医疗影像AI国家级平台启动，腾讯云TI-ONE助力医学AI研究与应用

近日，腾讯召开科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目启动会，联合中国信息通信研究院、中国科学院深圳先进技术研究院、明峰医疗、广州互云、医渡云、郑州大学第一附属医院、南方医科大学南方医院、上海全景医学影像诊断中心、海纳医信等10家单位，建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，推动在医疗影像人工智能领域的持续技术创新、建设行业生态体系的总体目标。

该平台的AI训练平台由腾讯觅影·开放实验平台与腾讯云智能钛机器学习平台（TI-ONE）携手打造，助力推动医学影像AI研究与应用，为医疗人工智能跨行业合作提供平台。基于腾讯优图实验室等顶尖AI实验室支持的腾讯云智能钛机器学习平台（TI-ONE），集成了大量的常用算法，包括CNN、RNN、DBN等深度学习算法，以及GBDT、FFM等传统机器学习算法。用户可以通过平台集成的算法自动训练自己的模型，支持业务，如图象识别、语音识别、精准推荐和实时风控等。

腾讯云智能钛机器学习平台（TI-ONE）不仅能满足构建AI平台，响应组织内各种AI功能的需求，同时还可以结合行业特点快速构建应用解决方案。以医疗场景为例，平台提供的高效“搭积木”式训练能力，几分钟即可构建用户自己的AI算法，此外，近百种算法组件可支持全场景的医疗AI训练诉求，组合各种数据源、组件、算法、模型、评估模块及部署模块，所见即所得，助力医学AI研发事半功倍、增速提效。

众所周知，科研院校、医疗机构、科创企业普遍面临数据来源少、标注耗时、缺乏适用算法、算力难满足等痛点，腾讯云智能钛机器学习平台（TI-ONE）凭借强大算法、高效算力，有效支持医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台的建设，能为临床医生、科创企业提供从数据脱敏、接入、标注，到模型训练、测试、应用的全流程服务，带动行业共同进步，提升医学影像人工智能生态的整体研究能力，最终让患者得以受惠。

同时，腾讯云智能钛机器学习平台（TI-ONE）整合了数据预处理平台，有效提高数据预处理效率；具备的可视化建模能力，能组合各种数据源、组件、算法、模型、评估模块及部署模块，可以让用户自由地定制工作流，实现多个任务一起运行，让工作事半功倍。

按照《医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台建设》规划，各单位将实现涵盖标准体系、数据资源、平台支撑、行业应用、基础研究五大板块的一系列推动国内医疗影像AI发展的目标。2021年底之前，将完成开放创新平台的落地试用，实现对5种影像模态、10个标注疾病种类的支持；至2022年6月，将建成共享医疗数据基础资源库、医疗脱敏资料查询与监管平台等关键项目，并初步拟定医学影像人工智能技术的标准草案。最终建设以来影像人工智能的行业生态体系，推动该行业的原始创新。

相信，通过腾讯云智能钛机器学习平台（TI-ONE）支持的医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，能够更好的帮助科研机构、高校、科创企业孵化医学AI应用，支持不同的行业场景全面落地，让大众能感受到AI技术的便利。