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    中山大學腫瘤醫院與醫渡云合作,利用AI提升鼻咽癌臨床診療與科研能力

    本文作者: 李雨晨 2021-06-22 15:28
    導語:基于AI技術,中山大學腫瘤醫院相繼仿真模擬實現了乳腺癌、直腸癌、宮頸癌等全身69個正常器官在MRI中的自動輔助勾畫。

    雷鋒網消息,近日, 2021全球人工智能技術大會(GAITC 2021)在杭州舉辦。

    在“數基生命與智能健康專題論壇”中,中山大學腫瘤醫院副院長孫穎教授圍繞人鼻咽癌AI放射治療、真實世界研究等話題進行了主題分享。本次論壇由中國人工智能學會(CAAI)生物信息學與人工生命專委會主任張學工教授和醫渡云集團聯合創始人、開心生活科技CEO徐濟銘擔任論壇主席。

    醫工交叉,共建鼻咽癌專病智能平臺

    鼻咽癌是發生于鼻咽腔頂部和側壁的惡性腫瘤,也是我國高發惡性腫瘤之一。據2018世界衛生組織的調查顯示說明,世界上80%的鼻咽癌發生在我國。

    鼻咽癌在臨床以放射治療為主,但由于臨床醫生存在對鼻咽癌腫瘤發生發展規律了解甚微、解剖位置毗鄰多個重要器官、臨床理論與實踐很難相結合等問題,在放射治療過程中往往存在放療精準度低、大范圍放射性損傷等嚴重不良事件。

    由于醫療數據具有主觀性、質量參差不齊和標準不統一等問題,計算機幾乎不能識別以至于讀取這一系列醫療文本信息和影像數據。

    針對這一現狀,中山大學腫瘤醫院與醫渡云進行了合作,從共同建立鼻咽癌數據標準到數據標準化,將人工智能技術和鼻咽癌的醫學邏輯進行融合,共同建設了鼻咽癌專病智能平臺。

    孫穎教授表示,“這樣一方面可賦能臨床研究、分析臨床規律,另一方面能夠幫助醫生總結經驗、提升疾病診治水平,為臨床實踐提供強有力的數據支撐。”

    孫穎教授介紹,在醫學影像方面,通過人工智能技術可仿真出個體腫瘤演進規律的多形態影像數據,建立自編碼的三位卷積深度神經網絡,從而能夠在MRI圖像上模擬識別腫瘤范圍自動勾勒需要放射治療的腫瘤區域,與專家勾畫的腫瘤區域吻合度約高達80%,為年輕臨床醫生提供較為精準的輔助支持,同時也大幅提高了放療同質化水平和效率,極大的解放了臨床醫生的工作負荷。

    此外,基于AI技術,中山大學腫瘤醫院相繼仿真模擬實現了乳腺癌、直腸癌、宮頸癌等全身69個正常器官在MRI中的自動輔助勾畫。

    中山大學腫瘤醫院與醫渡云合作,利用AI提升鼻咽癌臨床診療與科研能力

    中山大學腫瘤醫院副院長孫穎教授

    AI賦能智慧建設,提升平臺可及性

    開展一系列真實世界研究離不開大量、高質量、高標準的醫療數據建立的鼻咽癌專病智能平臺,其中數據標準、數據集成、數據治理是開展鼻咽癌高質量真實世界研究不可或缺的。因此,基于鼻咽癌專病智能平臺,中山大學腫瘤醫院進行了臨床科研成果轉化及應用。

    中山大學腫瘤醫院與醫渡云共同建設了鼻咽癌數據標準,形成了“腫瘤通用集”和“瘤種專科集”兩個層次的相互補充的標準。

    孫穎教授說:“通過數據標準利用人工智能技術對醫學術語進行規范化和標準化,有助于形成強大的數據治理能力。這樣,對于前瞻性研究,可以在取得授權前提下助力醫療機構實現數據在中心內部以及多中心之間的互聯互通,而對于回顧性的真實世界研究,則有助于從單病種全樣本中快速準確地篩選出某個亞組。”

    “在多來源、異構數據的集成方面,通過人工智能技術協助將中山大學腫瘤醫院對院內各個業務系統的數據進行同步,協助醫院實現針對醫院多個信息系統的多源異構數據的采集和治理;另外也將鼻咽癌放射治療的17個步驟無紙化。”

    “在基于專科知識數據治理方面,醫渡云經授權幫助中山大學腫瘤醫院將影像檢查報告、主訴、現病史、既往史等,通過結構化、歸一化等數據技術進行處理,接著再利用自然語言處理技術將長文本自然語言轉化為標準字段和閾值,供專科醫生、科研工作者統計分析。也就是說,在醫療數據的治理過程中,醫學邏輯和人工智能技術的深度融合是非常重要的。”

    “一站式”平臺,實現臨床數據有序排列

    數據在支撐科學研究方面,以關鍵診療事件的發生時間為標志的“時間軸” 如對鼻咽癌治療前、治療中、治療后的數據處理等,可以實現數據的邏輯有序排列,從而更好地支持臨床及科學研究。

    孫穎教授表示,通過梳理患者重點事件數據的全周期時間軸,能夠對患者診療事件按照時間進行可視化展示和分析,直觀了解患者重點診療事件和結局,以及重點指標的時序進展情況,例如重點診療事件(如:首次診斷、主要癥狀、首診病理分型等)、重點診療事件的發生時間(如:首診時間、首次手術時間等)、同一時間軸跨度下查看多個重點指標的進展情況(如:患者全生命周期中全量化療用藥情況、全量靶向用藥情況、全量檢驗檢查情況等)。

    同時,醫療機構、科研學者等對真實世界數據背后隱含的豐富時序依賴關系的異構時序事件進行治理分析,有助于研究者快速形成支撐結論的統計學證據。

    該專病智能平臺還可設置基于時間軸的各類隨訪問卷、不良事件和隨訪任務提醒,并設置病例報告表(CRF表單)的數據處理規則,實現臨床研究的表單自動、半自動填寫,提升隨訪效率。

    孫穎教授總結道:“在鼻咽癌臨床輔助放射治療的過程中,創新的醫療人工智能技術已經得到了我院臨床工作人員的高度認可。另外,基于鼻咽癌專病智能平臺可助力研究機構、臨床醫生和科研工作人員開展一系列真實世界臨床研究,進而可有效地預測及應對不良事件的發生,為推動我國醫療事業發展提供源源不斷的動力。”雷鋒網雷鋒網

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