推想科技發(fā)布 AI學者科研平臺 ,為更多的醫(yī)生提供零門檻的 AI科研能力

近日，推想科技發(fā)布 AI 學者科研平臺 InferScholar? Center，該平臺為更多的醫(yī)生提供零門檻的 AI 科研能力，讓醫(yī)生可以快速將深度學習、影像組學以及文本數(shù)據(jù)處理相關的前沿技術應用到自己的臨床科研實踐中，他們將為平臺上的醫(yī)療科研人員提供基礎模型以及臨床研究的各類開發(fā)、培訓、輔助等服務。

推想科技方面表示，InferScholar? Center 可提供臨床科研全流程的可視化操作，并且預置了深度學習模型和影像組學算法，醫(yī)學研究人員無需進行任何代碼編程即可開展 AI 醫(yī)學研究。當然，InferScholar? Center 也支持創(chuàng)建、修改、編輯模型源代碼的功能，使具備代碼基礎的研究人員可依據(jù)個性化需求編輯預置模型代碼或創(chuàng)建全新模型。

據(jù)了解，在挖掘醫(yī)學大數(shù)據(jù)價值的同時，InferScholar? Center 考慮了醫(yī)學臨床科研的安全性需求，采用軟硬件一體機的方式，直接交付到醫(yī)院，做到數(shù)據(jù)不出院，保證醫(yī)院所有的科研數(shù)據(jù)、模型算法、研究成果均無泄漏風險。

具體而言，推想科技 AI 學者科研平臺 InferScholar? Center是一款集軟、硬件一體的醫(yī)學人工智能專用設備，可用于醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)管理與分析、數(shù)據(jù)標記、深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型構建、影像組學特征提取、組學特征分析與機器學習模型構建等研究。它可應用于 X 線、CT、MRI、PET/CT、病理切片、消化內鏡等多種影像數(shù)據(jù)深度學習與影像組學建模。除醫(yī)學影像數(shù)據(jù)外，InferScholar? Center 同時還能夠合并利用臨床結構化文本信息，研究各類醫(yī)學命題。

在 InferScholar? Center 平臺上，醫(yī)學專家可自主選擇孵化 AI 的數(shù)據(jù)、模式、邏輯、參數(shù)等，將讓 AI 更加契合醫(yī)療業(yè)務特性，并從臨床角度獲得更多科研成果。其模型研究和孵化工具，可廣泛應用于腫瘤、心血管、神經(jīng)系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)等疾病影像檢查的智能化、精準化研究，尤其是對于疾病早期診斷、治療監(jiān)測、預后預測的影像人工智能研究具有重要價值。

從市場需求來看，需要回答兩個問題：AI 學者科研平臺是否是醫(yī)生的小眾需求？該平臺在醫(yī)生實際使用過程中究竟能為科研帶來多大助益？

推想科技方面表示，隨著醫(yī)療信息化水平的提升，醫(yī)療設備的升級，醫(yī)療數(shù)據(jù)無論從數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度或是數(shù)據(jù)種類，一直保持高速增長。大數(shù)據(jù)顛覆了臨床、科研對醫(yī)療數(shù)據(jù)的利用方式，能否讓海量醫(yī)療數(shù)據(jù)發(fā)揮最大的醫(yī)學價值，成為關鍵所在。

此外《中國醫(yī)生生存現(xiàn)狀調研報告》顯示，77% 的醫(yī)生曾一周工作超 50 小時，更有 24.6% 醫(yī)生曾一周工作超過 80 小時，導致學習和使用基于大數(shù)據(jù)的AI模型的處理和運用對醫(yī)生是一個巨大的挑戰(zhàn)。

因此，越來越多的醫(yī)學研究者不僅希望使用 AI 產(chǎn)品，也希望結合自身的醫(yī)療大數(shù)據(jù)和臨床經(jīng)驗優(yōu)勢，進行 AI 方面的自主臨床研究。推想科技推出如今推出 InferScholar? Center，顯然是希望將 AI 科研服務能力開放給更多的醫(yī)院與醫(yī)生，通過其零門檻的易用性激發(fā)醫(yī)者的主動性，從而進行自主的臨床和研究實踐，加速 AI 在醫(yī)療領域的應用進程。

至于該 AI 科研平臺會給醫(yī)生的醫(yī)學研究帶來多大裨益，還得看后期部署系統(tǒng)后醫(yī)生會利用該平臺產(chǎn)出的科研成果。