主题:AI医学影像的现状、机遇与挑战
时间:11月29日(本周三),晚上8点
嘉宾:王立威:北京大学教授;首位获得AI's 10 to Watch奖的亚洲学者
医工交叉与产学结合,这两个由来已久的问题随着人工智能的兴起,让医学影像分析面临着全新的机遇与挑战。
隔行如隔山,这对IT界和医学界来说尤为贴切。
当双方团队共同打造一款产品时,面临着话语体系不同、评价方式不同、谁来主导等诸多问题。
不少资深从业者认为,只满足把自己定位于一个人工智能研究者来看待医学影像问题,将图像识别技术单纯地嫁接到医学影像原有的系统上,即便数字结果看起来不错,但距离“好用的产品”依旧非常遥远。
那么怎样才能让人工智能更好地解决医学影像分析难题?
为此,我们邀请了北京大学王立威教授,为大家深入讲解《AI医学影像的现状、机遇与挑战》。
王立威教授作为知名机器学习专家,不仅在人工智能领域有着非常高的学术成就和影响力,与此同时,他也研究医学影像分析多年,并多次取得世界一流的成果。
王立威:北京大学信息科学技术学院教授
王立威教授在机器学习领域发表论文100余篇,2011年入选人工智能重要国际奖项AI's 10 to Watch,是亚洲首位获得该奖项的学者。2012年获得首届国家自然科学基金优秀青年基金;担任国际人工智能权威会议NIPS,IJCAI领域主席;中国计算机学会人工智能与模式识别专委会常委。
王立威教授在医学影像分析,尤其是肺部CT图像分析上有着深厚的研究基础和丰富的研究经验,指导的学生团队曾参与Kaggle Data Science Bowl 2017肺癌预测大赛,于全球1972支队伍中获得第4名;
在LUNA肺结节检测挑战赛,在肺结节检测和假阳性削减两项任务中均取得第1名并保持到2017年7月,相关文章发表在医学图像计算顶级会议MICCAI 2017。
在今年10月份结束的天池医疗AI大赛中,王立威老师再次带领团队从2887支队伍中脱颖,获得了决赛冠军。
近些年,王立威教授也与北京大学的多个附属医院共同研究医疗人工智能项目,并取得了一系列优秀成果。
我为什么选择医学影像这条路
重新审视AI这个工具:我眼中的人工智能与机器学习
当前AI医学影像技术的真实现状
实战案例详解:人工智能肺结节检测与良恶性诊断
经验分享:错误、弯路、失败、技巧、解决方法
致AI医学影像领域的工作者:我们应具备哪些素质与技术
未来AI医学影像的机遇与突破点
企业:医疗人工智能从业者与创业者
高校:计算机视觉、图像处理与医学影像研究背景的教授、研究员;欲从事医学影像分析的学生
医院:影像科/放射科/病理科主任医师、信息中心主任
监管:CFDA等医疗相关监管机构的从业者
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