乳腺癌与人工智能
随着城乡人民生活水平的提高改善，和医保改革的步伐加快，愈来愈多的女性开始早期通过钼靶X线、乳腺超声、核磁共振等医疗影像技术去做定期检测。 但是新的问题又出现了：在乳腺癌筛查的重要医疗影像领域，存在着医生供需缺口大、进入门槛高、医疗资源分布不均衡、数据量急速增长等难题状况。拍出来了“早排查”的片子， 却没有足够的临床医生去实现“早发现”，从而对疾病做出精准的判断。
其实全球面临的现实问题都是每一位影像科医生每天要处理和浏览成百上千幅影像图片，大脑始终处于高强度状态。无论从临床经验还是从接诊的频率上都无法做到0失误的精准判断。
同时，有些病灶的影像学表现比较复杂，即使是经验丰富的医生，面对海量的数据，难免会因为视觉疲劳等原因出现判断偏差，可能会影响诊断结论的准确性。
而人工智能在影像识别和深度学习中的能力，可以帮助医生快速筛除正常影像，着重标注疑似病灶的区域，更加精准高效。对于偏远地区和基层医生而言，人工智能的应用更加意义重大。
用新技术关注乳腺健康，从至强开始
一直以来，英特尔都致力于用人工智能解决大问题。在智慧医疗领域，从2017年开始，英特尔就与国家级医学影像人工智能高新技术公司——汇医慧影展开紧密合作，进行人工智能辅助乳腺癌筛查技术的研发。
在搜集海量影像数据的基础上，英特尔为合作伙伴提供了大量算法、算力及数据的支持，并将应用于乳腺癌筛查的深度学习模型应用在至强可扩展处理器平台上，在至强的多数据流处理机制和对软件框架性能优化的帮助下，大幅提升数据的处理和推理效率。
同时，英特尔至强服务器还能持续优化深度网络模型，并加强数据采集，从而进一步提高人工智能的识别精度，助力实现更精准、高效的乳腺癌筛查。
至强服务器的统一架构则大大降低了云端设备的部署和维护成本，对于一项医疗服务的持续推广和优化，具有重大的价值。
不仅如此，英特尔还与AI医学影像前沿公司汇医慧影共同提出了“人工智能乳腺疾病全周期健康管理平台”，将通过可靠地端到端解决方案，打造一个贯穿早期筛查、临床诊断及术后康复的乳腺癌防治服务闭环，用新技术造福更多的患者。
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