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            賽事背景
            CONTEST INTRODUCTION
            HELLO FUTURE!
            上海交大-衛寧健康智慧醫療挑戰賽是由上海市計算機學會指導、上海交通大學計算機科學與工程系主辦、衛寧健康與上海交大-衛寧健康聯合實驗室聯合承辦、上海市醫學會互聯網醫療專科分會、浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院與浙江省認知醫療工程技術研究中心聯合協辦的大型技術場景競賽活動。
            本屆賽事以「HELLO FUTURE ! 」為主題,對話“AI+醫療健康”未來,旨在通過打造全國高水平AI技術應用科技創新平臺,匯集業內頂級專家及資源,鼓勵和幫助希望在人工智能+醫療健康領域深耕的開發者、科研團隊,初創團隊將創意真正落地!
            挑戰賽擁有強大專業的評審陣容,其中包括歐洲科學院院士,IEEE Fellow,國家杰出青年科學基金獲得者過敏意教授、衛寧健康總裁王濤、上海交通大學計算機科學與工程系系主任張麗清、上海交大附屬兒童醫院院長, 上海醫學會互聯網醫療分會主委于廣軍、浙大醫學院附屬邵逸夫醫院人工智能辦公室主任, 浙江大學生儀學院副院長林輝等,以及來自清華大學,復旦大學、南京大學、中國科技大學、浙江大學、上海理工大學等高校的教授,博導。
            用智慧(Intelligence)重新定義醫療場景,用創新(Innovation)解碼醫療健康領域難題,用熱情(Inspiration)鏈接健康與生命,為智慧醫療開啟未來無限可能!
            賽制介紹
            CONTEST ARRANGEMENT
            時間節點
            *進入“我要報名”,提交基本報名信息;進入“作品提交”,按時間節點,分別提交選題摘要與參賽作品。
            賽道設置
            【專業組】面向科研院所、初創型企業、醫院等所有社會型單位(院校學生亦可參加)
            【高校組】僅面向院校學生、醫院團隊
            *同一作品不可重復參加兩條賽道。
            *往屆參賽團隊不可攜同一作品重復參加
            *往屆專業組選手不得參加今年高校組賽道。
            獎項設置
            AWARDS
            專業組
            *卓越獎1位、杰出獎2位、優勝獎若干
            卓越獎
            30000
            +GPU 2080TI
            杰出獎
            10000
            優勝獎
            2000
            高校組
            *非凡獎1位、前瞻獎2位、精英獎若干
            非凡獎
            20000
            +GPU 2080TI
            前瞻獎
            10000
            精英獎
            2000
            參與獎
            只要提交完整且符合要求的參賽作品,均可獲得精美紀念品!
            賽題說明
            CONTEST NOTES
            選手可參加專業組或高校組中任一賽道,同一作品不可重復參加兩個賽道評選,具體賽題方向如下:
            【賽題01】人工智能技術在臨床危重癥疾病預警中的應用
            【背景】有效的臨床危重癥疾病患者監測提前預警,有助在事前對危重癥患者的病情發展進行有效的風險預判,及時給予治療,提升患者的存活率。
            【目的】1種或多種典型危重癥疾病,構建患者隊列研究數據,利用AI技術進行危重癥疾病預測模型設計與構建,發掘患者數據與病情變化隱藏的關聯性,從而輔助醫療決。對模型結果進行驗證,并提供驗證效果。
            【數據】參賽者可自行針對醫療領域典型的應用場景,用公開數據集進行研究。
            【賽題02】人工智能技術在康復護理與健康照護中的應用
            【背景】醫院的護士護理工作繁重,特別是在康復護理和健康照護中,基于AI的各類場景機器人可以有效輔助護士完成治療、護理照護等日常工作,減少工作量并提升護理照護質量。
            【目的】針對典型的1種或多種護理照護場景,利用AI技術構建智能機器人,如結合物聯網技術實現輔助輸液、體征檢測等智能床旁機器人;輔助癱瘓患者的飲食機器人、移動輔助機器人;輔助自動檢測預警患者生命體征的監管機器人、失能患者照料機器人,康復恢復訓練機器人等,從而輔助康復護理和健康照護。對機器人模型進行驗證,并提供驗證效果。
            【數據】參賽者可自行選擇醫療領域典型的應用場景,用公開數據集進行研究。
            【賽題03】人工智能技術在傳染病防治中的應用
            【背景】利用于大數據和AI技術,對聚集性疫情的實時監控、早期篩查與預警風險,可以有效防止流行病、傳染病的疫情擴散。
            【目的】針對學校、廠區、社區、醫院等人群聚集性場所,利用AI智能設備對區域內人群和個體進行體溫、癥狀等重要體征的實時采集監控,通過數據和算法分析模型進行人群篩查,甄別出高風險疑似者進行預警。
            【數據】參賽者可自行針對應用場景,用公開數據集進行研究。
            【賽題04】人工智能技術在慢病自我管理中的應用
            【背景】慢病的康復過程是一極其漫長的過程,利用人們智能可以幫助患者在飲食生活、運動管理、服藥依從性、并發癥監測等關鍵環節的方案制定與落實,提高患者的行為依從性,加快康復進程。
            【目的】針對任意一種典型慢性病,構建知識庫和人工智能算法模型,實現患者健康相關數據自動更新、解釋和反饋,使患者能夠在日常健康管理中獲得足夠信息并接受輔助工具的警報、提議以做出合理的自我管理決策。
            【數據】參賽者可自行針對具體醫療領域應用場景,用公開數據集進行研究。
            【賽題05】基于遷移學習的小目標醫療圖像識別技術
            【背景】醫學影像中存在大量的小目標,并且分別以個體和群體的方式體現。如何實現醫學影像中的小目標識別,對精準醫療診斷有重要意義。目前部分圖像領域可以達到較好的小目標識別水平,希望能夠通過遷移學習的研究,實現不同醫學領域的小目標識別。
            【目的】針對特定的醫療圖像應用場景,實現基于遷移學習的小目標識別算法。
            【數據】參賽者可自行針對醫學領域典型的圖像處理應用場景,應用公開數據集開展研究
            【賽題06】面向醫學影像快速檢索的高通量視頻分析技術
            【背景】醫學影像檢索目前主要依靠人工方法標注文字標簽,檢索時根據標檢來查找匹配的影像。如果標簽中未涉及查找的信息,那么即使影像中存在相關內容,也無法被檢索到。近年來,高通量視頻分析技術快速發展,為按需查詢大量醫學影像中未被準確標注的內容提供了可能性。
            【目的】實現一個檢索系統,其數據為多個視頻文件,其輸入為一個(或多個)圖像識別模型,其輸出為包含被識別圖像信息的視頻的文件名,以及該圖像在該視頻中的時間位置。在相同硬件條件下的速度越快越好。
            【數據】參賽者可自行針對醫學領域典型的圖像處理應用場景,應用公開數據集開展研究
            【賽題07】根據新冠肺炎臨床指南自動化構建醫療知識圖譜
            【背景】醫療知識圖譜是實現智慧醫療的基石,對于輔助診斷和輔助治療具有重要意義。知識圖譜在醫療方面還沒有得到廣泛應用,主要困難在于如何將海量醫學文獻、權威指南轉變為醫療知識圖譜。
            【目的】設計醫療知識圖譜結構、研究醫療知識圖譜自動化構建技術。
            【數據】以新冠肺炎指南(第七版)為例自動化構建醫療知識圖譜。
            【賽題08】基于知識圖譜的自動化流調系統設計技術
            【背景】流調是流行病學調查的簡稱,流行病學調查在抗擊新冠肺炎等傳染病的防治方面都發揮了非常重要的作用。不同傳染病在流調內容有很大的差別,構建流行病知識圖譜和自動化流調系統具有重要意義。
            【目的】構建流行病知識圖譜,實現基于知識圖譜的流調系統。
            【數據】通過網上公開的模板、例如通用的流行病學調查問卷、或者例如鼠疫、肺結核等傳染病的問卷調查,構建相關的流調系統
            【賽題09】基于醫學百科知識的臨床術語自動匹配技術
            【背景】傳統技術通過計算短語的編輯距離、詞向量等方法來完成臨床術語的匹配對齊問題,但這些方法沒有考慮醫學用語的背景知識,容易造成匹配錯誤。字面相似的詞可能代表不同意思(“白血病”和“敗血病”、“血凝酶”和“凝血酶”等);字面不相似的詞匯可能意思相同(“漸凍癥”和“肌肉萎縮性側索硬化癥”、“川崎病”和“皮膚黏膜淋巴結綜合征”)。
            【目的】本題目需要參賽者借助外部公開醫學百科知識數據,通過知識圖譜和知識嵌入等相關技術,實現醫學術語的匹配算法,通過醫學百科知識的嵌入解決術語匹配中的內涵相似性識別問題。
            【數據】參賽者可自行收集維基百科、百度百科、尋醫問藥等相關知識數據。
            【賽題10】面向醫療領域圖像處理的深度學習模型加速技術
            【背景】醫療領域的圖像處理近幾年正在加速推廣應用中,針對諸如各類癌癥篩查等應用越來越成為醫生的重要輔助判斷工具。為提高深度學習的準確率,研究者通常采用較復雜的深度網絡,但這影響了AI服務的吞吐率和響應時間,為此需要對模型進行加速。
            【目的】優化壓縮模型,減小計算時間,提升服務吞吐率,同時在相同的硬件情況下支撐更多的AI服務進程。
            【數據】參賽者可自行針對醫療領域典型的圖像處理應用場景,應用公開數據集開展研究。
            【賽題11】疾病診療信息的特征提取技術和海量信息的高效匹配搜索技術
            【背景】通過疾病及其診療信息的搜索,可以獲取以往相似病例的處理方法,甚至通過病例的多次診療,了解之前處理方法的效果,這些可以作為醫生針對當前病例的輔助診療信息。為此,需要準確的疾病診療信息特征提取與高效的搜索技術。
            【目的】針對疾病及其診療信息進行特征提取,并根據特征實現高效準確的搜索算法。
            【數據】參賽者可以使用互聯網公開數據集。
            【賽題12】針對慢病康復的健康機器人
            【背景】慢性病的康復過程通常比較漫長,整個過程融入病人日常生活。健康機器人可以針對病人日常生活中的問題,提供答案,幫助病人進行合理飲食、作息,及時治療,加快康復。
            【目的】針對典型的1到多個慢性病,構建康復知識庫,實現知識庫的自動增長更新,并支持面向病人個體個性化的健康機器人。
            【數據】參賽者可以使用互聯網公開數據集。
            【賽題13】基于區塊鏈的醫療信息保護與共享技術或應用
            【背景】醫療健康數據屬于隱私數據,但另一方面,這些數據對科研非常重要,應該在合理范圍內共享以研究應用;同時,在具體場景中,如保險業務中需要調取病例等相關信息。
            【目的】如何利用區塊鏈等技術,實現數據的隱私保護,同時以技術手段實現信息共享與數據溯源,是一個重要的研究方向。本題目可聚焦于上述方向的幾個研究點,如醫療區塊鏈的吞吐率問題,數據共享機制,數據溯源機制等;或者為具體應用場景提供解決方案。
            【數據】參賽者可以使用互聯網公開數據集。
            【賽題14】5G技術在醫療領域的應用與優化
            【背景】本題目探討5G在醫療領域的應用與優化,如醫療領域設備遠程高速互聯、急救車等場景下的高速移動互聯等。研究內容包括但不限于,適用于醫療與5G的數據/圖像壓縮、加密傳輸技術,保證QoS的自適應數據傳輸技術,也可以研究5G應用場景以及解決方案。
            【目的】保障5G技術在智慧醫療場景的使用
            【數據】參賽者可以使用互聯網公開數據集。
            【賽題15】基于聯邦學習的患者數據共享心血管疾病預測
            【背景】心血管病是目前我國最為關注的病種之一,但由于心血管疾病發病快、病因多,導致對心血管病的預防有著很大困難。通過利用聯邦學習的方法,利用患者數據共享的方式,達到更好地預防效果。
            【目的】針對典型的心血管疾病,通過聯邦學習的方法,提高預測準確率。
            【數據】參賽者可以使用互聯網公開數據集。
            【賽題16】針對CT深層掃描圖像的數據壓縮技術
            【背景】隨著醫學影像技術的發展,CT深層掃描數據量越來越大,一家普通三甲醫院每天新增影像數據量以達數十GB,如何壓縮影像數據已成為醫療信息化的一大難題。通過研究數據壓縮算法,提高CT深層掃描圖像的數據壓縮效率。
            【目的】針對CT深層掃描的圖像,設計壓縮算法,提高數據的壓縮效率。
            【數據】衛寧健康提供脫敏數據用于訓練和測試。
            【賽題01】基于智慧醫療的可解釋性知識圖譜及優化技術
            【賽題02】基于電子病歷、圖像、音視頻的多源數據融合技術
            【賽題03】虛擬/增強現實在智慧醫療中的應用
            【賽題04】面向智慧醫療的群智計算和聯邦學習技術
            【賽題05】醫療健康領域的無接觸診療技術(如在線醫療咨詢,視頻會診系統等)
            【賽題06】基于時空大數據的流行病學溯源技術
            【賽題07】醫療領域深度神經網絡模型管理、訓練集管理技術與模型優化再訓練
            【賽題08】面向醫學健康大數據處理的綠色計算技術
            【賽題09】面向醫院信息系統智能化的的運行時支撐技術
            【賽題10】基于物聯網設備的智能健康管理技術
            【賽題11】融合區塊鏈和邊緣計算的醫療視頻實時分析技術
            【賽題12】圖神經網絡在藥物研發中的應用
            作品要求
            REQUIREMENTS
            本次作品提交分為兩個階段:選題摘要提交與決賽作品提交
            選題摘要需提交

            01. 選題目標,背景和意義

            02. 選題設計思路

            03. 擬采用核心技術

            決賽作品要求

            01. 作品提交應包括以下四個文檔:演示PPT,作品視頻,源代碼、說明文檔

            02. 提交作品需使用衛寧健康統一模板,點擊下載

            專家評選規則

            A.   2021年10月31日,參賽選手提交參賽作品截止后,由專家評審團根據申報材料進行“單隊雙評”的綜合打分,打分項包含:

            研究背景與研究目標、研究創新點、研究成果、應用前景、市場推廣。2021年11月15日后公布入圍總決賽的團隊名單。

            B.   2021年11月27日,舉行決賽答辯,參賽團隊通過現場PPT講解,DEMO演示等方式展示自己的作品,由專家評審團現場綜合評定。

            決賽評審維度:商業價值、創新性、應用前景、功能完備度、市場策略、產品覆蓋度等。

            評審委員
            REVIEW COMMITTEE
            過敏意
            歐洲科學院院士、IEEE Fellow、
            國家杰出青年科學基金獲得者
            王濤
            衛寧健康科技集團股份有限公司
            總裁
            張麗清
            上海交通大學計算機科學與工程系
            系主任
            于廣軍
            上海交大附屬兒童醫院院長
            上海醫學會互聯網醫療分會主委
            林輝
            浙大醫學院附屬邵逸夫醫院人工智能辦公室主任、浙江大學生儀學院副院長、教授、博導
            孫嘉明
            衛寧健康科技集團股份有限公司
            高級副總裁
            趙大平
            衛寧健康科技集團股份有限公司
            副總裁/CTO
            如何聯系我們
            微信關注 “衛寧健康智慧創新”微信公眾號,回復 “挑戰賽”獲取群二維碼,掃碼進群隨時獲取挑戰賽最新進展。
            常見問題
            FAQ
            Q1.誰可以參賽
            本次賽事面向國內外高校本科或研究生及社會人士,含在職。每個項目至少有一位指導老師或負責人,小組成員不超過5位。
            Q2. 上一屆已參賽是否還可以參加本屆比賽?
            可以。
            Q3. 參賽報名收費嗎?
            上海交大-衛寧健康智慧醫療挑戰賽不收取任何報名費用。
            Q4. 如何參賽?
            僅接受賽事官網的報名方式,不接受通過電子郵箱等其他方式參賽。
            Q5. 報名后能夠修改參賽方向嗎?
            報名后,參賽者可以修改參賽方向及作品,平臺將以最后的提交為最終參賽作品。
            Q6. 如何上傳/查看/修改參賽作品?
            登錄賽事官網,進入“提交作品”,可上傳/查看/修改參賽作品。
            Q7. 如何得知團隊是否進入決賽?
            成功進入決賽的團隊,我們將電話通知各位小伙伴。后續我們還會建立入圍微信群,將入圍團隊負責人拉入群內。
            Q8. 外地團隊產生的交通差旅費
            外地團隊通過線上方式報名,成功入圍后,小組派出1-2名隊員前往上海參加總決賽,主辦方按照大賽組委會制定的標準報銷差旅費用。
            報銷制度如下:
            大賽伙伴
            COOPERATION PARTERS
            指導單位
            上海市計算機學會
            主辦單位
            上海交通大學計算機科學與工程系
            承辦單位
            衛寧健康科技集團股份有限公司
            上海交大-衛寧健康聯合實驗室
            協辦單位
            浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院
            浙江省認知醫療工程技術研究中心
            合作伙伴
            英特爾(中國)有限公司
            往屆回顧
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