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| 本文作者： 老王 | 2017-11-27 23:32 |
主題：AI醫(yī)學影像的現(xiàn)狀、機遇與挑戰(zhàn)
時間：11月29日（本周三），晚上8點
嘉賓：王立威：北京大學教授；首位獲得AI's 10 to Watch獎的亞洲學者
醫(yī)工交叉與產(chǎn)學結合，這兩個由來已久的問題隨著人工智能的興起，讓醫(yī)學影像分析面臨著全新的機遇與挑戰(zhàn)。
隔行如隔山，這對IT界和醫(yī)學界來說尤為貼切。
當雙方團隊共同打造一款產(chǎn)品時，面臨著話語體系不同、評價方式不同、誰來主導等諸多問題。
不少資深從業(yè)者認為，只滿足把自己定位于一個人工智能研究者來看待醫(yī)學影像問題，將圖像識別技術單純地嫁接到醫(yī)學影像原有的系統(tǒng)上，即便數(shù)字結果看起來不錯，但距離“好用的產(chǎn)品”依舊非常遙遠。
那么怎樣才能讓人工智能更好地解決醫(yī)學影像分析難題？
為此，我們邀請了北京大學王立威教授，為大家深入講解《AI醫(yī)學影像的現(xiàn)狀、機遇與挑戰(zhàn)》。
王立威教授作為知名機器學習專家，不僅在人工智能領域有著非常高的學術成就和影響力，與此同時，他也研究醫(yī)學影像分析多年，并多次取得世界一流的成果。
王立威：北京大學信息科學技術學院教授
王立威教授在機器學習領域發(fā)表論文100余篇，2011年入選人工智能重要國際獎項AI's 10 to Watch，是亞洲首位獲得該獎項的學者。2012年獲得首屆國家自然科學基金優(yōu)秀青年基金；擔任國際人工智能權威會議NIPS，IJCAI領域主席；中國計算機學會人工智能與模式識別專委會常委。
王立威教授在醫(yī)學影像分析，尤其是肺部CT圖像分析上有著深厚的研究基礎和豐富的研究經(jīng)驗，指導的學生團隊曾參與Kaggle Data Science Bowl 2017肺癌預測大賽，于全球1972支隊伍中獲得第4名;
在LUNA肺結節(jié)檢測挑戰(zhàn)賽，在肺結節(jié)檢測和假陽性削減兩項任務中均取得第1名并保持到2017年7月，相關文章發(fā)表在醫(yī)學圖像計算頂級會議MICCAI 2017。
在今年10月份結束的天池醫(yī)療AI大賽中，王立威老師再次帶領團隊從2887支隊伍中脫穎，獲得了決賽冠軍。
近些年，王立威教授也與北京大學的多個附屬醫(yī)院共同研究醫(yī)療人工智能項目，并取得了一系列優(yōu)秀成果。
我為什么選擇醫(yī)學影像這條路
重新審視AI這個工具：我眼中的人工智能與機器學習
當前AI醫(yī)學影像技術的真實現(xiàn)狀
實戰(zhàn)案例詳解：人工智能肺結節(jié)檢測與良惡性診斷
經(jīng)驗分享：錯誤、彎路、失敗、技巧、解決方法
致AI醫(yī)學影像領域的工作者：我們應具備哪些素質(zhì)與技術
未來AI醫(yī)學影像的機遇與突破點
企業(yè)：醫(yī)療人工智能從業(yè)者與創(chuàng)業(yè)者
高校：計算機視覺、圖像處理與醫(yī)學影像研究背景的教授、研究員；欲從事醫(yī)學影像分析的學生
醫(yī)院：影像科/放射科/病理科主任醫(yī)師、信息中心主任
監(jiān)管：CFDA等醫(yī)療相關監(jiān)管機構的從業(yè)者
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