宫恩浩：深度学习技术在医疗健康行业的新进展

深度学习技术在医疗健康行业的新进展主讲人：斯坦福大学电子工程系博士 宫恩浩深度学习广泛应用在各个领域中,从自动驾驶、阿法狗，到基于深度学习的药物设计、疾病检测，深度学习无处不在深度学习为医疗健康行业带来变革： 临床检测 医学影像 电子病历 管理分析 基因组学 个性化医疗 药物发展 移动医疗 深度学习可以应用到医疗临床检测与诊断各个环节中 医学检测采集 检测结果 医学图像 医学影像处理 医学影像分析 病变区域检测 辅助疾病诊断 治疗与愈后 深度学习可以应用到医疗临床检测与诊断各个环节中• 智能诊断是普遍认为的热点• 但它其实只是深度学习/人工智能的临床应用的一部分• 各个环节相辅相成深度学习技术预测检测条目• 搜集海量临床病征+检测操作数据• 通过深度学习训练预测检测条目和顺序• 根据大量人工操作数据，自动化医学影像采集• 医疗检测中的自动驾驶技术深度学习技术提高医学影像效率与质量提高图像质量：降噪、高分辨率成像• 8分钟脑部检查加快到1-2分钟(MRI)• 应用：快速检查（脑卒中等应用）提高图像质量：低放射性、低剂量成像• 减小200倍放射性(CT/PET)• 应用：低风险筛查（癌症）