人脑疾病电脑诊断将成现实,脑血管疾病CT、MRI影像判读及血肿预测

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原标题:人脑疾病 电脑诊断

全球首场神经系统疾病影像诊断“人机大战”启幕

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为进一步推进我院国家临床医学研究中心的申报准备工作,3月22日,由副院长商洪才带队,基地办公室副主任张冬梅、重点学科实验室研究员柴立民一行3人赴天坛医院国家神经系统疾病临床医学研究中心开展了专题调研,受到了国家神经系统疾病临床医学研究中心办公室主任孟霞、大数据中心主任姜勇的热情接待。

人工智能应用在神经疾病预防、诊疗、预后和康复等阶段,具有无可比拟的优越性,未来将在神经疾病医疗领域带来一场颠覆性的技术革命。通过运用大数据智慧,以及对人脑经验(临床顶级专家的技术和经验)的高效、深度学习,人工智能有望解决人脑难以解决的疾病死角,人脑疾病电脑诊断将成现实。

5月8日,国家神经系统疾病临床医学研究中心在天坛医院新院区召开新闻发布会,启动全球首场围绕神经系统疾病影像诊断的“人机大赛”备战,并面向全球致力于攻克“脑病”的医生招募参赛选手。预计6月底,本次“人机大赛”将在国家会议中心举行。

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此次向全球招募神经科医生开展人机大赛,正是要验证人工智能诊断的准确性。

据了解,大赛将分A、B组进行,内容包括:颅内肿瘤CT、MRI影像判读;脑血管疾病CT、MRI影像判读及血肿预测;脑血管病(狭窄、微出血、梗死、脑白质病变、腔隙灶、血肿)病灶标识,出血体积及梗死体积测量。最终,每组对决的一、二、三等奖得主,将分别获得30万、10万、3万元不等的奖励,其他参赛人员也可获得苹果笔记本电脑一台。

商院长一行先后参观了国家神经系统疾病医疗质量控制中心、临床试验中心、大数据中心、神经系统精准医疗研究中心、神经系统单基因病诊断中心、3D打印中心、多组学试验中心、神经疾病人工智能中心、影像研究中心、基础与转化医学中心、脂代谢与动脉粥样硬化中心和临床生物样本库等,了解了国家神经系统疾病临床医学研究中心目前的运营情况和机构设置,并与姜勇主任就国家临床医学研究中心的管理办法和运行机制进行了交流和探讨。

人脑选手:全球神经科医生。

而参加此次比赛的AI选手,则是由国家神经系统疾病临床医学研究中心、首都医科大学人脑保护高精尖创新中心与北京安德医智科技有限公司共同研发的全球首款
CT、MRI 神经影像人工智能辅助诊断产品——“BioMindTM”天医智。

作为全国唯一的国家神经系统疾病临床医学研究中心,天坛医院在软硬件设备设施、前沿研究平台的设立、协同机制的完善和优秀人才的加盟方面,具有丰富的宝贵经验和创新举措。此次调研,为我院国家中医脑病临床医学研究中心的申报提供了可资借鉴的重要参考。(撰稿:张冬梅
审核:商洪才)

电脑对手:医疗人工智能机器BioMindTM天医智。

“神经系统就是一个万向链接的网络,最适合开展人工智能研究,特别看好应用于脑病的临床决策支持。”国家神经系统疾病临床医学研究中心副主任、北京天坛医院常务副院长王拥军表示,向全球招募神经科医生开展“人机大赛”,正是要验证人工智能诊断的准确性。

决赛内容: CT、MRI(核磁)影像判读。

众所周知,神经细胞的损伤具有不可逆性,致残致死率很高。因此,早发现、早诊断、早干预,是影响神经系统疾病治疗效果的关键。

面向全球广发英雄帖,人机同台“读片”打擂。5月8日,CHAIN杯神经影像人工智能人机大赛启动参赛选手招募。擂台赛由中国卒中学会、国家神经系统疾病临床医学研究中心和首都医科大学人脑保护高精尖创新中心共同主办。

但在中国优质医疗资源分布极不均衡的背景下,对于复杂程度高、定位诊断难度大的神经系统疾病,在基层临床的误诊率、漏诊率居高不下,诊断效率低水平徘徊。而北京天坛医院每年接诊来自全国各地的神经系统疑难杂症患者30万人次,开展手术10000余例,拥有全国最大的脑病组织样本库及血样样本库。

ag压游,脑病领域迎来人工智能机器

鉴于此,北京天坛医院便主动深入人工智能领域。“人工智能通过对海量疾病信息的深度学习,持续提升疾病的诊断效率,诊断准确率可达到95%以上,相当于一个高年资主任医师级别的水平。”王拥军认为,若深度学习天坛医院脑病诊疗经验的“BioMind™天医智”成功学成“毕业”,基层医院接入该系统后,相当于引进一名拥有国际领先技术的神经疾病诊疗专家;再结合天坛医院覆盖300余家医院的远程医疗网络,脑病患者不必奔波大城市、挤在大医院,“家门口”就能获得高品质、个性化的诊断、治疗方案,将极大缓解疑难重症患者“看病难,看病贵”问题。

在首都医科大学附属北京天坛医院新院举行的新闻发布会上,国家神经系统疾病临床医学研究中心副主任、天坛医院常务副院长王拥军教授介绍,医疗AI机器BioMindTM天医智是一款头部疾病MRI、CT影像人工智能辅助诊断的整体应用产品,由国家神经系统疾病临床医学研究中心与首都医科大学人脑保护高精尖创新中心、北京安德医智科技有限公司共同研发。

另一方面,通过大数据智慧,对人脑经验(临床顶级专家的的技术和经验)的高效、深度学习,人工智能有望解决“人脑”难以解决的疾病“死角”。

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