获取《阿里巴巴医疗智能实践与探索》完整版,请关注微信公众号:vrsina,后台回复“医学健康”,该报告编号为20bg0007。
以AI技术为基础,结合医疗影像、病理信息、结构化病历等多维医疗数据,输出辅助诊断信息,帮助医生快速高效的对患者病情进行诊断和安排治疗方案。
肺癌在所有恶性肿瘤发病急死亡中均占首位,我国每年约59.1万人死于肺癌。肺癌生存率与首次确诊时的疾病阶段高度相关。因此,对癌症的早期检测和早期诊断就显得尤为重要。肺部疾病检测引擎可以自动、快速、准确的从病人的胸部CT扫描序列中发现疑似病灶位置,降低肺癌早期筛查的成本,提高检测速度和检测的准确率,缓解医疗资源的紧张,挽救更多患者的生命。
每根血管只需一一个任意的点,就可以自动搜索出完整的血管,大大降低了标注成本。系统还支持分段、命名、斑块等标注。
应用场景医疗行业内存在大量的翻译需求,如药物不良反应,新药注册等。专注解决医疗行业内部的中英文翻译需求,有效降低客户在大量翻译需求上的开支,提高效率。
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