对医疗器械和 AI 公司而言,如何在操作类设备中实现多样的 AI 功能,是当前困扰其研发下一代产品的核心技术难题。
以内镜 + AI 设备为例,实时性是考验其性能的重要指标。设备需要在短时间内完成极其繁重的高清晰度视频流的处理和 AI 推理计算。而这对于设备的计算平台稳定性和健壮性的要求,也极为苛刻。
除了医学影像设备,包括手术机器人在内的诸多器械设备,都迫切需要在下一代产品研发中,全面提升其 AI 的边缘端应用能力。
2022 年 12 月 6 日 20:00-21:30,动脉严选将携手 NVIDIA,共同举办一场线上直播公开课。本次课程将以《下一代 AI + 器械产品AI设备,如何利用强大的边端算力应对实时分析的挑战?》为主题,结合实践案例,分享AI+器械产品如何在边端算力的支持下,解决实时分析难题。
本期课程还邀请到了微识医疗(Wision A.I.)联合创始人、CEO 刘敬家和赛诺微医疗科技有限公司高级产品总监袁艳阳,一同参与《AI + 器械设备/机器人,下一代产品方向和面临的技术挑战?》主题圆桌讨论,帮助企业了解在下一代产品研发过程中,将会面临什么技术挑战,并为企业提供解决思路。
参与本次直播互动咨询的观众,还能获得由 NVIDIA 提供的30 份 NVIDIA 深度学习学院(DLI)的 90 美金学习优惠券,DLI 提供 AI、加速计算和加速数据科学方面的应用开发实战培训,并配有全球统一的开发者培训证书。仅预约直播才有机会获得本次福利。
NVIDIA中国医疗行业应用总监,负责NVIDIA技术平台在中国医疗健康行业的落地。加入NVIDIA前在腾讯,GE Healthcare, 东芝医疗,三星研究院等公司和机构从事AI算法和应用的研发落地工作。冀永楠博士毕业于英国诺丁汉大学计算机,医疗图像领域专家,人工智能应用专家,发表数十篇学术论文与核心专利,覆盖医疗图像,图像AI,等多个交叉学科领域。
毕业于清华大学,光学工程博士。主要从事光学和影像相关医疗器械的研究和开发工作。现任赛诺微医疗科技有限公司高级产品总监,负责外科视觉平台产品线的产品研发工作,包括 3D 内窥镜、4K 内窥镜、荧光内窥镜、图像处理器、手术机器人成像系统和观察系统。
微识医疗 Wision A.I. 联合创始人 CEO,斯坦福大学管理科学硕士,本科毕业于北京邮电大学;创立微识医疗之前曾先后供职于思科、谷歌和亚马逊 AWS 等跨国科技企业,任职技术、市场和管理岗位,熟悉科技类创新产品落地和市场渗入的周期、方法论和实践。