技术 & 团队

使用业界领先的深度学习技术,并已成功应用于安防、金融、交通、医疗、智能硬件设备等多个领域。此外,我们还深入参与到人工智能领域的基础性研究中。 已建立一整套包含数据对接、清洗标注、训练挖掘等能力的数据处理平台,同时积累了海量医疗数据的处理经验

创始人朱珑来自UCLA和MIT,是人工智能领域的顶级科学家  
技术团队来自Google、微软、阿里巴巴,具备丰富的大数据处理和应用经验
医疗团队来自世界顶级的医疗机构,拥有丰富的医疗领域知识和经验,对医疗行业有深入的理解

产品

依图智能影像平台

疾病辅助筛查

协助医生对患者的筛查数据进行诊断,精确记录每一次随访并对随访记录进行智能分析,结合权威的分级规范和处理指南,为医生提供处理意见

医学影像判读

将人工智能技术应用于CT/MRI/X-Ray/超声等医学影像判读,进行自动的病灶检测识别,并以结构化报告形式对影像所见(病灶位置、解剖学分布、性状、良恶性等)进行描述,提高医生的诊断效率和诊断报告的规范化

治疗方案辅助

运用人工智能对图像的理解及基于语义的器官分割技术,协助医生制定治疗方案(包括病灶识别及分割、放疗靶区勾画等),为每一位患者提供更加精准的治疗方案

依图医疗科研和临床决策支持平台

医学词典&自由文本结构化

基于业界权威医学词典,结合医院历史病历,构建医院自有的医学词典,将病历转化为可挖掘的结构化数据

科研数据分析

对真实病历数据进行深度挖掘,用深度学习技术帮助医生发现医学洞见

数据可视化

对数据进行多维度分析展示,便于洞察疾病趋势

辅助诊断

依据患者临床表现和各项检查指标判断疾病概率,对比相似病例,提供临床决策支持

个性化疾病预测

建立个体模型,模拟用药效果预测,监控疾病发展趋势

辅助制定治疗方案

基于个体模型,结合业界医学证据和文献,辅助医生制定治疗方案

应用案例

浙江省人民医院

肺癌是我国发病率和死亡率最高的癌症,早期发现困难、预后不佳,因此早期筛查对于降低患者死亡率非常重要。浙江省人民医院采用依图医疗影像智能平台,用于肺癌早期筛查领域。

依图医疗影像智能平台,应用深度学习技术对数十万的医疗影像进行分析,通过对可疑结节进行精准定位,分析其体积、形态和位置,并结合可能的多次随访记录,为医生发现、定性、跟踪肺癌提供全方面的辅助。

在临床应用过程中,该平台定位精准、分析快速,大大降低医生的工作量,提升工作效率,降低误诊、漏诊风险。

 广州妇女儿童医疗中心

儿科医生不足是我国医疗领域面临的一个严峻问题。广州妇女儿童医疗中心通过与依图合作,共同推出“咪姆熊”智能诊断平台,通过人工智能为患者和医生提供初步的诊断提示。

“咪姆熊”最擅长诊断儿童发热相关的疾病。发热,是多种疾病的共同症状,例如感冒(上呼吸道感染)、咽峡炎、手足口病、肺炎甚至严重的白血病、脓毒血症。因何发热,是特别困扰家长父母的问题。

“咪姆熊”通过深度学习技术对历史病历进行处理,建立疾病诊断模型、特征补充模型、相似病例模型,同时通过反馈自动修正算法进一步增强模型能力。

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