TDW 2019 | 微众银行AI能力融入系统设计 打破医疗信息化困境

2019年10月30日,第四届TDW腾讯设计周在深圳举办。作为一年一度的设计师盛会,TDW2019以“Design for Good设计向善”为主题,汇聚众多国际大咖与行业专家,分享行业前沿设计理念及应用落地,共探行业突破口,践行“设计向善”。

TDW 2019 | 微众银行AI能力融入系统设计 打破医疗信息化困境_第1张图片
作为计算机视觉及AI可视分析研究领域的新锐力量,微众银行AI团队受邀参会,高级研究员李权在会上分享“医疗健康行业中的设计新视野”案例(以下简称“案例”),携手腾讯大数据云可视中心高级总监杜健,以“赛事监控”为演讲切入点,向与会者分享了AI技术在助力智慧体育发展这一过程中所扮演的重要角色,并进一步展示 “AI+医疗”的最新成果及进展。

当前医疗健康行业中,体育赛事是重要场景。参赛者实时产生的大量异构运动及生理数据,对及时医疗事故分析和干预都是巨大的挑战。传统方式是将数据直接汇总到可视化系统中,缺乏实时显示和事前预警功能,造成医疗事故响应滞后,不利于保证人员安全。而这一案例,将在设计城市马拉松可视化和协调干预系统时融入更多AI技术,实现赛事数据的实时监控和可视化汇总。此外,还能够基于大数据的AI预测功能,有效预测可能发生的异常事件,同时对异常数据计算最优拍摄路径,辅助运动赛事组委会优化救护车、救援人员等医疗救助资源调配,提高运动赛事组织效率,从而助力智慧体育进一步发展。

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由微众银行AI团队李权展示的这一案例,不仅是AI及数据可视化在赛事监控领域的一次重要探索,也正如腾讯大数据云可视中心高级总监杜健所言的“精准到位的、有温度的设计”, 将 “AI向善”理念和模式在“设计+AI”领域及更多行业的应用落地拓展了想象空间。

李权所在的微众银行AI团队除在数据可视化方面有所建树外,更持续发力基于联邦学习技术的智慧医疗领域。作为注重数据安全及隐私保护的分布式机器学习技术,联邦学习能够让参与各方数据不出本地即可联合训练AI模型,解决了医疗健康行业各单位、机构数据单一且质量不高、利用率差等制约行业信息化发展的难题。据悉,微众银行AI团队近日更携手腾讯天衍AI实验室等团队,共同研究基于医疗健康大数据的AI预测,通过AI的预测、预警能力,辅助医疗信息决策,加速智慧医疗落地。

随着科技发展和进步,“AI+医疗”不再是一种概念式创新,它已落地并为医疗行业提供最前沿和最符合医患需求的服务。微众银行AI团队在智慧医疗领域正持续发力,致力于通过AI科技助力、提升医疗服务的效率及质量,将AI与医疗深度融合。医疗领域关注“人”,从不欠缺温度,而AI更能在未来让这种温度持续上升,这正是AI与医疗深度融合的意义所在。

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