近日，推想科技在北京發布AI學者科研平臺——InferScholar＊Center，將人工智能基礎設施與科研服務能力相結合，為醫生提供零門檻的AI科研能力。
InferScholar＊Center可提供臨床科研全流程的可視化操作，并且預置深度學習模型和影像組學算法，醫學研究人員無需進行任何代碼編程即可開展AI醫學研究。InferScholar＊Center也支持創建、修改、編輯模型源代碼的功能，使具備代碼基礎的研究人員可依據個性化需求編輯預置模型代碼或創建全新模型。
跨越編程，賦予醫者AI開發能力
隨著醫療信息化水平的提升，醫療設備的升級，醫療數據無論從數據量、數據產生的速度或是數據種類，一直保持高速增長。以醫療影像數據為例，每年都保持著30－40％的增長率。大數據顛覆了臨床、科研對醫療數據的利用方式，能否讓海量醫療數據發揮最大的醫學價值，成為關鍵所在。
現在，越來越多的醫學研究者不僅希望使用AI產品，也希望結合自身的醫療大數據和臨床經驗優勢，進行AI方面的自主臨床研究。然而，從事深度學習和影像組學研究往往需要具備扎實的代碼能力，以及全面的數學、統計、計算機工程基礎，甚至還需要認知科學的理論常識，形成這樣跨學科的知識體系往往需要多年的系統化訓練，也成為了深度學習和影像組學研究最高的門檻，從一定程度上限制了深度學習和影像組學作為新一代醫學大數據分析方法論在不同學科領域的傳播與推廣。
借助InferScholar＊Center，醫生可以快速將深度學習（DeepLearning）、影像組學（Radiomics）以及文本數據處理相關的前沿技術應用到自己的臨床科研實踐中。
推想科技營銷總裁席渭齡表示：“醫者更貼近臨床，有更多臨床探索方向，并且其數十年的臨床經驗沉淀也無法替代。所以，我們能做的就是建立InferScholar＊Center，跨越編程，賦予醫者AI開發能力。”
兩座大山：醫療AI商業化、數據安全
醫者可通過InferScholar＊Center構建專屬AI進行研究，孵化AI的數據、模式、邏輯、參數等，將讓AI更加契合醫療業務特性，并從臨床角度獲得更多科研成果。
盡管如此，醫療AI落地難、無法實現商業化依然是醫療AI企業面臨的一大難題。席渭齡表示，無論是臨床還是科研，完全解決了醫生的痛點，有價值就能變現。
在挖掘醫學大數據價值的同時，數據的安全性是重要且敏感的一個話題。推想科技方面表示，InferScholar＊Center考慮了醫學臨床科研的安全性需求，采用軟硬件一體機的方式，直接交付到醫院，并且可以在與互聯網完全隔離的環境中工作，可以做到數據不出院，保證了醫院所有的科研數據、模型算法、研究成果無泄漏風險。
推想方面表示，格物致知，是醫學研究必需的品格；格物致智，是醫學研究通往未來的方向。疾病種類繁多，人類與疾病的斗爭延續了千年，雖然現代醫學大幅改善了人類的健康狀況，但由于其博大精深，不計其數的醫學專家將畢生精力奉獻于此。若醫學專家均有能力、有設施進行AI原創性研究，可以借助AI的力量節約大量精力和時間，大幅提升醫學大數據寶庫的挖掘效率，醫學健康全面進步的新時代或將迎來。
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