앞으로 의료 인공지능은 어떻게 발전할 것인가? 이 포럼에서는 다음과 같이 논의합니다.

의학과 인공지능의 결합은 단순한 물리적 중첩이 아닌 심층적 통합의 화학반응입니다. 인공지능 개발자는 의료 업계 실무자의 고충점과 요구 사항을 어떻게 이해할 수 있습니까? 의료 산업 종사자들이 인공 지능의 정확성과 안전성을 믿게 만드는 방법은 무엇입니까? 앞으로 의료인공지능의 발전은 어떻게 될까요?

최근 통지대학교와 독일 뮌헨 공과대학교는 통지대학교 부속 통지병원에서 주최하는 중독 의료 인공 지능 컨퍼런스를 공동으로 개최했습니다. 이번 컨퍼런스의 주제는 "개발자와 의료인 간의 격차 해소"이며, 인공지능 개발자와 의료인 간의 학술교류 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다. 참가자들은 의료인공지능 분야의 최신 화두를 주제로 기조연설과 라운드테이블 토론을 진행해 개발자와 의료인 간의 협력과 이해를 도모했습니다

최근 몇 년 동안 의료 인공지능은 전 세계적으로 급속도로 발전하고 있으며 그 응용은 주로 지능형 진단 및 치료, 지능형 영상 인식, 지능형 약물 연구 및 개발에 반영됩니다. 의료현장에서 의료용 인공지능의 적용과 발전은 기술 혁신뿐만 아니라 의료 서비스 모델의 변화도 수반한다.

퉁지대학교 부속 통지병원 원장 Cheng Yingsheng은 통지병원이 새로운 의료 개발 개념을 구현하고 고품질 개발을 촉진하는 방법을 매우 중요하게 생각한다고 말했습니다. 현재 의료 영상 부서에서는 폐결절, 갈비뼈 골절, 폐렴 등의 흉부 병변 진단을 실현하고 있으며, 인공 지능은 혈관 CTA와 CTP 기술을 결합하여 혈관 병변(흉부 통증 3요소, 뇌졸중)을 진단하고, 동맥, 두개경추 국소 동맥 병변의 진단 및 평가: 색전증, 박리, 플라크, 협착증, 칼슘 점수 및 뇌졸중 점수.

“병원은 장면 플랫폼을 사용하여 다중 소스 데이터와 다중 시스템 통합의 상호 연결 및 상호 운용성을 실현하고 디지털 트윈을 사용하여 전체 건설 프로세스에 대한 3차원 동적 관리 및 전방위 가상 시뮬레이션을 실현합니다. Cheng Yingsheng은 병원이 스마트 물류 관리부터 스마트 수술, 스마트 병동 무인 지원 서비스 시스템까지 포괄적인 탐색을 진행했다고 말했습니다.

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