人工智能技术在互联网医疗中的应用

一、业务模式

1.药企：信息化管理（外勤、研发、生产）

2.医院：院内信息化（院内系统、互联网医院）

3.政府：区域信息化平台（区域协同、数据中心）

4.大夫：医生集团（高端私服、飞刀）

5.病人：轻问诊、OTC（在线问诊、药品递送）

对象：公立、私立、乡、镇、村、卫生室

申请病历、影像、数字、超声（远程指导）

二、案例分享

1.图像类数据：DR、CT、MR、乳腺、DSA、超声、病理、眼底

检测、分割、提取 numpy、matplotlib、pycicom

最大值、最小值、平均值、标准差、灰度、差方

分类、回归、检测算法采样切割（a.分类 b.用算法分割出来）

任务一：疾病分类（演示）

1.解决思路：二维卷积、提取特征

2.参考模型：AlexNet、GoolgleNet、VggNet、ResNet

1.解决思路：通过物体检测算法，将病变类型和区域变换

2.参考模型：RCNN、YOLO、SSD、mmdetection工具箱

2.序列类数据：心电图（通道）、脑电图、肌电图

波形、原始的诊断结果

任务一：疾病分类

1.解决思路：一维卷积、循环神经网络

2.参考模型：Global AVERAGE pooling 特征值

一维卷积块（定义卷积块、拼接、RES块）

ConvTD、LSTM

3.文本类数据：辅助提取关键词

任务一：关键信息的提取

1.解决思路：序列标注问题

2.参考模型：IDCNN+CRF、BILLSTM+CRF、BERT+CRF

病历文本、非关键信息、症状、身体部位、（字符串替换、查找、正则表达式）

泛化能力模型的获取：免费开源

个人感悟：1.数据集（完备性类别少）

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