“传统医学”没有受挫,要更综合地看待各种医学的优势

我会查阅原始文献,尽量找到一手资料去看真实的数据,看统计数据,以保证来源的真实性。我试图接近科学发生的真相。观察者网:近年来最重大的医学事件是新冠疫情,您在《细胞传》中提到的数据是600多万人死亡。从病毒学的角度来看,这样的病毒是非常有研究价值的,但作为一名医生,您怎么看待它?穆克吉:新冠疫情暴露了我们...

开源:医学成像中的通用无监督异常检测 2401

-**高准确性和异常检测的鲁棒性**:RA方法在所有测试的病理、解剖结构和成像模式中一致优于现有的SOTA方法,突显了RA在广泛临床场景中的鲁棒性和有效性,显著推动了异常检测技术的发展。2.医学影像中的异常检测医学影像中的异常检测从根本上关注于揭示未知——一个旨在识别与已建立的规范模式偏离的统计过程。它...

The Innovation Life | 医学数据的计算建模:从数据收集到知识发现

然而,其高维、异质和多模态特性成为获取有价值生物信息的主要挑战。通过计算建模将原始数据转化为有意义的生物学见解,在生物医学研究中变得愈加重要。本文主要探讨了医学数据的收集、建模挑战与计算架构,以及计算建模在推动医学研究中的重要性。图1图文摘要医学数据建模是将原始医学数据转化成有价值的医学发现的有效手...

对于垂直大模型,什么样的数据算是“好数据”?

数据的一致性,指的是在不同来源和时间点上数据保持一致的特性。一致性的数据可以帮助模型更好地学习时间序列上的规律,而不是被不一致的数据干扰。比如,在处理全球气象数据时,不同地区采用的测量单位可能不同,这就要求在训练模型之前,先对数据进行标准化处理,确保其一致性。及时性关注的是数据的更新频率和时效性,...

...AI在临床试验中的创新应用:从试验设计、患者招募维护到数据...

与HINT算法不同的是,SPOT系统在分析时考虑了试验数据的时间序列特性,即它会根据历史试验的时间节点对数据进行加权,赋予近期试验更高的参考价值。这种方法使得SPOT系统能够更精准地捕捉到随时间变化的趋势和模式,从而为试验设计提供更为准确的预测。利用SPOT系统,研究人员可以基于历史数据的深度分析,对即将进行的试验做出...

中国工程院院士詹启敏:“数智科学”助力医学创新发展,需关注这...

他认为,要推动医学科学研究范式的转变(www.e993.com)2024年11月7日。未来医学研究不能仅依靠人工时代的兴趣驱动,而需要充分考虑医学领域的特性,践行健康数据科学的理念和方法。构建公共健康保障的新模式也非常重要。詹启敏表示,通过数据融合与数据多重价值挖掘,促进医疗与公共卫生体系融合,可以在重大慢性疾病防控管理和公共卫生应急事件应对中发挥重要作...

4P医学:预见性、预防性、个性化和参与性的健康未来

作为医疗健康的一种新定义,4P医学首先是一种个性化的医疗模式。它基于个体患者的历史数据,将个体的遗传和表观遗传特征纳入考量,从而评估遗传和环境因素对健康的具体影响,而不是像传统医学那样在广大患者群体中取最大公约数[3]。在美国,某些抗凝血剂的剂量已经开始根据患者的基因图谱来定制。这种以个体为中心的方法在...

探索智能纪元:大模型的起源、现状与未来

大模型的参数量通常超过10亿,这意味着模型内部有超过10亿的可学习权重。这些参数是模型学习和理解数据的基础,它们通过训练不断调整,以更好地映射输入数据到输出结果。参数量的增加直接关联到模型的学习能力和复杂性,使得模型有能力捕捉更加细微和深层的数据特征。

解决临床数据应用痛点的利器——神州医疗专病库

医学文本结构化基于深度网络的信息抽取模型,可以精确理解病历文本。AI辅助的可配置规则抽取框架,可以高效应对个性化提取需求。数据安全神州医疗隐私计算基于机器学习框架,敏感数据通过脱敏规则变形处理,得到的新数据依旧保持源数据特性、业务数据逻辑,以及数据关联性,能够满足科研应用数据的要求。平台身份标识实名,统一安全...

中国人工智能在医疗领域行业市场深度分析及投资潜力预测报告|...

(2)可以极大地提高医学数据的测定和分析过程的自动化程度,从而大大提高工作速度,减轻人的工作强度,并减少主观随意性。(3)可以集中专家的知识,辅助医生做出更为可靠和正确的诊断;随着病例的增多,还可以丰富系统的知识,自动地或在人工干预下进行知识的积累和分析,提高医疗水平。