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Algorithms & Numerical Techniques
Presentation
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医学真实世界人工智能研究与实践
Abstract:
我将概述一种可解释神经网络的构建方法,以及其用于真实世界医疗数据的实践效果。实践的目标是评估体检人员猝死风险。我将首先简要介绍宝石花医疗集团,并概述猝死概率评估工作的重要性和应用,再深入探讨猝死评估智能化的项目路径以及宝石花在智能评估方向上的数据优势。在这个实践过程中,我们研发了一套“人机合作”模式的可解释人工神经网络构建方法,我将介绍当中的两个关键算法。 GPU 加速在这两个算法的实现中起到了决定性作用,正是因为超百倍的加速才使得算法得以实际应用,而不是只停留在理论层面。算法固然是项目研发的重要一环,而数据处理也同样重要。宝石花的医疗机构众多,体检系统种类多,版本多,造成指标名称不统一,单位不统一,试剂不统一等问题,需要细致的整合工作。数字类指标整合的复杂度已经很高,CT 、彩超等文本报告数据的提取更加困难。文本报告的书写格式、用词习惯、描述方式每个医生都不尽相同,因此我们使用了自然语言处理的方法对文本报告进行了结构化处理,将做简要描述。最后,我将用一个示例说明猝死概率评估模型生成的结果和所能提供的信息,并做总结。
 
Topics:
Algorithms & Numerical Techniques
Type:
Talk
Event:
GTC China
Year:
2020
Session ID:
CNS20769
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