乳腺癌與人工智能
隨著城鄉人民生活水平的提高改善，和醫保改革的步伐加快，愈來愈多的女性開始早期通過鉬靶X線、乳腺超聲、核磁共振等醫療影像技術去做定期檢測。 但是新的問題又出現了：在乳腺癌篩查的重要醫療影像領域，存在著醫生供需缺口大、進入門檻高、醫療資源分佈不均衡、數據量急速增長等難題狀況。拍出來了“早排查”的片子， 卻沒有足夠的臨床醫生去實現“早發現”，從而對疾病做出精準的判斷。
其實全球面臨的現實問題都是每一位影像科醫生每天要處理和瀏覽成百上千幅影像圖片，大腦始終處於高強度狀態。無論從臨床經驗還是從接診的頻率上都無法做到0失誤的精準判斷。
同時，有些病灶的影像學表現比較複雜，即使是經驗豐富的醫生，面對海量的數據，難免會因為視覺疲勞等原因出現判斷偏差，可能會影響診斷結論的準確性。
而人工智能在影像識別和深度學習中的能力，可以幫助醫生快速篩除正常影像，著重標註疑似病灶的區域，更加精準高效。對於偏遠地區和基層醫生而言，人工智能的應用更加意義重大。
用新技術關注乳腺健康，從至強開始
一直以來，英特爾都致力於用人工智能解決大問題。在智慧醫療領域，從2017年開始，英特爾就與國家級醫學影像人工智能高新技術公司——匯醫慧影展開緊密合作，進行人工智能輔助乳腺癌篩查技術的研發。
在蒐集海量影像數據的基礎上，英特爾為合作伙伴提供了大量算法、算力及數據的支持，並將應用於乳腺癌篩查的深度學習模型應用在至強可擴展處理器平臺上，在至強的多數據流處理機制和對軟件框架性能優化的幫助下，大幅提升數據的處理和推理效率。
同時，英特爾至強服務器還能持續優化深度網絡模型，並加強數據採集，從而進一步提高人工智能的識別精度，助力實現更精準、高效的乳腺癌篩查。
至強服務器的統一架構則大大降低了雲端設備的部署和維護成本，對於一項醫療服務的持續推廣和優化，具有重大的價值。
不僅如此，英特爾還與AI醫學影像前沿公司匯醫慧影共同提出了“人工智能乳腺疾病全週期健康管理平臺”，將通過可靠地端到端解決方案，打造一個貫穿早期篩查、臨床診斷及術後康復的乳腺癌防治服務閉環，用新技術造福更多的患者。
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