上海携逸信息技术有限公司
Shanghai XieYi Information Technology Co., Ltd.

  • 医疗影像
  • 人工智能云
  • 语音识别

摘要

   医疗影像人工智能解决方案



背景介绍

  医疗影像智能分析是指运用人工智能技术识别及分析医疗影像,帮助医生定位病症分析病情,辅助做出诊断。目前医疗数据中有超过90%来自医疗影像,这些数据大多要进行人工分析。

  人工分析的缺点很明显,第一是不精确,只能凭借经验去判断,很容易误判。中国医学会的一份误诊数据资料显示,中国临床医疗每年的误诊人数约为5700万人,总误诊率为27.8%,器官异位误诊率为60%,恶性肿瘤平均误诊率为40%,如鼻咽癌、白血病、胰腺癌等,肝结核、胃结核等肺外结核的平均误诊率也在40% 以上。第二是缺口大,按照动脉网蛋壳研究院的数据,目前我国医学影像数据的年增长率约为30%,而放射科医师数量的年增长率约为4.1%,其间的差距是23.9%,放射科医师数量增长远不及影像数据增长。这意味着放射科医师在未来处理影像数据的压力会越来越大,甚至远远超过负荷。如果能够运用算法自动分析影像,再将影像与其它病例记录进行对比,就能极大降低医学误诊,帮助做出准诊断。



摘要

   人工智能云解决方案



背景介绍

       AI在全球的增长态势,很大一部分是通过云计算实现的,当一个AI应用运行深度学习模型,并且连续分析数千亿的数据,这个过程将需要大量的存储、数据、计算,AI将不可避免的迁移到云平台中。云为人工智能的深度学习提供平台,人工智能反过来提升云计算的“智商”。


摘要

  语音识别人工智能解决方案



背景介绍

     语音识别技术,也被称为自动语音识别(Automatic Speech Recognition ,ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

  语音识别系统一般分训练和解码两阶段。训练,即通过大量标注的语音数据训练声学模型;解码,即通过声学模型和语言模型将训练集外的语音数据识别成文字,训练的声学模型好坏直接影响识别的精度。



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