对话复旦大学类脑研究院工程师郑忍成: 解析人工智能在医疗中的实践与商业化挑战

对话复旦大学类脑研究院工程师郑忍成: 解析人工智能在医疗中的实践与商业化挑战

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大家好,欢迎收听《AI Odyssey》。

最近我们一直在关注AI在生命健康领域的产品,这些产品大体可以分为两个方向:一是面向消费者的健康管理产品(硬件 or App),基于穿戴设备、饮食记录App、运动记录App等收集用户摄入和消耗的数据,并通过AI教练(AI Coach)来提供健康指导;二是面向医疗机构的疾病诊断和辅助导诊的AI软件。前者理解起来相对简单,基于公网的数据进行预训练就能获得一个还不错的 Agent,无论是选择使用API,还是训练自己的小型模型, 整体用户体验上差别不会很大。但在更为专业和细分的医疗领域,无论是在数据获得,算法优化,还是算力部署上,现实场景都更为的复杂,且富有挑战。

因此,本期节目我们特别邀请到了复旦大学类脑研究所的郑忍成工程师,与我们分享AI在医学影像的应用以及在医疗领域的发展趋势。掌声欢迎👏👏。

嘉宾:

郑忍成:复旦大学博士毕业(zhengrc@fudan.edu.cn),目前任复旦大学类脑智能科学与技术研究院算法工程师。主研方向为人工智能算法及其在医学影像分析中的应用。在《IEEE Transactions on Medical Imaging》,《Science Advances》等学术期刊上发表SCI论文20余篇,并在MICCAI,ISMRM等国际学术会议上发表会议论文和摘要10余篇。参与国家自然科学基金、上海自然科学基金等多个面上项目。

主播:

Leo:硅谷大厂高级机器学习工程师,GenAI LLM发烧友

PongPong:连续创业者,AI初创公司产品负责人

Shownote:

00:31 - 嘉宾介绍

01:22 - 医学影像AI的发展历程

02:08 - AI在医学影像中的实际应用

04:14 - AI与传统算法的对比

05:52 - 医学影像算法的发展历程

07:24 - 特定器官的AI检测与通用模型的探索

12:08 - 医疗AI的数据获取与隐私保护

15:07 - 数据标注的挑战

16:30 - 医学影像AI的准确性与挑战

19:20 - 医学影像AI产品三类证与二类证的介绍

23:27 - AI在低风险领域的应用与商业化

27:34 - 医疗AI的商业化路径

30:06 - 医院联盟与数据共享

36:58 - 医学影像AI的未来趋势

以上就是本期的全部内容啦,感谢您的收听,我们下期再见~

欢迎大家在同名 小🍠:AI Odyssey 和 👸号:AI Odyssey 关注我们,我们将持续给大家带来更多精彩内容,敬请期待。



展开Show Notes
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2024.10.18
嘉宾声音听不清
季语泊:我听的清