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傅昊阳-基于多模态数据的医疗智能应用探索.pdf

傅昊阳-基于多模态数据的医疗智能应用探索.pdf
这份文档是关于“基于多模态数据的医疗智能应用”的演讲PPT，主要内容包括以下几个方面： **1. 背景介绍:** * **医疗+人工智能应用背景：** 介绍了人工智能在智慧城市、医疗、政务、数字孪生城市、物流、能源、自动驾驶、制造、金融、商业等领域的应用，强调人工智能赋能产业发展已成为主流趋势。 * **国家政策支持：** 阐述了国家鼓励人工智能在医疗健康领域发展的相关政策，如《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》、《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》、《国家新一代人工智能标准体系建设指南》等，旨在推动科技创新，促进医疗水平提升。 * **人工智能赋能医疗应用：** 展示了人工智能在医疗中的应用流程，包括检查、诊断、治疗和科研四个环节，并细化了各个环节的应用案例，如PACS、病理分析、内镜检查、CDSS、处方推荐、手术规划、AI医疗机器人等。 * **AI影像的代表性应用：** 强调了AI影像在医疗人工智能应用中的重要性，并展示了AI在辅助诊断中使用的医学影像产品，如病灶的自动检出、分割、良恶性鉴别、制定治疗方式等。 * **多模态数据的概念：** 引入了多模态数据的概念，强调真实世界的诊疗需要综合多模态数据，例如CT影像、超声检查和检验报告等，进行综合判断。 * **医疗数据及其目标：** 阐述了医疗数据的类型（处方、医嘱、检验结果、检查报告、治疗记录等）和目标（疾病防控、精准医疗、智慧服务、费用控制）。 **2. 多模态数据医疗智能应用：** * **多模态数据处理流程：** 介绍了在临床医疗业务中，如何利用不同模态的数据，进行整理、清洗、预处理、多模态融合，最终输出结果的流程。 * **多模态融合方法：** 介绍了多模态融合方法，包括模型无关的融合方法和基于模型的融合方法。 * **多模态医疗知识图谱：** 介绍了如何通过名老中医知识库的挖掘，建立中医知识库，结合多模态数据，实现知识的传承和应用。 * **智能临床决策支持系统 (CDSS):** 介绍了基于多模态数据的CDSS，可以提供更加准确的辅助诊断、更有效的治疗方案和更精准的疾病预测功能。 * **失眠专病辅助诊疗：** 介绍了失眠专病辅助决策系统，通过输入患者症状，智能推荐中药处方。 * **DR常规疾病判断：** 介绍了使用AI模型进行DR常规疾病判断，包括预测病例的阴阳性和提示具体部位，例如判断肺部和心脏的疾病，以及预测骨质疏松和骨量减少等。 * **智能医疗检索系统：** 介绍了智能医疗检索系统，强调其是语义检索、多模态检索和个性化检索三者的有机结合。 * **科研检索系统：** 展示了基于多模态融合检索的科研系统，可以根据输入的文本和图像，在多种模态的数据库中检索，输出多模态结果。 **3. 多模态智能医疗应用面临的挑战：** * **异构数据的语义鸿沟：** 介绍了不同模态数据在计算机中的表示和人类认知系统描述之间存在差异的问题，以及数据格式、编码方式、数据粒度等带来的挑战。 * **隐私与数据安全问题：** 强调了数据模态多样、数据量大等因素导致加密解密和传输的困难，以及数据安全和限制条件对多模态医疗智能应用带来的挑战。 * **多模态数据的复杂性：** 介绍了部分医学图像缺乏标准、如何识别动态和静态图像中的关键内容、以及病理、放射、超声等报告内容的结构化等问题，以及如何整合多种技术进行分析的挑战。 **4. 总结与思考：** * **现状与发展：** 总结了多模态数据医疗应用目前处于初级阶段，海量多模态数据有待挖掘和利用。 * **优势与价值：** 强调了多模态数据能够有效减轻医务人员工作强度、提高诊疗效率和准确率，促进中医药的传承与创新。 * **数据治理与人才：** 强调了提升多模态数据治理能力的重要性，以及建设完善人工智能人才储备梯队对行业发展的重要性。
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