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「肺炎 X 光病灶识别」挑战赛:几行代码,就能让医疗检测准确率 20% 的提高!

作者:杨鲤萍
2019/12/09 18:21

雷锋网 AI 开发者按:自 2017 年 7 月国务院印发《新一代人工智能发展规划》以来,中国人工智能技术得以迅猛发展,并在金融、医疗、教育、交通、社交等领域快速推广。

尤其在医疗这个拥有海量数据、严格判断规则且存在大量重复性劳动的现实场景中,人工智能的特性完全契合了这些工作需求,并发挥着重要的作用。

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训练时长短、准确度高的 AI 医疗

正是由于 AI 具备对大量数据学习与判断的能力,通过对大量 X 光片数据集的训练,智能体能够在很短的世界内达到接近人类的识别准确度。

早在 17 年时,吴恩达等研究者借助国立卫生研究院公布的 10 万幅 X 光片对人工智能算法进行训练,就能使该智能体在短短两个月的时间,检测精度超越放射科医师水平。

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而除了肺炎外,人工智能算法也能根据 X 光片,诊断出其它疾病,包括:纤维变性、疝气以及细胞团块等;它能够高效分析 CT 头扫描疑似中风,并标记那些更容易出现脑溢血的人,然后将它们集中起来供放射科医师重点检查。

甚至这种算法还可以帮助发现乳腺 X 光图像中那些放射科医生肉眼难以发现的乳腺肿瘤。并且值得一提的是,数据显示人工智能的诊断准确率也高于国立卫生研究院的基准线。

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当然,AI 医疗远不止识别 X 光片、判断病情,它还可以帮助医生有效提高病例录入效率、辅助医生进行药物研发、提供诊疗方法参考等。

AI 医疗核心技术

从这些实例中我们会发现,AI 医疗的应用非常广泛,但 AI 病理开发环节主要涉及到了三个部分,包括了:数据积累、算法开发、场景应用环节;而这三大环节所包含的 AI 病理诊断及医学影像识别核心技术,其实也主要涉及到三部分:

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可以看到,在临床应用中的 AI 医疗核心流程即:以传统医疗手段中采集到的医疗数据作为基础,通过这些数据对人工智能进行相应的训练,然后根据临床治疗经验建立人工智能医疗图谱。当然,由于应用场景、病种、病程等不同,病理数据的获取、分类也将有所区别。

肺炎 X 光病灶识别

AI 病理诊断技术可大幅缩短医生的工作量,提高放射学、病理学等依赖医学图像支持的专业的诊断效率和准确性。因此,AI 研习社这次以 AI 医疗为主题,开设了「肺炎 X 光病灶识别」挑战赛。

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大赛主页提供了「肺炎 X 光片」相关的数据集,包括了训练集 20013 张以及测试集 6671 张。比赛任务也非常明确:只需编写相应代码,训练模型完成对测试集图片内容的正确识别即可~

开始时间:2019-12-09 09:00:00

结束时间:2020-01-08 00:00:00

大赛基础奖金池为 2000 元,比赛一共设置了三种奖项,包括了:参与奖(30%)、突破奖(20%)、排名奖(50%);三种奖项互不冲突,而优秀的选手(比如你),当然也是可以直接一次性全部拿走哦!

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除此之外,在这一挑战赛中,我们也向大家免费开放了珍贵的 GPU 资源;只要报名之后,点击页面右侧的「获取免费云训练资源」,即可任意使用。

数据集下载链接:

http://1t.click/bxSW 

评审标准

最终提交结果文件如下所示,其中,第一个字段位:测试集图片 ID(注意 ID 即文件名是从 0 开始的);第二个字段:病灶数量(0、1、2、3、4)。

Ps:建议使用 UTF-8 编码,共计 6671 个结果,因为数量不足可能导致无法评分哈~

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整个比赛的评审完全透明化,我们将会对比选手提交的 csv 文件,确认正确分辨图片数据,并按照如下公式计算得分,其中:

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每日 24:00,我们也会将最新结果更新在官网排行榜上,你可以随时随地查看自己的排名情况。

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更多信息,可进入参赛主页查看:https://god.yanxishe.com/18 

雷锋网 AI 开发者  雷锋网 

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