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AI+医疗早已是大势所驱，虚拟世界助理、医学影像、辅助医疗、疾病风险预测、药物挖出、身体健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等领域早已开始渐渐引进AI技术，其中，医疗影像分析是目前人工智能应用于较为成熟期的分支，因为影像本身就是结构化的，没人为因素阻碍，可以通过人工智能展开较慢、精确的分析。现阶段，AI主要应用于在医学影像的临床环节，明确反映在两个方面：一是利用AI的感觉理解能力对患者的影像展开辨识，提供最重要信息，可以为经验不足的医生获取协助，提升其辨识医学影像的效率；二是基于深度自学，通过大量有数的影像数据和临床临床信息训练人工智能系统，使其不具备临床疾病的能力，辅助临床临床，减少漏诊复发的概率。“腾讯觅得影”是目前AI技术辅助医学影像临床的成熟期应用于。
2017年8月“腾讯觅得影”公布了早期食管癌筛查AI系统；接着，2018年7月8日又公布真相大白直肠肿瘤筛查AI系统，利用图像识别、深度自学等人工智能技术，与消化内镜融合，构建了辅助临床医生动态找到结直肠息肉，并动态辨别息肉性质，以每秒分析10张影像的速度，为临床医生获取非腺瘤息肉、腺瘤息肉、腺癌等状态的动态警告，辅助临床医生更加精确、更加高效地临床结直肠肿瘤。未来，人工智能在医学影像应用于的发展趋势是不断加强系统专业水平，从辅助临床抵达，逐步发展到预测分析和辅助决策，从而跨越影像临床服务的全过程，为医生获取参照。
那么，预测分析和辅助决策要获得更进一步发展，还有哪些客观条件必须符合？还有哪些技术难题必须解决？目前有哪些近期的突破？2018年8月31日，上海交通大学生物医学工程学院尤其研究员、博士生导师钱晓华将在“（第二届）中国人工智能产业大会--AI+医疗论坛”上共享自己的主题演说《医学影像信息系统：辅助检测、临床和探寻》，从几个案例来讲解医学影像信息系统的功能：辅助检测、临床和探寻。1.基于非增强性CT的缺血性中风早期检测系统，以协助医生尽快临床。2.幼儿颅脑早闭症的手术辅助规划系统，综合利用图像处理、机器学习和数学建模来设计手术参数，构建个性化医疗。
3.脑胶质瘤的临床和探寻系统，还包括基于影像的智能临床，影像和基因融合的标志物确认，以及新的临床分期方案探寻。钱晓华研究员长年致力于图像处理与机器学习、计算机辅助临床和手术规划等方面的研究。
仅次于的学术特点是需要融合人工智能、数学建模和生物信息等多学科方法，扎根临床实践中的难题和科学问题，建构从影像展现出，到基因组学和临床记录的多尺度研究，并以临床切换为目标积极开展工作。活动下文和甄选请求页面：“（第二届）中国人工智能产业大会--AI+医疗论坛”栏中：1、会员福利票，重新加入福利群参予推展共享即有机会取得1500元大会通票一张哦！2、为反对科研，科研院所及学生甄选可享5腰优惠（需开具单位盖章或学生证明材料）。
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听众现场等候时凭与会确认码及名片结帐入场才可。予以提早注册甄选证实的听众，恕现场未予招待。
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