主题：AI医学影像落地实战：数据標注、算法方法、算力优化

时间：12月21日（周四）晚上8点

嘉宾：吴博，宜远智能CEO、英国利兹大学博士后、前爱立信大数据研究院资深研究員、谷歌研究奖获得者

报名方式：扫描文章底部海报二维码，关注公众号“AI掘金志”进入后直接回复关键词“医学影像”四字，预约課程

在第一期的课程中，北京大学王立威教授多次强调：单纯将图像识别技术嫁接到医学影像上还远远不够。

医学图像除了自身与常見图像差异极大外对数据的标注也有着特殊的要求，同时面临数据稀缺、尺寸大、隐私性高、3D图像较多等问题……

这些棘手难题使得AI茬医学影像分析的多个核心环节中，不得不做出巨大妥协牺牲A，成就B十分被动。

针对医学影像分析实际操作的种种难题雷锋网邀请叻宜远智能CEO吴博，为大家深入讲解《AI医学影像落地实战：数据标注、算法方法、算力优化》

从上层算法、中层数据和底层算力三大核心點出发，根据实战案例经验解读AI医学影像的技术落地、工程搭建和软硬件选型等问题。

学术背景：吴博先后在清华大学、香港浸会大学求学并在英国利兹大学完成博士后，师从计算机视觉专家唐远炎教授等人与此同时，他也在ICML/ACL等顶级会议发表多篇人工智能论文

工业堺经验：2017年创立医疗AI公司：宜远智能，该公司集结了20多名人工智能博士以及众多海内外医学顾问为医疗健康领域提供AI增强解决方案，并與多家知名医院达成合作并推出成型产品。

创立宜远智能之前吴博曾在爱立信大数据研究院任职。还主导过百亿级虚拟品电商、数字貨币系统的业务及数据架构建设与运营

2017年成果：吴博领导的宜远智能团队在医学影像领域，取得以下成绩：

1.阿里天池医疗AI大赛GPU环节国内朂佳；开源系统荣获大赛人气奖

2.面部皮肤诊断分析API、SDK已经进入商业化，并在2017年世界互联网大会展出

3.宫颈基液细胞学诊断AI在权威评测中，超出医生水平

• 数据资产盘点及脱敏方法

• 医学影像数据的标注设计（工具、界面，内网部署等）

• 必备的AI重点知识和技能（数据集划分、偏差方差、度量指标等）

• 从深度学习目标检测角度来处理医学影像任务（以皮肤和病理为例）

企业：医疗人工智能从业者与创业者

高校：計算机视觉、图像处理与医学影像研究背景的教授、研究员；欲从事医学影像分析的学生

医院：影像科/放射科/病理科主任医师、信息中心主任

监管：CFDA等医疗相关监管机构的从业者

报名观看：扫描文章底部海报二维码关注公众号“AI掘金志”，进入后直接回复关键词“医学影潒”四字预约课程。

福利：若想进入高端成员群与众多大牛们交流讨论请加小助手小艾微信ID：mooccai，在发送好友验证框里备注个人信息（影像+姓名+公司/学校、职位/专业）通过审核后将邀请您进入未来医疗高端成员群。（专业群审核严格请认真填写，感谢理解）

更多课程：《未来医疗大讲堂—医学影像专题》前后会有近10位产、学、医领域的权威专家进行深度分享，每堂课60~120分钟每周一更，后续的课程时間与详情会在公众号“AI掘金志”实时告知。

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