人工智能医疗领域算法研究

地区：上海市闵行区

关键词：上海贮译智能科技有限公司

需求类型：关键技术研究

需求领域：其它

需求编号：D2021061600001238

解决方案：暂无

审核状态：通过审核

需求描述：

现状：超声医学是影像医学中最常用的一种诊断技术，也是最难的一种技术。目前，超声医疗资源在国内普遍分布不均衡，表现为优质医疗设备、高水平医技人员偏向各大医院，基层超声则长期存在超声医生短缺（目前全国基层超声医生的缺口至少在15万人以上）、超声诊断准确率低的现象。该项目旨在提高基层超声诊断水平，解决目前在超声领域普遍存在的供需两侧矛盾。问题：解决超声医学供需矛盾的办法是利用大数据及AI技术提升基层超声诊断水平。但AI在超声领域有其特殊性，表现为仅靠通常的深度学习算法并不能设计出满足临床要求的成熟产品。超声领域的AI技术需要将超声专家的诊断知识映射为机器学习中的离散规则库，再利用大数据技术，通过对大量样本的学习，形成针对不同脏器的精确诊断模型。需求：希望将超声专家的诊断知识映射为一系列离散的规则库，利用机器学习技术，学习针对特定脏器的规则推理机制，并形成基于推理机制的诊断概率统计学模型。即：（1）、需要针对不同脏器设计出不同的规则推理机制 f: -> f(X),其中X代表动态或静态超声影像。（2）、针对不同推理机制，需要设计出可以量化诊断结果的概率模型 P:->P（C|f(x)）其中P表示在规则f 条件下诊断结果为C的条件概率。成果匹配

人工智能医疗领域算法研究

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