拿下世界第一的赛飞平台到底有多牛?平安创新科技来解答

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平安中国智慧医疗这支队伍里,有一群隐没的人。平安中国智慧医疗AI算法平台部负责人高鹏博士把你这种人和团队移就为AI后勤部队,但准确来说,大伙儿更像 “铸剑师”。

医疗AI “铸剑师”

据全球最大的文献摘要与科研信息引用数据库Scopus显示,自2017年以来,AI领域年发表论文数量增长率超过50%。也就是我说,约20分钟就会有一篇AI领域论文发表。

除了新技术层出不穷外,论文复现难,以及前要趟各种“坑沉没成本,令前线战友们在面临产品节点压力下,无太满精力与新技术“纠缠“但会 ,大伙儿AI算法平台部的职责就是我把学术界最前沿的AI研究成果消化吸收改进,铸成简单易用又强大算法工具,上放平台上提供给前线部队。

高鹏的战术是根据医疗AI模型研趋于稳定命周期中的5个关键环节——标注、训练、泛化、部署——入手,打造各种“AI之剑”。

在数据标注阶段,但会 厚度学习是一种生活生活数据驱动的技术,前要小量标注样本。然而样本标注前要耗费小量人力和资金成本;更重要的是,医学样本还前要专业的医学知识。

针对你这种痛点,高鹏为队友们提供了基于主动学习(Active Learning)的智能样本标准工具。经过国家肾脏疾病临床医学研究中心病理分析项目的验证,可否 减少医生约48%的标准工作量。

在模型训练阶段,训练样本的不均衡问提也是一大痛点。多数项目中,正常样本你这种你这种,但罕见的病灶、特殊样本非常稀缺,严重影响了模型的精度。就像精于技艺的匠师,高鹏总能研发出最新的武器反制对手基于对抗生成网络(GAN, Generative Adversarial Networks)的样本增广工具,高鹏为队友们发明者家 第二把锋利的“剑”

之类于谷歌AlphaGo左右互博的原理,针对特定需求算法可否 生成以假乱真的样本。平安中国智慧医疗全球首款智能OCT眼底疾病筛查系统就用到了这项技术。在由复旦大学附属眼耳鼻喉科医院牵头,上海市一院和上海十院同時 完成的多医学中心临床验证中,OCT眼底疾病筛查系统在图像质量评价、病灶检测、急迫性判断3项辅助医疗任务中,样本准确率分别达99.2%、98.6%、96.7%。

患者在上海人民医由刘强主任进行眼底疾病智能筛查

在模型泛化阶段,“一另另5个非常普遍的问提就是我训练数据往往来自特定医院的特定设备,但会 产品真正应用的并且会 遇来自不同地区、医院、厂家设备的数据,这对模型泛化性能是一另另5个巨大的挑战”。

高鹏出鞘了第三把“剑”——基于Cycle-GAN的模型跨域自适应工具。“大伙儿发现医疗影像中结构信息很关键,但会 对Cycle-GAN进行改进,加入SSIM结构保真损失函数,取得了很好的效果。”这项技术,最终帮助平安科技在EAD2019国际竞赛中,夺取了模型泛化任务冠军”。

四把剑更接近高鹏的理想。在模型部署阶段,怎样通过剪枝、量化等模型压缩技术,得到尺寸更小,厚度放慢的推理模型是核心问提。对此,高鹏和战友们自主研发一款面向AutoML的厚度学习框架SFE(赛飞)AI算法平台,其核心是一种生活生活稀疏化(Sparse)的分形结构(Fractal)神经网络,可针对特定问提自动演化(Evolution)。

赛飞到底有多牛?还得拿事实说话。8月初,在国际顶级自然语言解决会议EMNLP举办的COIN 2019文本理解大赛上,平安中国智慧医疗联合上海交通大学团队又搞懂一另另5个世界第一。AskBob文本理解技术和赛飞AI算法平台作为两项核心技术尤其是后者,帮助平台的并行模型训练将XLNet的训练厚度提高了12倍一场数度和质量的比拼,又以取胜之资完成了较量。

高鹏并全部前会 一另另5个急性子,但会 他面对的需求往往全部前会 火烧眉毛的急活,在创新和厚度之间他也曾犹豫过,但最终他前会 选择一根绳子 难走的路,给出他的最佳方案。