弗雷迪·布卢姆是一位来自南非开普敦的老人，有什么特殊的呢？
最近，他刚刚过完自己114岁的生日，额……114岁！
就是这位！
图片来源：https://mini.eastday.com/a/180530151658237.html
尽管老爷爷的长寿记录还没有得到吉尼斯的官方认证，但最近的一件事儿还是把他妥妥顶上了“热搜”！
什么？计划戒烟！作为老烟民一枚，老人周遭的吃瓜群众们都表现的很吃惊！
连114岁的老爷爷都开始戒烟了……还真是“只要改变、时刻都不晚！”的节奏哇！虽不知道老人为何戒烟，但吸烟有害健康的这件事儿可是在烟盒上都明确标出的。
小编这里同样有些数据可以佐证，其实我们国家由吸烟引发的罹患肺癌疾病的形势还是很严峻的。
早在2013年发布的上一年肿瘤登记年报中就显示，在过去的30年中，肺癌的死亡率已经上升了465%，成功取代肝癌成为我国首个恶性肿瘤死亡根源。
额……真是吓死宝宝了
。
但是需要注意的一点，如果从全球的范围分析，我国的肺癌发生率其实明显低于英美国家，而死亡率却远远超过了它们，这又是怎么回事？
其中一个很重要的原因，想必是当我国患者诊断出肺癌疾病之后，基本已经到了“无药可救”的中晚期，原本并非不可治愈，反而因为错过了最佳的诊断以及治疗时间而抱憾终生！
是否有别的办法解决呢？其实一直以来，疾病早筛都是降低死亡率的重要手段之一。过去，大部分的筛查工作基本上由影像科医生完成。
尽管每个病人的扫描图片层数较多，但原则上还是要求医生的平均诊断时间控制在半个小时之内；可是如果遇上数量较多的病人时，医生们就会感到力不从心，甚至还会频发漏诊状况！
再加上肺部影像诊断易发生混淆，难度较大，就让医生们的处境更加“尴尬”了。肿么办呢？癌症太疯狂？人工智能赶快来帮忙！
学医的小伙伴都了解，通常针对很多疾病的判断要从“结节”开始。
以此入手，英特尔带来的基于人工智能技术的结节检测系统，可以通过学习海量医学影像样本，在短时间内具备诊断病患的“经验”。
对于经验丰富的医生来说，可以有效降低工作强度；对于资历尚浅的医生，可以顺便帮助提升下诊断的效率以及准确率，不管是对医生个人成长还是医疗事业发展，都是好处翻番儿。
其实不单单在肺癌筛选方面“用心良苦”，英特尔在医疗影像的其他方面还有好多实践呢！
就在去年，针对甲状腺结节性质的判断诊断问题，英特尔与相关机构合作研发了一套基于超声影像的辅助诊断系统，名叫“DE-超声机器人”，目前已经在部分医院进行临床试点。
甲状腺结节的探测与定性诊断
传统的判断方法是由专业人员来定义结节或者肿瘤的特征，比如说边缘以及灰度等，通过种种特征的组合来进一步判断属性。但由于客观的影响因素较复杂，人工定义这种事儿不但难还不见得靠谱！
但是AI+医疗影像可就不一样了。
这款系统以深度卷积网络DNN 算法为基础，可以模仿人脑机制来获取医学影像的特征。
当然前提是结合分割技术、检测识别技术，将大量医院中不同品牌以及种类的超声机所采集的超声影像数据拿来训练了一下。
经过这几道工序后，更加抽象的高层特征被聚集，就可以妥妥用来辨识了！
这么看，相对于人工阅片，有AI 技术助力的医疗影像绝对“又快又准”，据说堪比一定工作年限的放射科医生了呢。
真的假的？
一般，一个三甲医院、具备15年左右临床经验的放射科医生，阅读甲状腺结节的影像可以保证75%左右的准确率，但加持了AI 技术的影像系统可以达到85%，甚至更准确！
据说该系统，未来还会开始关于乳腺癌、腹部B超、颈动脉斑块等其他方向的研究！
除此之外，英特尔还与爱尔眼科等共同签署了AI 眼科疾病识别的解决方案，选择从处理器和硬件的角度来支持图像诊断，据说针对国内10万张眼底图像进行了深度学习，成功开发出眼科的智能诊断系统。
目前来看，影像数据因为其标准性和大量性，为AI 在该方面的应用提供了绝佳的前提。通过日渐成熟的算法，机器在医疗影像方面的进步或许很快就可以代替人工。
其实一直以来，英特尔在医疗方面都表现的很热情。利用其高效计算、存储以及传输技术方面的优势，例如英特尔®至强®处理器与英特尔®至强融核™处理器、高速、非易失性内存技术以及超高速以太网互联技术等，为医疗带来了更多“生机”。
最近，出于对数据处理的更高层次需要，英特尔推出了名为OpenVINO™ (Open VisualInference Neural network Optimization) 工具包。
据悉，这款工具包未来将在边缘侧快速跟踪高性能计算机视觉与深度学习的开发。
作为全套英特尔®视觉软硬件产品系列中的最新款，它的主要工作就是将加速深度学习并让视觉数据得到有效转化。
需要注意的一点，这款新工具除了在物联网、智慧城市以及工业制造领域发挥作用外，也会大踏步助力医疗成像。
无论是思考如何大规模、高效安全的数据分析，还是提供场景级别的算法优先级，甚至是在FPGA加速引擎方面“做文章”……
小编觉得，英特尔带动机器学习以及诸多AI 技术高效作用于精准医疗，这一点是毋庸置疑的，医疗影像仅仅是个beginning！
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