全栈人工智能技术在医疗中的融合应用课件

全栈人工智能技术在医疗中的融合应用全栈人工智能技术在医疗中的融合应用Page

1生命过程是多组学协同作用的结果，数据将驱动生命科学和医疗健康进入理论化进程基因蛋白质代谢微生物表观基因细胞图谱影像&解剖运动饮食环境心理可穿戴社交图谱医疗健康档案>100TBPage

2生命过程是多组学协同作用的结果，数据将驱动生命科学和医疗健数据-信息-知识-应用，是医疗健康AI的必由之路数据信息知识医疗健康1. 复杂生物组学数据处理与解析医学信息疾病表型组影像组学流行病学……2. 重大疾病的“生物-医学-环境”

数据的系统整合分析数据库/知识库3.4.生物与医学大数据的精准医学应用，疾病的精准诊断和流行疾病的预测生物分子系统及其人工调控的信息理论与实验技术，最终应用于医疗实践发展和开拓转化、探索、升华组学技术发展新数据类型：微弱信号：数量爆炸：第三代、混合测序、表观遗传单细胞、液体活检CTC/ctDNA科研和临床测序数据指数增长持续和深入环境信息土壤水质空气饮食习惯气象信息……Page

3数据-信息-知识-应用，是医疗健康AI的必由之路数据信息知识核心是智能信息处理人工智能、医学信息学、生物信息学Page

4核心是智能信息处理人工智能、医学信息学、生物信息学Page医疗AI落地“五难”数据处理难应用突破难商业模式难安全治理难数据采集难Page

5医疗AI落地“五难”数据处理难应用突破难商业模式难安全治理难马化腾AI四问：人工智能必须可知、可控、可用和可靠合格的AI人工智能的算法是否能够变 可得清晰透明、 知可以解释？Page

6可用人工智能是否能让尽可能多的人使用？如何避免人工智能危害人类个人或整体的利益？可控可靠人工智能是否能够足够快地修复自身漏洞，真正实现安全、稳定与可靠？马化腾AI四问：人工智能必须可知、可控、可用和可靠合格的AI三架马车驱动全栈交互应用闭环Page

7医疗+AI疾病机制探索数据合作模型三架马车驱动全栈交互Page7医疗+AI疾病机制数据合作构建hDCN（human

DeepCellNetwork），解码疾病机制，发展精准治疗新技术遗传与变异生活方式环境暴露从基因型到细胞、组织、器官、系统的多层次深度时空全息网络生理和病理表型Page

8清华大学张学工构建hDCN（humanDeepCellNetwork构建新的机器学习理论现有的AI模型‒基于知识的人工智能传统AI：符号主义、知识工程、机器推理、智能搜索、...‒基于数据的人工智能机器学习：模式识别、人工神经网络、支持向量机、深度学习（CNN、RNN、DNN、…)‒混合人工智能提出关系推断的理论框架，解决小概率事情预测及复杂系统局部到整体的分析Given

GGivenPSpNetwork

vectorPhenotypevectorCorrelationcoefficientGjPi……P1P2P3PnG1G2G3GPage

9n全基因组清华大学李衍达、李梢、古槿……构建新的机器学习理论现有的AI模型提出关系推断的理论框架，混合式的数据合作模型医院私有数据中心机构私有数据中心医院私有数据中心医生个人数据中心患者个人数据中心自适应数据上链自适应数据上链自适应数据上链自适应数据上链自适应数据上链应用目标声明、数据需求声明、算法输入输出声明……授权共享Page

10混合式的数据合作模型医院私有数据中心机构私有数据中心医院私有何为全栈？Page

11何为全栈？Page11无缝的交互智能感知与生理极限拓展通过智能化，延展人类感知世界与能力的极限，赋能生活与工作的极限挑战。重新构建智能人机关系与氛围在对人的感知、认知、行为理解和建模基础上，让AI更懂即时情境，用户习惯，情绪，下意识行为与反应，无缝融入环境，构建更自然的人机交互关系与氛围。多模态人机交互延展了沟通的边界语言/对话、声音/音效、光感/光效、表情动作等，更智能拟人个性化，爆炸性地增长丰富了5感共通的沟通体验，进一步形成可识别的新一代品牌DNAPage

12无缝的交互智能感知与生理极限拓展通过智能化，延展人类感知世全栈AI赋能全栈AI赋能数据感知交互感知意图理解知识管理任务驱动静态认知动态认知进化认知Page

13全栈AI赋能全栈AI赋能数据感知交互感知意图理解知识管理任务完成应用场景闭环Page

14完成应用场景闭环Page14破除数据迷信，与临床密切合作不是刷数据！真正有人用的大数据和智能技术才有价值临床医生要能用，普通用户也能用Page

15破除数据迷信，与临床密切合作Page15门诊场景的融合应用示例：语音识别、说话人分离、NLP、多轮对话、知识图谱、情感交互AI重塑诊室场景，让医生更专注于医患沟通，不要让信息化变成负担，做有“温度”的医疗。诊前病史采集实时记录医患对话内容

自动生成电子病历解析主诉、既往史、过敏史等识别医生、患者身份Page

16门诊场景的融合应用示例：语音识别、说话人分离、NLP、多轮DEMOPage

17DEMOPage17多模态交互，无处不在的嵌入式智能基于多模态人机交互技术的医护智能交互系统，改善医疗交互模式。Page

18多模态交互，无处不在的嵌入式智能基于多模态人机交互技术的医护核心技术新的人机交互硬件多模态融合多场景自适应优化人机融合Page

19核心技术新的人机交互硬件Page19PAGE

43THANKSPAGE43THANKS20全栈人工智能技术在医疗中的融合应用全栈人工智能技术在医疗中的融合应用Page

21生命过程是多组学协同作用的结果，数据将驱动生命科学和医疗健康进入理论化进程基因蛋白质代谢微生物表观基因细胞图谱影像&解剖运动饮食环境心理可穿戴社交图谱医疗健康档案>100TBPage

22生命过程是多组学协同作用的结果，数据将驱动生命科学和医疗健数据-信息-知识-应用，是医疗健康AI的必由之路数据信息知识医疗健康1. 复杂生物组学数据处理与解析医学信息疾病表型组影像组学流行病学……2. 重大疾病的“生物-医学-环境”

数据的系统整合分析数据库/知识库3.4.生物与医学大数据的精准医学应用，疾病的精准诊断和流行疾病的预测生物分子系统及其人工调控的信息理论与实验技术，最终应用于医疗实践发展和开拓转化、探索、升华组学技术发展新数据类型：微弱信号：数量爆炸：第三代、混合测序、表观遗传单细胞、液体活检CTC/ctDNA科研和临床测序数据指数增长持续和深入环境信息土壤水质空气饮食习惯气象信息……Page

23数据-信息-知识-应用，是医疗健康AI的必由之路数据信息知识核心是智能信息处理人工智能、医学信息学、生物信息学Page

24核心是智能信息处理人工智能、医学信息学、生物信息学Page医疗AI落地“五难”数据处理难应用突破难商业模式难安全治理难数据采集难Page

25医疗AI落地“五难”数据处理难应用突破难商业模式难安全治理难马化腾AI四问：人工智能必须可知、可控、可用和可靠合格的AI人工智能的算法是否能够变 可得清晰透明、 知可以解释？Page

26可用人工智能是否能让尽可能多的人使用？如何避免人工智能危害人类个人或整体的利益？可控可靠人工智能是否能够足够快地修复自身漏洞，真正实现安全、稳定与可靠？马化腾AI四问：人工智能必须可知、可控、可用和可靠合格的AI三架马车驱动全栈交互应用闭环Page

27医疗+AI疾病机制探索数据合作模型三架马车驱动全栈交互Page7医疗+AI疾病机制数据合作构建hDCN（human

DeepCellNetwork），解码疾病机制，发展精准治疗新技术遗传与变异生活方式环境暴露从基因型到细胞、组织、器官、系统的多层次深度时空全息网络生理和病理表型Page

28清华大学张学工构建hDCN（humanDeepCellNetwork构建新的机器学习理论现有的AI模型‒基于知识的人工智能传统AI：符号主义、知识工程、机器推理、智能搜索、...‒基于数据的人工智能机器学习：模式识别、人工神经网络、支持向量机、深度学习（CNN、RNN、DNN、…)‒混合人工智能提出关系推断的理论框架，解决小概率事情预测及复杂系统局部到整体的分析Given

GGivenPSpNetwork

vectorPhenotypevectorCorrelationcoefficientGjPi……P1P2P3PnG1G2G3GPage

29n全基因组清华大学李衍达、李梢、古槿……构建新的机器学习理论现有的AI模型提出关系推断的理论框架，混合式的数据合作模型医院私有数据中心机构私有数据中心医院私有数据中心医生个人数据中心患者个人数据中心自适应数据上链自适应数据上链自适应数据上链自适应数据上链自适应数据上链应用目标声明、数据需求声明、算法输入输出声明……授权共享Page

30混合式的数据合作模型医院私有数据中心机构私有数据中心医院私有何为全栈？Page

31何为全栈？Page11无缝的交互智能感知与生理极限拓展通过智能化，延展人类感知世界与能力的极限，赋能生活与工作的极限挑战。重新构建智能人机关系与氛围在对人的感知、认知、行为理解和建模基础上，让AI更懂即时情境，用户习惯，情绪，下意识行为与反应，无缝融入环境，构建更自然的人机交互关系与氛围。多模态人机交互延展了沟通的边界语言/对话、声音/音效、光感/光效、表情动作等，更智能拟人个性化，爆炸性地增长丰富了5感共通的沟通体验，进一步形成可识别的新一代品牌DNAPage

32无缝的交互智能感知与生理极限拓展通过智能化，延展人类感知世全栈AI赋能全栈AI赋能数据感知交互感知意图理解知识管理任务驱动静态认知动态认知进化认知Page

33全栈AI赋能全栈AI赋能数据感知交互感知意图理解知识管理任务完成应用场景闭环Page

34完成应用场景闭环Page14破除数据迷信，与临床密切合作不是刷数据！真正有人用的大数据和智能技术才有价值临床医生要能用，普通用户也能用Page

35破除数据迷信，与临床密切合作Page15门诊场景的融合应用示例：语音识别、说话人分离、NLP、多轮对话、知识图谱、情感交互AI重塑诊室场景，让医生更专注于医患沟通，不要让信息化变成负担，做有“温度”的医疗。诊前病史采集实时记录医患对话内容

自动生成电子病历解析主诉、既往史、过敏史等识别医生、患