深思考杨志明受邀出席2018中国半导体市场年会并演讲

近日，以“芯时代、芯机遇、芯发展”为主题的“2018 中国半导体市场年会暨第七届集成电路产业创新大会”(IC Market China 2018)在南京举办。会议由工业和信息化部和南京市人民政府共同指导，中国半导体行业协会、中国电子信息产业发展研究院及南京市江北新区管委会联合主办，南京软件园、赛迪顾问股份有限公司共同承办。

会议邀请国家行业主管部门、地方政府、国内外行业组织、国内外知名半导体厂商、产业链上下游企业、专业科研院所、知名投资机构等，就行业热点和焦点问题进行深入分析与广泛讨论。

深思考人工智能 CEO 兼首席架构师杨志明博士受邀出席演讲，分享了他对 AI 芯片在智慧医疗领域应用的思考。

中国是一个癌症高发国，随着发病率和死亡率越来越高，癌症正成为中国首要的死亡原因和一个重要的公共卫生问题。

但是，我国现在的国情却是阅片人员匮乏，阅片数量压力大，阅片经验有限，阅片人员由于疲劳和技能水平及主观判读等因素造成一定的漏诊以及误诊，限制了早期筛查在癌症防治中的作用。除此之外，优质的医疗资源主要分布在一线城市，而偏远地区医疗资源匮乏。

人工智能技术与医疗的相结合为这一问题提供了解决方案，目前普遍做智慧医疗的厂商所提供的 AI 方案主要基于服务器集群在云端进行相关数据处理计算，但存在以下问题：

医疗影像数据具有天然的敏感性，将数据上传到云端，数据隐私性和安全性受到挑战。

行业缺少 AI 医疗影像专用处理器，云端方案实时性不够，无法满足医疗行业分秒必争的需求，整个行业终端边缘计算的智能不足。

GPU 服务器集群具有成本高、体积大、功耗大的劣势，无法满足医疗机构的场景需求。

深思考人工智能针对医疗影像垂直场景，提出了专用的 AI 算法 + AI 芯片一体化解决方案，iDeepWise M-DPU 具有大算力、尺寸小的优势，扩展接口丰富，可方便的集成在医疗影像设备中。

作为全球首款医疗影像专用 AI 芯片，iDeepWise M-DPU 将算法与算力整合在一起，针对先进医学影像算法和深度学习算法进行计算加速，可对复杂大量堆叠的医学影像，例如病理细胞扫描影像，进行精准的快速分割和智能分类。

经过大量的测试结果显示，iDeepWise M-DPU 在 100 秒之内能够智能分类 90000 个细胞。而在 TCT（宫颈刮片）的应用上，iDeepWise M-DPU 加上其深思考自研的专用宫颈癌细胞识别算法给出了更为出色的成绩：鳞状上皮细胞异常检测敏感性达到 98.4%，特异性达到 99.77%，腺细胞异常监测敏感性达 93.4%，特异性逼近 99%，细胞类别分类精度达 99.3%，超过美国国立卫生研究院NIH。

iDeepWise M-DPU 已经和大型医疗机构达成合作，进入了应用阶段。深思考人工智能将在诊前医患互动、诊中医疗影像筛查识别、诊后沟通等方面，为医生和患者带去更多的福音。