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医学影像技术4年制考研 医学影像网

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医学影像网(医学影像技术4年制考研)
新的一年回望过去，无论是在基础设施、AI医疗场景的成熟、资本注入等环节，以医学影像AI产品为代表的医疗AI终于迎来了集体绽放 。
据雷锋网报道 。com，前后已有8款产品获批 。事实上，医疗AI的商业化从来都不是靠一己之力就能完成的任务:行业标准的形成，审批层面的标准化，数据质量的提升，行业资源的整合，这些都是至关重要的 。
在医学发展的过程中，最重要的是做好顶层设计 。
此前，中国医学影像AI产学研创新联盟主席、大会主席柳时元主任曾对《医学AI掘金》表示，“行业现在缺的是标准 ， 每个环节都是它 。虽然有些企业获得了三类证书，但这仅仅是个开始 。任何医疗产品在进入临床之前，都必须有一个效果评估体系 ， 需要对其有效性、安全性和稳定性进行评估 。”
作为医学影像人工智能建设的要素之一，我国的数据库建设尚有欠缺 。目前公开的数据库不多，数据标注标准也不统一 。
在2020年第二届医学影像AI大会上，医学影像数据库放射影像数据库建设项目正式启动，建成后将成为国内首个标准化医学影像数据库 。
艾，每一步都在那条长久却正确的路上 。
今天文章的题目围绕“医学影像数据库”展开，是浙江大学应用数学研究所孔德兴教授在第二届医学影像AI大会上发表的 。
孔德兴教授是浙江大学特聘教授 ， 博士生导师，应用数学研究室主任 。研究方向为医学图像处理和医学人工智能 。发表SCI论文近70篇，拥有7项授权发明专利 。作为AI技术的前沿观察者和参与者，孔德兴教授在医学数据库建设方面有很多独到的经验 。
以下是孔德兴教授的演讲内容，由雷锋网编辑 。com不改初衷:孔德兴:很高兴在大会上介绍我们团队在数据库建设方面的一些工作和探索 。今天主要汇报一下数据库建设 。
大数据是必须的 ， 有以下三点:第一 ， 目前的发展阶段面临大数据的支撑；二是重大国家战略；但三大数据也为科学研究提出了一些具有挑战性的问题，这些问题在工业、农业、商业、国防等方面都有很大的价值 。
今天是大数据时代 。在这里，我用广义相对论来表达我对大数据的理解 。有以下几点 。
第一点:协变，任何数据都是对客观对象的描述，就像用不同的坐标系描述物理规律一样 。比如CT和超声就是对客观对象不同模式的描述和说明 。
其次，在量变到质变的过程中，人工智能学习或训练并没有一个准确数量的数据样本 。但是，训练结果的准确性对临床诊断的准确性很重要，关系到医学人工智能产品的准确性 。
第三点:医疗大数据有一个关联聚合的原理 。简单来说，整合应用各个医院不共享的数据，就会产生聚合数据 。各大医院收集不同的分布式中心数据，这些数据是通过一些分布式架构收集的 。数据库带来的挑战可以通过技术手段解决 。每一个数据都是描述医学规律内在本质的规律 ， 但我们从不同的数据点反映出不同的侧重点 ， 汇聚产生一个整体现象 。
第四点:数据重组 ， 我们可以对数据进行复制、标记、加工、利用 ， 使其不断完善，量变产生质变，趋同产生价值 。数据是一种新型资源，处理数据的算法是一种资产 。有了这些资源，就有了算法 。
好的数据是一种资源，是人工智能发展的基石 ， 需要真实性、准确性、完整性、可追溯性等等 。随着研究的深入和企业产业化 ， 建立一些高质量、高标准的数据库势在必行 。从量变到质变，从临床医学模式到循证医学模式，从静态处理到动态处理 ， 从单科图像到多模块交叉 ， 建立良好的人工智能算法 。一切都基于良好的数据 。
从数据库时间关系的建立，我从四点简单分享给大家 。首先是医学影像人工智能的数据需求，数据库建立的规范化，数据库标准的标准化，最后是数据库建立面临的问题 。
首先，我们要提几个概念 。第一个是数据治理 。好的数据库离不开数据治理 。一般来说，数据治理是数据资产管理形成之前的整合活动，包括数据库建设计划和监督实施的要求 。
另外 ， 数据治理有一个基本概念 ， 就是从分散的数据到统一的数据 ， 从很少的无组织的流程到全面的管理，从分散的数据到有计划、有实施、有治理的活动 。
数据治理具有以下特点:第一 ， 由于多模态、多维度的动态特征，数据收集困难 。二是现阶段方法手段少 。第三，数据高度相关且复杂 。如前所述，虽然超声CT模态和表面形态不同 ， 但它们都是描述一个人肝癌的信息 。最后，时间周期长 。

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