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多项世界大赛冠军,平安的这支智慧医疗队伍凭什么这么牛?

原标题:许多世界比赛的冠军,这个聪明的医疗团队为什么安全?

在世界级的评估比赛中,您经常可以看到一个团队,他们虽然低调,但却是所有比赛的常客。该小组的统一名称为 Ping An Wisdom Medical。

从2019年春季到夏季,平安智慧医疗创造了许多世界第一的成就:

在国际权威的医学成像领域会议ISBI(IEEE国际生物医学成像研讨会)组织的肺癌病理学分段(ACDC),内窥镜图像质量控制(EAD)和病理性近视检测(PALM)的三项比赛中,他们均获胜。全世界获得了三个冠军和六个单打;

《华尔街日报》报告称,中国平安已在ISBI的世界顶级AMIA峰会上赢得了三个项目冠军,发表了两篇论文《基于ICD层级结构的中文电子病历智能编码》和《集成多源数据和机器学习模型的中国传染病预测》;

在《美国肾脏病学会》《美国肾脏病杂志》的顶级期刊上发表《lgA肾病的肾脏终点预测和风险分层》;

在国际计算语言学协会(ACL)组织的2019年智能医学问答竞赛MEDIQA中,它赢得了世界上第一个(医学问题包含RQE),世界上第二个(医学文本语义推断NLI,医学问题)并回答排序质量检查);

在医疗信息学领域最顶级的国际医疗信息学国际会议(ICHI)上,关于丢失数据归因(DACMI)的数据分析挑战是世界上第一个;

在世界顶级自然语言处理会议EMNLP举行的COIN 2019文本理解比赛中,两个世界冠军分别赢得了比赛的总分,对多项选择文本的理解(准确性90.6%)和克洛什语文本理解(准确性83.7%)所有任务的冠军。

平均行业经验超过10年

根据数据,中国有3亿多种慢性病和潜在的慢性病。平安智能医疗要解决的问题远远超过3亿人。在他们的“理想国家”,他们想要建造一个可移动的堡垒,这可以帮助医生消除“所有病原细菌”,而静态可以帮助医生抵抗“潜在细菌”的入侵。健康是该部门的唯一防御对象,各种疾病是其“敌人”。

该团队由谢国珍博士(现为平安集团首席医学科学家)领导。主要成员包括一群算法和人工智能方面的高级专家,平均行业经验超过10年。

“知识+数据”两轮驱动器

谢国藩的策略是从诊断前,住院期间,诊断后以及整个治疗过程开始,以构建可以攻击和防御的AI墙。平安智慧医疗智能助手医疗负责人胡刚博士和平安智慧医疗高级智能情报专家孙兴志博士领导团队,负责创建涉及预,后医学的人工智能模型。以及后诊断。

在诊断之前,使用AI机器人将患者引导到正确的科室。在诊断中,AI模型应协助医生减少误诊和漏诊率,并协助医生评估需要转诊的重症患者。诊断后,AI模型继续。建议医生进行药物治疗。诊断后,机器人将通过随访与患者互动,协助医生完成常规随访,医生可以节省更多资源,并将其留给需要重点关注的重症患者。

胡刚和孙兴志都是算法领域的顶级专家,但是当算法遇到医疗时,它似乎陷入了流沙之中。 “我们正在不断地训练和调整数据。该模型在数据测试集上具有良好的性能,但推广它并不是理想的选择。”

“医学是一门知识密集型学科,涉及许多常识和知识,而人工智能通常基于数据训练模型。仅从数据得出的模型中,推荐的结果甚至可能违反医学知识。”

除了算法之外,还有另一种核心武器的知识

“医学知识实际上是一个包含权威但广泛的信息的框架,例如临床指南和专家共识。医学数据涵盖了大量特定的医疗案例,不仅可以补充和改善知识的作用,还可以挖掘数据这些隐式关系中的更多。”

传统的模型训练是从数据开始的,胡刚和孙兴志探索了一种使用知识指导数据建模的方法。通过数据,特征,优化目标函数和模型融合来修改知识,以形成最终模型。它与医学知识具有高度一致性,更重要的是,可以根据患者的具体情况提供更准确的建议。

一般而言,整合知识和数据模型的过程可能类似于面团:胡刚负责建立知识库,即面粉。孙兴志负责给面团加水和数据。不断增加知识和数据,向面粉中添加更多的水,并且向水中添加面粉。在此过程中,知识和数据将不断集成和补充,最终“粉碎”质量模型。

“但这还不够。”

平安智慧医疗救助决策系统在“人机大赛”中获胜

第二步是解决“为什么”问题。输出是您必须是张三,不是李思?

使用知识工具,基于结果,该模型可以提供知识证据,例如专家共识和此类疾病标准化治疗的国家指南;同时,该模型还可以提供有关数据的证据,例如相似的案例,不同的处理方法下哪种方法更好。这些证据共同推荐给医生,然后医生做出“最正确”的选择。

但这还不够。

模型完成后,如何验证适用性?这是最艰苦的比赛。首先,与过去比较。例如,与新加坡的医疗机构合作,“我们需要追溯验证其六年的数据。”了解当前模型如何根据先前的数据执行。然后,与未来进行比较。

“我们将模型放入医院进行试点,然后寻找一些不使用该模型的对照组,并进行前瞻性验证。观察一会儿,看看两组之间在诊断和治疗上是否有任何区别。”

经过这些漫长的步骤,一年多以后,胡刚和孙星志终于到达了树荫下。回顾过去,他们并没有浏览网络世界的冰冷数据,而是一群对战争充满热情的人。

诊断方面,它涵盖了1500种疾病,对60种常见疾病的诊断准确性为95%。

在治疗方面,我们支持2,000种疾病治疗方案,并建议针对60种常见疾病进行个性化治疗。

仅在甘肃省,该系统就覆盖了1000家基层医院。回到搜狐,看看更多

负责编辑:

2019-09-05 10: 53

来源:科技全景

原标题:许多世界冠军,平安的智慧医疗团队为何如此出色?

在世界级的评估比赛中,我们经常看到一支团队。他们虽然低调,但经常是各种比赛的冠军。该团队的统一名称为和平智能医疗。

从2019年春季到夏季,平安智能医学创造了许多世界一流的成就。

在ISBI(IEEE国际医学影像学国际研讨会)举办的ACDC,EAD和PALM的三项比赛中,他们赢得了三项冠军和六项世界冠军。

《华尔街日报》报道,平安在世界顶级AMIA峰会的ISBI的三个冠军赛上发表了两篇论文《基于ICD层级结构的中文电子病历智能编码》和《集成多源数据和机器学习模型的中国传染病预测》。

发表在美国肾脏病学会的顶级期刊《美国肾脏病杂志》;

在国际计算语言学协会(ACL)组织的2019年智能医疗问答竞赛MEDIQA中,它获得了世界第一(医学问题隐含的RQE),世界第二(从医学文本语义学推断的NLI,医学质量QA排名)问题和答案);

在2019年ICHI(国际卫生保健信息学国际会议)上,我们以绝对优势赢得了全球缺失数据归因(DACMI)世界第一的数据分析挑战赛。

在EMNLP举办的COIN 2019文本理解竞赛中,顶级自然语言处理国际会议,竞赛总体结果的世界冠军以及文本理解多项选择题的两个子任务的单项冠军(准确度90.6%)和完形填空内容(准确度83.7%)。

10年以上的平均行业经验

数据显示,中国有3亿多种慢性病和潜在的慢性病。安全和智能医疗保健需要解决超过3亿人口。他们将在他们的“共和国”建立一座可移动的堡垒,这将有助于医生消除“所有病原细菌”,而静态将帮助医生抵抗“潜在病原体”的入侵。健康是这支部队的唯一防御对象,各种疾病是它们共同的“敌人”。

该团队由谢国通博士(现为平安集团首席医学科学家)领导。主要成员是一组算法和人工智能高级医生,平均行业经验超过10年。

知识+数据双轮驱动

谢国藩的策略是从诊断前,住院期间,诊断后以及整个治疗过程开始,以构建可以攻击和防御的AI墙。平安智慧医疗智能助手医疗负责人胡刚博士和平安智慧医疗高级智能情报专家孙兴志博士领导团队,负责创建涉及预,后医学的人工智能模型。以及后诊断。

在诊断之前,使用AI机器人将患者引导到正确的科室。在诊断中,AI模型应协助医生减少误诊和漏诊率,并协助医生评估需要转诊的重症患者。诊断后,AI模型继续。建议医生进行药物治疗。诊断后,机器人将通过随访与患者互动,协助医生完成常规随访,医生可以节省更多资源,并将其留给需要重点关注的重症患者。

胡刚和孙兴志都是算法领域的顶级专家,但是当算法遇到医疗时,它似乎陷入了流沙之中。 “我们正在不断地训练和调整数据。该模型在数据测试集上具有良好的性能,但推广它并不是理想的选择。”

“医学是一门知识密集型学科,涉及许多常识和知识,而人工智能通常基于数据训练模型。仅从数据得出的模型中,推荐的结果甚至可能违反医学知识。”

除了算法之外,还有另一种核心武器的知识

“医学知识实际上是一个包含权威但广泛的信息的框架,例如临床指南和专家共识。医学数据涵盖了大量特定的医疗案例,不仅可以补充和改善知识的作用,还可以挖掘数据这些隐式关系中的更多。”

传统的模型训练是从数据开始的,胡刚和孙兴志探索了一种使用知识指导数据建模的方法。通过数据,特征,优化目标函数和模型融合来修改知识,以形成最终模型。它与医学知识具有高度一致性,更重要的是,可以根据患者的具体情况提供更准确的建议。

一般而言,整合知识和数据模型的过程可能类似于面团:胡刚负责建立知识库,即面粉。孙兴志负责给面团加水和数据。不断增加知识和数据,向面粉中添加更多的水,并且向水中添加面粉。在此过程中,知识和数据将不断集成和补充,最终“粉碎”质量模型。

“但这还不够。”

平安智慧医疗救助决策系统在“人机大赛”中获胜

第二步是解决“为什么”问题。输出是您必须是张三,不是李思?

使用知识工具,基于结果,该模型可以提供知识证据,例如专家共识和此类疾病标准化治疗的国家指南;同时,该模型还可以提供有关数据的证据,例如相似的案例,不同的处理方法下哪种方法更好。这些证据共同推荐给医生,然后医生做出“最正确”的选择。

但这还不够。

模型完成后,如何验证适用性?这是最艰苦的比赛。首先,与过去比较。例如,与新加坡的医疗机构合作,“我们需要追溯验证其六年的数据。”了解当前模型如何根据先前的数据执行。然后,与未来进行比较。

“我们将模型放入医院进行试点,然后寻找一些不使用该模型的对照组,并进行前瞻性验证。观察一会儿,看看两组之间在诊断和治疗上是否有任何区别。”

经过这些漫长的步骤,一年多以后,胡刚和孙星志终于到达了树荫下。回顾过去,他们并没有浏览网络世界的冰冷数据,而是一群对战争充满热情的人。

诊断方面,它涵盖了1500种疾病,对60种常见疾病的诊断准确性为95%。

在治疗方面,它支持2000项治疗计划和针对60种疾病的个性化治疗建议。

仅在甘肃省,它就覆盖了1000个基于医院的基层系统应用程序。回到搜狐,看看更多

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