
8月7日消息,据国外媒体报道,IBM将给其医疗数据库加入医学图像,其沃森人工智能技术将能够通过挖掘那些信息帮助医生做出诊断。
该公司周四宣布,它将以10亿美元收购医学图像软件公司Merge Healthcare。
在今年4月设立沃森医疗业务后,IBM先收购了几家规模较小的医疗数据公司,并跟苹果、Johnson & Johnson和Medtronic建立合作关系。上周,IBM宣布与大型药房连锁店CVS Health达成合作,将开发数据驱动型服务来帮助糖尿病、心脏病等慢性疾病患者更好地进行健康管理。
而对于Merge Healthcare的收购,既是一笔大规模投资,对于IBM新成立的沃森医疗部门而言也是新的资源。IBM负责该项业务高级研究副总裁约翰·凯利(John Kelly)在受访时表示,“我们将给沃森和分析部门带来医疗保健领域最大的数据集——图像。”
据IBM研究人员估计,像CAT扫描图、X光照片和乳房X线照片这样的图像在当下所有的医疗数据中的占比高达90%左右。那些图像和病患的电子病历通常都是分开处理的。例如,放射科医师一天可能要检查成千上万张病患的图像,但他们只会去辨别图像上的异常情况,而不会同时考虑到病患的病历、治疗和用药方案。
“沃森将能够同时理解这两方面的情况。”凯利说。
沃森人工智能技术目前主要应用于分析文件和网络上的文本。
但凯利指出,在过去的两年里,IBM的实验室研究人员一直在训练沃森人工智能引擎的图像识别能力。“也就是说,我们要给沃森带来眼睛。”
总部位于芝加哥的Merge Healthcare专门研究存储、查看和共享医学图像的软件。它的技术为诸多的医疗保健服务提供商和图像设备厂商广泛使用,它使用存档图像的权限大小因客户要求和州及联邦的医疗隐私法规而异。
medical images是沃森医疗业务设立以来IBM所收购的第三家医疗数据公司。4月,它同意收购两家创业公司:Explorys和Phytel。Explorys是克利夫兰诊所的剥离公司,它拥有的5000万名病患的数据用于发现疾病、治疗方案和治疗结果的模式。位于达拉斯的Phytel致力于打造管理病人护理和降低患者再入院比例的软件。这两笔交易规模较小,但相关财务细节并未披露。
作为云服务销售的沃森技术可用于帮助IBM客户从他们在运营中收集到的数据发现模式规律。而医疗保健堪称IBM为一整个行业打造全面的产品的首个领域。
以往,用于医疗的自动化决策支持系统一开始往往为人们所看好,但结果却让人失望,在实践中的用途很有限。但IBM认为其沃森技术能够在未来几年带来真正的突破。
该公司相信自己能够在改善医疗保健上成为技术领导者,给病患带来更好的治疗结果,同时帮助服务提供商、保险商和病患有效减少支出。
4月接受采访的时候,IBM CEO弗吉尼亚·罗曼提(Virginia M. Rometty)谈到了公司这些年在给从计算机化人口普查数据到将宇航员送上月球的重大项目提供技术上的角色。
她说,“我们的‘登月’项目将会是在医疗保健领域产生重大影响。”
好文章,需要你的鼓励
加州大学洛杉矶分校等机构联合推出的Unify-Agent突破了传统AI图像生成的知识局限,通过整合"思考-搜索-整理-绘制"四步工作流程,让AI画师具备主动查找资料的能力。该系统在FactIP基准测试中相关性指标提升61%,特别擅长处理需要准确世界知识的长尾内容和文化特色图像生成任务。
中科院团队开发的FlowPIE系统首次将动态文献探索与创意进化相结合,突破传统AI科学创意生成的同质化局限。该系统通过流引导蒙特卡洛树搜索实现文献检索与创意生成的紧密耦合,并采用类生物进化机制持续优化创意质量。实验显示,FlowPIE在新颖性、可行性等维度显著超越现有方法,展现出强大的跨领域泛化能力,为AI辅助科研开辟了新路径。
阿里巴巴DAMO研究院推出Lingshu-Cell虚拟细胞建模系统,采用掩码离散扩散模型技术,能够精确模拟和预测细胞在基因编辑、药物刺激等干预下的反应。该系统在国际虚拟细胞挑战赛中表现出色,为个性化医疗和药物开发开辟了全新路径,标志着数字生物学时代的到来。
上海AI实验室联合多所高校发布GEMS技术,通过智能团队协作机制让60亿参数的小模型在图像生成上超越顶级商业模型。该系统包含循环优化、记忆管理和技能库三大核心,采用多轮迭代和专业技能匹配,在主流测试中提升14分以上,为资源受限环境下的高质量AI应用提供新方案。