機(jī)制,發(fā)展精準(zhǔn)治療新技術(shù)遺傳與變異生活方式環(huán)境暴露從基因型到細(xì)胞、組織、器官、系統(tǒng)的多層次深度時(shí)空全息網(wǎng)絡(luò)生理和病理表型Page
8清華大學(xué)張學(xué)工構(gòu)建hDCN(humanDeepCellNetwork構(gòu)建新的機(jī)器學(xué)習(xí)理論現(xiàn)有的AI模型?基于知識(shí)的人工智能傳統(tǒng)AI:符號(hào)主義、知識(shí)工程、機(jī)器推理、智能搜索、...?基于數(shù)據(jù)的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí):模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)(CNN、RNN、DNN、…)?混合人工智能提出關(guān)系推斷的理論框架,解決小概率事情預(yù)測(cè)及復(fù)雜系統(tǒng)局部到整體的分析Given
GGivenPSpNetwork
vectorPhenotypevectorCorrelationcoefficientGjPi……P1P2P3PnG1G2G3GPage
9n全基因組清華大學(xué)李衍達(dá)、李梢、古槿……構(gòu)建新的機(jī)器學(xué)習(xí)理論現(xiàn)有的AI模型提出關(guān)系推斷的理論框架,混合式的數(shù)據(jù)合作模型醫(yī)院私有數(shù)據(jù)中心機(jī)構(gòu)私有數(shù)據(jù)中心醫(yī)院私有數(shù)據(jù)中心醫(yī)生個(gè)人數(shù)據(jù)中心患者個(gè)人數(shù)據(jù)中心自適應(yīng)數(shù)據(jù)上鏈自適應(yīng)數(shù)據(jù)上鏈自適應(yīng)數(shù)據(jù)上鏈自適應(yīng)數(shù)據(jù)上鏈自適應(yīng)數(shù)據(jù)上鏈應(yīng)用目標(biāo)聲明、數(shù)據(jù)需求聲明、算法輸入輸出聲明……授權(quán)共享Page
10混合式的數(shù)據(jù)合作模型醫(yī)院私有數(shù)據(jù)中心機(jī)構(gòu)私有數(shù)據(jù)中心醫(yī)院私有何為全棧?Page
11何為全棧?Page11無(wú)縫的交互智能感知與生理極限拓展通過(guò)智能化,延展人類感知世界與能力的極限,賦能生活與工作的極限挑戰(zhàn)。重新構(gòu)建智能人機(jī)關(guān)系與氛圍在對(duì)人的感知、認(rèn)知、行為理解和建?;A(chǔ)上,讓AI更懂即時(shí)情境,用戶習(xí)慣,情緒,下意識(shí)行為與反應(yīng),無(wú)縫融入環(huán)境,構(gòu)建更自然的人機(jī)交互關(guān)系與氛圍。多模態(tài)人機(jī)交互延展了溝通的邊界語(yǔ)言/對(duì)話、聲音/音效、光感/光效、表情動(dòng)作等,更智能擬人個(gè)性化,爆炸性地增長(zhǎng)豐富了5感共通的溝通體驗(yàn),進(jìn)一步形成可識(shí)別的新一代品牌DNAPage
12無(wú)縫的交互智能感知與生理極限拓展通過(guò)智能化,延展人類感知世全棧AI賦能全棧AI賦能數(shù)據(jù)感知交互感知意圖理解知識(shí)管理任務(wù)驅(qū)動(dòng)靜態(tài)認(rèn)知?jiǎng)討B(tài)認(rèn)知進(jìn)化認(rèn)知Page
13全棧AI賦能全棧AI賦能數(shù)據(jù)感知交互感知意圖理解知識(shí)管理任務(wù)完成應(yīng)用場(chǎng)景閉環(huán)Page
14完成應(yīng)用場(chǎng)景閉環(huán)Page14破除數(shù)據(jù)迷信,與臨床密切合作不是刷數(shù)據(jù)!真正有人用的大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)才有價(jià)值臨床醫(yī)生要能用,普通用戶也能用Page
15破除數(shù)據(jù)迷信,與臨床密切合作Page15門診場(chǎng)景的融合應(yīng)用示例:語(yǔ)音識(shí)別、說(shuō)話人分離、NLP、多輪對(duì)話、知識(shí)圖譜、情感交互AI重塑診室場(chǎng)景,讓醫(yī)生更專注于醫(yī)患溝通,不要讓信息化變成負(fù)擔(dān),做有“溫度”的醫(yī)療。診前病史采集實(shí)時(shí)記錄醫(yī)患對(duì)話內(nèi)容
自動(dòng)生成電子病歷解析主訴、既往史、過(guò)敏史等識(shí)別醫(yī)生、患者身份Page
16門診場(chǎng)景的融合應(yīng)用示例:語(yǔ)音識(shí)別、說(shuō)話人分離、NLP、多輪DEMOPage
17DEMOPage17多模態(tài)交互,無(wú)處不在的嵌入式智能基于多模態(tài)人機(jī)交互技術(shù)的醫(yī)護(hù)智能交互系統(tǒng),改善醫(yī)療交互模式。Page
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