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胃癌早期筛查
目前我国胃癌的早期诊断率仍较低

胃癌(gastric carcinoma)是起源于胃黏膜上皮的恶性肿瘤,在我国各种恶性肿瘤中发病率居首位。 胃癌的预后与胃癌的病理分期、部位、组织类型、生物学行为以及治疗措施有关。早期胃癌经治疗后预后较好。贲门癌与胃上1/3的近端胃癌比胃体及胃远端癌的预后要差。女性较男性预后要好。60岁以上胃癌患者术后效果较好,30岁以下预后很差。

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结直肠癌早期筛查
检测准确率96%,保持领先地位,从此与众不同

结直肠癌早期筛查系统,基于深度学习技术和在食管癌早期筛查中积累的经验,对几十万张金标准结直肠数据进行学习训练,用于辅助临床医生诊断,降低漏检率。

在我国,结直肠癌的发病率排名所有癌症发病率第二。结直肠癌可治疗的关键在于早期的发现和治疗,其预后取决于发现时的肿瘤分期。一般癌肿只限于肠壁者预后较好,浸润到肠外者预后较差,多数早期结直肠癌可以治愈,5年生存率可达90%,局部进展期为70%,晚期则不足10%。

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肺癌早期筛查
为医生发现肺癌提供全方位的辅助

肺癌是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,早期诊断和早期治疗能让患者的五年生存率提高到80%以上。

AI Math Lab肺癌早期筛查模型通过深度学习技术,对数十万张肺部CT影像数据进行学习分析,通过对可疑结节精准定位,并进行全方位良恶性判别,为医生发现肺癌提供全方位的辅助,从而提高医生诊断效率和准确率。

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乳腺癌早期筛查
早期乳腺癌往往不具备典型体征,不易引起重视

全球乳腺癌发病率自20世纪70年代末开始一直呈上升趋势。据国家癌症中心和卫生部疾病预防控制局2012年公布的2009年乳腺癌发病数据显示:全国肿瘤登记地区乳腺癌发病率位居女性恶性肿瘤的第1位。

乳腺钼靶X线摄影检查,是目前诊断乳腺疾病的首选检测手段,目前已作为常规的检查。目前医生判读与目视解译还具备提升空间。AI Math Lab乳腺癌早期筛查利用深度学习技术分析病人的钼靶图片,帮助医生实现两大功能:找到疑似病灶(包含肿块灶和钙化灶)的位置和分析病人患有恶性肿瘤的风险。

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宫颈癌早期筛查
AI Math Lab人工智能助力宫颈癌早筛

宫颈癌是最常见的妇科恶性肿瘤。原位癌高发年龄为30~35岁,浸润癌为45~55岁,近年来其发病有年轻化的趋势。 近几十年宫颈细胞学筛查的普遍应用,使宫颈癌和癌前病变得以早期发现和治疗,宫颈癌的发病率和死亡率已有明显下降。

AI Math Lab宫颈癌早期筛查模型,用于宫颈转化区类型识别。辅助妇科医生快速辨别宫颈癌前病变与癌的病变定点区域。

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食道癌早期筛查
环境问题与食品问题,影响着国人健康

AI Math Lab食道癌早期筛查系统,基于深度学习技术和在食道癌早期筛查中积累的经验,运用了先进的图像技术处理医学影像,提升识别率,同时通过机器学习不断提升早筛准确率。

食管癌指的是发生在食道的癌症。常见的症状包括吞咽困难与体重减轻,吞咽疼痛、锁骨周边淋巴结肿大、干咳、以及咳血或吐血。据估计全世界每年大约20万人死于食管癌,是对人民的生命和健康危害极大的最常见的恶性肿瘤之一。

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AI诊疗产品
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结直肠癌
辅助诊疗系统

传统医疗病理诊疗通过医生使用电子显微镜对切片放大区域进行人工诊疗,我们和重点三甲医院进行结直肠病理科学研发,基于医生标注的上万张金标准标注数据, 结合准确率和置信度能达到96%以上效果的AI模型,研发出产品级别的结直肠癌辅助诊疗系统,提高医生诊疗效率,改å–