北京
来源：环球网
AI技术已成为重构医疗健康生态的核心引擎，算法决定了AI“能做什么”，数据的质量决定了AI“能做好什么”。本届CMEF展会上，理邦基于30余年的硬件、研发、平台和资源优势，以“AI融合创新，共建数智生态”为主题，系统展示了AI应用的无限可能。
当AI从算法走向临床，真正的壁垒是什么？
医疗场景的复杂性、数据的分散性、临床验证的严苛性，成为AI从算法走向临床应用难以逾越的鸿沟。AI模型必须经过长期、多中心、大样本的临床验证，证明其准确性、安全性和可靠性，才能为临床带来价值。
一个真正有价值的医疗AI平台，不应该仅仅是在某一场景发挥作用的功能插件，而应该是能够贯穿多个临床场景、提供一致性智能化服务的能力底座。这意味着：AI能力需要足够通用，能够适配不同的临床场景；数据资源需要足够丰富，能够支撑多维度的智能应用；平台架构需要足够开放，能够与不同的医疗信息系统对接。
这种全场景覆盖的能力，需要多产品线、多数据源、多技术能力的系统性整合。而这，正是理邦30余年来积累的核心优势所在。
理邦早在2003年便启动SEMIP算法开发，并于2019年正式成立人工智能实验室，目前已联合100多家产学研合作院校，累计开发了30多项人工智能项目。
理邦的业务涵盖六大板块，产品远销170多个国家和地区，在国内已为近60000家医疗机构提供产品和服务，每一台理邦设备，都是AI算法的可靠载体和数据采集终端。这种多场景数据的融合，训练出的AI模型具有更强的泛化能力和临床适用性。
以理邦的AI-SEMIP心电分析软件为例，涵盖230多种自动诊断标准术语，能够准确识别心律失常、心肌梗死、心房/室肥大、ST-T异常、起搏心电图等五大心电类型。支撑这一能力的，正是全球不同地域、不同病种的百万级临床病例、千万级信号片段和上亿级心搏样本的训练。
信息化的基因，使得理邦的AI能力与产品矩阵之间形成了1+1>2的协同效应，构建了从设备采集到AI分析、再到临床决策反馈的完整数据闭环，让理邦的AI算法在实战中持续进化，真正成为临床的得力助手。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
