制服丝袜成人电影|欧洲美女激情AV|久久天堂无码AV|日本一及黄色电影一及黄色|天摸天操天啪欧美|AA级黄色一级特黄成人大片|日韩特级AAA毛片|特级黄色成人录像|激情啪啪综合亚洲A黄|特黄一级AAA日本在线观看

會議上，黃虹圍繞AI進階對于數(shù)據(jù)的需求、醫(yī)療數(shù)據(jù)管理所面臨的痛點，以及如何通過數(shù)據(jù)管理推動醫(yī)院智慧化管理等核心內(nèi)容，結(jié)合復旦大學附屬華山醫(yī)院（簡稱：華山醫(yī)院）實踐經(jīng)驗，帶來了精彩的分享和寶貴借鑒。她表示，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準、實現(xiàn)數(shù)據(jù)集中管理，是醫(yī)療AI進階過程中對數(shù)據(jù)的需求，然而當前現(xiàn)狀下，“數(shù)據(jù)雖多但并非全部都能用”是現(xiàn)實問題，讓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為AI落地醫(yī)療的生產(chǎn)要素，還需解決數(shù)據(jù)需求與醫(yī)院現(xiàn)狀的沖突和挑戰(zhàn)，即找數(shù)難、用數(shù)難、看數(shù)難、復用難、可信伙伴難。

黃虹介紹說，華山醫(yī)院正在通過持續(xù)完善數(shù)據(jù)體系的規(guī)劃和治理模式，來加速推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程。如何推動醫(yī)院數(shù)據(jù)體系建設和可持續(xù)發(fā)展呢？黃虹主任介紹了華山醫(yī)院的“四步法”：

第一步：夯實數(shù)據(jù)底座。即建立數(shù)據(jù)標準體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素化管理；打造醫(yī)院數(shù)據(jù)資源中心，沉淀醫(yī)療大數(shù)據(jù)資產(chǎn)；搭建數(shù)據(jù)安全管理體系，建立數(shù)據(jù)應用規(guī)范。

第二步：完善管理模式。以國考為杠桿，從人才培養(yǎng)、運營決策出發(fā)，建立精細化管理體系；基于臨床資料的過程數(shù)據(jù)和結(jié)果數(shù)據(jù)，加速區(qū)域間數(shù)據(jù)共享，提升診療效率、改善診療流程。

第三步：創(chuàng)新數(shù)據(jù)體系。制定?？埔?guī)范體系，提升?？茢?shù)據(jù)能力，體現(xiàn)臨床研究等水平提升；通過構(gòu)建“所見即所得”的臨床診療工具，加快科研成果轉(zhuǎn)化，促進醫(yī)療質(zhì)量提高。

第四步：盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)。提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營能力，運用數(shù)據(jù)資產(chǎn)的高價值特性加速產(chǎn)學研轉(zhuǎn)換。

“我們希望通過‘四步法’讓每個醫(yī)療體系內(nèi)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)都能成為整個社會的重要數(shù)據(jù)資產(chǎn)，構(gòu)建可復制、可利用、可共享的高價值數(shù)據(jù)體系，為整個行業(yè)乃至社會提供真正的數(shù)據(jù)價值?！?/p>

演講最后，黃虹分別就數(shù)據(jù)資產(chǎn)駕駛艙、集團化智慧門辦線上指揮中心、患者流管理、數(shù)據(jù)應用超市等前瞻性建設成果進行了詳盡展示。她說，未來醫(yī)院在數(shù)字化、智能化、智慧化三個階段將呈現(xiàn)螺旋上升的態(tài)勢，在此過程中，醫(yī)院需要不斷努力和打磨，才能更好、更快、更穩(wěn)的前行。

會議上，史亞香表示，從政策層面可以看出國家正在持續(xù)推進AI與各行業(yè)的應用與融合，聚焦醫(yī)療行業(yè)，尤其是對于規(guī)模較大的醫(yī)療機構(gòu)而言，AI的觸角已經(jīng)深入到醫(yī)技、臨床、設備、管理與服務、科研等方方面面。

史亞香在演講中詳盡介紹了東南大學附屬中大醫(yī)院（簡稱：中大醫(yī)院）在AI應用方面的多項代表性實踐：

1. 病歷質(zhì)控

中大醫(yī)院在2018年開始嘗試利用人工智能技術(shù)進行病歷質(zhì)控的探索，并通過開發(fā)多個質(zhì)控引擎的方式最終解決了諸如主訴無法幫助醫(yī)生完成第一診斷、主訴與現(xiàn)病史不相關等內(nèi)涵質(zhì)控問題。據(jù)統(tǒng)計，截至2019年上半年，中大醫(yī)院通過AI質(zhì)控數(shù)據(jù)的準確率就已經(jīng)超過了人工質(zhì)控的準確率。對此，史亞香強調(diào)，引入AI技術(shù)進行病歷質(zhì)控的前提是要與醫(yī)院的業(yè)務流程和業(yè)務場景緊密結(jié)合。

此外，AI技術(shù)在首頁編碼方面也發(fā)揮了巨大價值。由于首頁編碼的工作難度很大，對于編碼員的能力要求也很高，引入人工智能技術(shù)進行編碼工作，能夠有效節(jié)省人力、時間等成本，為醫(yī)院編碼工作提質(zhì)增效。

2. 不良事件管理

中大醫(yī)院正在通過AI技術(shù)輔助醫(yī)務人員進行不良事件的管理。通過該項功能，能夠快速判斷出各類疑似的不良事件，并將判斷結(jié)果推送給相關管理人員對于這些推送內(nèi)容進行二次判定。這一功能不僅節(jié)省了不良事件管理所需的人力和時間成本，更大大降低了不良事件的漏報率。

3. 影像AI

中大醫(yī)院在影像AI方向已經(jīng)有了較為成熟的應用，較為常見的應用場景包含：針對肺結(jié)節(jié)的智能檢測、自動定位、良惡性分析、結(jié)節(jié)靶重建、圖文報告等；針對平片骨折的秒級閱片、骨關節(jié)可疑征象的自動檢出、病變類型自動識別等；針對頭頸CTA的全自動一站式后處理及報告、頭頸血管多維重建、血管狹窄及斑塊自動分析、顱內(nèi)動脈瘤自動檢出等；全自動一站式后處理及報告、自動頭頸血管多維重建自動血管狹窄及斑塊分析、自動顱內(nèi)動脈瘤檢出等。

演講最后史亞香表示，人工智能技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應用與發(fā)展，不應該以技術(shù)為導向，而應當聚焦具體應用場景、明確其發(fā)展目標和待解決的問題，然后再結(jié)合流程改造等手段進一步完善和推進。

張燦在演講中表示，當前醫(yī)療AI的應用逐漸從單個模塊、單個病種向著多模態(tài)、全病種、全流程發(fā)展。“早期，AI在臨床方面的應用以肺結(jié)節(jié)篩查最為常見，但運用更多的臨床上業(yè)務上存在很多難點和痛點，但當前隨著技術(shù)的發(fā)展，我們能夠看到更多的臨床應用場景。例如，可以通過AI技術(shù)將影像中的心臟肌肉組織‘去掉’，進而對血管進行三維建模來找到病灶，并進行數(shù)據(jù)的后結(jié)構(gòu)化處理、自動出具診斷報告。醫(yī)生可以通過AI生成的報告來進行后續(xù)的檢驗、檢查，整個流程從一個小時左右縮短至10分鐘左右，大幅提升了臨床的診斷效率。”張燦還表示，醫(yī)療機構(gòu)同時還需要覆蓋到院前、院中和院后的全流程化AI應用，即院前采集患者生命體征數(shù)據(jù)開展健康預測、院中通過輔助診斷等應用提供高效精準的醫(yī)療服務、院后通過數(shù)據(jù)為患者提供愈后輔助及康復跟蹤等。

算法、算力和數(shù)據(jù)，是推動人工智能發(fā)展和應用的三要素。張燦認為，目前雖然算法和算力已經(jīng)取得了顯著成果，但是AI的應用落地僅靠模型訓練或建模等相關工作是遠遠不夠的，其所需的周邊工作非常龐大。據(jù)統(tǒng)計，在AI應用落地的整個生命周期過程中，約90%則集中在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)管理等工作上。此外，在AI發(fā)展的進程中已經(jīng)呈現(xiàn)出以計算為中心到以數(shù)據(jù)為中心的轉(zhuǎn)化，聚焦醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)療數(shù)據(jù)中心的建設也正在以數(shù)據(jù)為中心開展和推動。

基于上述背景，戴爾科技集團正在努力幫助醫(yī)院用戶從基礎架構(gòu)層面推動AI應用、加速智能化發(fā)展。據(jù)張燦介紹，由戴爾科技集團推出的高效數(shù)據(jù)管理平臺解決方案，能夠有效幫助醫(yī)療機構(gòu)實現(xiàn)對于患者多維度數(shù)據(jù)的匯聚、整合、利用等需求。該解決方案包含了數(shù)據(jù)存儲和處理平臺，以及數(shù)據(jù)管理工具兩大模塊，涵蓋了數(shù)據(jù)的存儲、處理、管理和保護等關鍵功能。與此同時，戴爾科技也能夠為醫(yī)療用戶提供覆蓋AI業(yè)務全生命周期的解決方案，該方案不僅涵蓋了包括算、網(wǎng)、存、管、咨詢在內(nèi)的多種服務，還能夠幫助用戶對所需算力、存儲空間、網(wǎng)絡資源等進行計算和設計，為用戶提供符合需求的、統(tǒng)一就緒的IT架構(gòu)支撐。

洪喜如在演講中表示，據(jù)統(tǒng)計，過去兩年間的醫(yī)療大語言模型在醫(yī)療相關領域的問答準確率提升了超過50%；最新的醫(yī)療大語言模型在一致性、醫(yī)學歸因能力、低傷害性等8個維度(共9個) 均優(yōu)于醫(yī)生。這些都意味著，生成式AI技術(shù)浪潮正在醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生深刻影響。此間，算力作為支撐AI發(fā)展重要因素，如何破局其稀缺現(xiàn)狀、充分應用已有算力，已成為一個重要的課題。與此同時，打破數(shù)據(jù)孤島、加速數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)，也是讓數(shù)據(jù)發(fā)揮出更大價值的關鍵。

趨動科技作為一家軟件定義AI算力的公司，可以實現(xiàn)非常靈活的、以軟件定義資源分配的方式，幫助用戶更好使用昂貴的算力資源。據(jù)洪喜如介紹，軟件定義GPU是智算中心非常必要的一種手段，通過該手段能夠幫助使用者在整個數(shù)據(jù)中心的全局范圍內(nèi)尋找合適的GPU資源，以獲得更充足的算力來支撐AI應用需求。此外，基于GPU可虛擬化的特性，可實現(xiàn)對不同的應用場景（如智能問診、病歷生成、圖像識別等）的相互隔離，讓多個應用共享同一GPU，進而實現(xiàn)資源的復用，最終大幅提升算力的利用率；此外，針對AI繁多復雜的模型訓練需求，可以通過軟件定義的GPU來實現(xiàn)算力的“聚少成多”，將多臺機器的算力聚合起來調(diào)度給同一AI模型，用以支撐其訓練，最終獲得更好的訓練結(jié)果。

“之前，GPU作為一種昂貴的資源，在應用過程中往往是靜態(tài)的方式，這種方式下，GPU的利用率很難監(jiān)控，甚至多數(shù)時間處于閑置狀態(tài)，對算力資源造成了極大程度的浪費。為全流程、全鏈路的優(yōu)化GPU，我們研發(fā)了‘OrionX獵戶座’這一軟件定義GPU的解決方案，并在此基礎上開發(fā)了‘Gemini雙子座’這一AI開發(fā)訓練平臺。借助以上兩個解決方案，可以非常好地滿足、AI全生命周期的技術(shù)需求?！焙橄踩缯f。

會議最后，洪喜如在談及對醫(yī)療AI的展望時表示，AI技術(shù)已經(jīng)在生物制藥、醫(yī)學影像、臨床科研等多個醫(yī)療行業(yè)的應用場景中落地并持續(xù)深化，毋庸置疑，醫(yī)療AI具有令人期待的發(fā)展前景。