智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)有哪些應(yīng)用典型案例？利用人工智能技術(shù)識(shí)別和分析醫(yī)學(xué)圖像，可以幫助醫(yī)生定位疾病，分析病情，輔助診斷。這是目前的一個(gè)典型案例。具體來(lái)說(shuō)，手動(dòng)分析的缺點(diǎn)是顯而易見(jiàn)的。一是不準(zhǔn)確，只能憑經(jīng)驗(yàn)判斷，

智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)有哪些應(yīng)用典型案例？

利用人工智能技術(shù)識(shí)別和分析醫(yī)學(xué)圖像，可以幫助醫(yī)生定位疾病，分析病情，輔助診斷。這是目前的一個(gè)典型案例。

具體來(lái)說(shuō)，手動(dòng)分析的缺點(diǎn)是顯而易見(jiàn)的。一是不準(zhǔn)確，只能憑經(jīng)驗(yàn)判斷，容易誤判。第二，差距很大。放射科醫(yī)生的增長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于影像數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)。

人工智能在醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程大致如下：圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理、樣本清洗、標(biāo)注、模型建立、訓(xùn)練調(diào)試、大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練驗(yàn)證，獲取深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。以上過(guò)程是人工智能的離線訓(xùn)練過(guò)程，最終輸出是深度學(xué)習(xí)模型。生成的模型可用于在線預(yù)測(cè)或輔助判斷。

浪潮為醫(yī)療成像提供端到端人工智能解決方案，如下圖所示，實(shí)現(xiàn)以下三大功能。

（1）樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理。醫(yī)院各實(shí)驗(yàn)室如CT、BT、Cr等通過(guò)萬(wàn)兆/IB網(wǎng)絡(luò)將醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)從終端設(shè)備傳輸?shù)讲⑿写鎯?chǔ)。數(shù)據(jù)預(yù)處理CPU平臺(tái)（由多個(gè)雙CPU服務(wù)器nf5280m5組成的集群）從存儲(chǔ)器中讀取數(shù)據(jù)，運(yùn)行邊緣檢測(cè)與分割、區(qū)域生長(zhǎng)分割、種子算法等程序，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)，形成標(biāo)簽，訓(xùn)練樣本庫(kù)并行存儲(chǔ)。CPU程序的管理、調(diào)度和監(jiān)控由統(tǒng)一管理平臺(tái)aistation完成。

]（2）模型訓(xùn)練。模型訓(xùn)練GPU集群（配置單個(gè)8卡GPU服務(wù)器，如nf5288m5）從并行存儲(chǔ)中讀取訓(xùn)練樣本庫(kù)的數(shù)據(jù)，加載CNN模型，運(yùn)行深度學(xué)習(xí)框架，如tensorflow、Caffe、mxnet等對(duì)初始模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)樣本的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，生成最終的模型。培訓(xùn)涉及多個(gè)培訓(xùn)任務(wù)的提交，其資源管理、調(diào)度和監(jiān)控將由統(tǒng)一管理平臺(tái)aistation完成。

（3）模型應(yīng)用。在醫(yī)院的醫(yī)療部門，將部署p8000（帶有多個(gè)P4或FPGA卡的桌面服務(wù)器），并將訓(xùn)練好的模型加載到p8000中。實(shí)驗(yàn)室將圖像發(fā)送到p8000，p8000進(jìn)行識(shí)別，快速實(shí)現(xiàn)智能診斷。

專家系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)在什么方面的應(yīng)用？

專家系統(tǒng)是一種具有專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)人類專家的問(wèn)題解決能力進(jìn)行建模，利用人工智能中的知識(shí)表示和知識(shí)推理技術(shù)，模擬專家能夠解決的復(fù)雜問(wèn)題，從而達(dá)到與專家同等水平的問(wèn)題解決能力。