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          賽事背景
          CONTEST INTRODUCTION
          方興未AI ? 智啟醫療未來
          上海交大-衛寧健康智慧醫療挑戰賽是由上海交通大學與衛寧健康聯合主辦的大型人工智能技術場景競賽活動,攜手打造 全國最IN的高水平AI技術應用創新平臺。
          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
          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。
          獎項設置
          AWARDS
          專業組
          卓越獎1位
          30000
          杰出獎2位
          10000
          優勝獎若干位
          2000
          高校組
          非凡獎1位
          20000
          前瞻獎2位
          10000
          精英獎若干位
          2000
          參與獎
          只要你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】基于自然語言處理的病歷文本零誤檢自動校正技術
          【背景】電子病歷文本是醫生對病人病情的文字性描述,一般是醫生通過手工輸入電子病歷系統的。難免存在錯字、漏字、錯標點等問題。這些錯誤對后期的解讀和數據分析埋下隱患。
          【目的】參賽者需要借助所提供的真實場景的臨床病歷文本數據,通過算法從中梳理出符合訓練要求的優質訓練數據,以這些數據為基礎借助人工智能和自然語言處理相關算法,設計病歷文本的自動校正方法。本場景希望保證一定檢出率的同時控制誤檢率在極小范圍。
          【數據】組委會提供不少于10萬字符的無標注語料可供參賽者清洗訓練。需要使用數據的團隊需要將簽名的“數據使用與保密承諾書”掃描件(pdf)發送至以下郵箱, 郵件標題為:參賽隊名+“數據使用申請”:cmj@winning.com.cn
          【賽題11】基于OCR身份證信息識別技術
          【背景】多功能就醫憑證識別系統
          【目的】二代身份證在醫院的應用場景中通常作為一種輔助錄入信息的手段。目前醫院還大量存在由患者提供身份信息或患者提供身份證后由窗口操作人員手工錄入的現象。此外,將醫院現有的身份證讀卡器與掃碼墩結合在一起,可以降低身份證讀卡器的成本。
          【數據】使用攝像頭采集身份證圖片,利用圖片識別、OCR等技術,自動識別憑證類型、自動采集關鍵信息包括圖片、文字和身份證號碼,在不同光線和不同分辨率下達到較高的準確率。
          【賽題12】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13】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14】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15】基于區塊鏈的個人健康隱私保護與共享技術與應用
          【背景】個人健康數據,尤其慢病人員的日常體征、治療情況等,對其他病人的治療是有用的。如何在保護病人隱私的情況下,將有用信息共享以幫助其他人,這需要在技術與機制層面進行突破。
          【目的】利用區塊鏈等技術,實現病例健康相關隱私信息的合理共享和溯源;設計機制,促成病人脫敏數據的共享;構建平臺,實現信息的準確分類與檢索。
          【數據】參賽者可以使用互聯網公開數據集。
          【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】面向智慧醫療的高效數據壓縮與高速傳輸技術
          【賽題04】虛擬/增強現實在智慧醫療中的應用
          【賽題05】面向智慧醫療的群智計算和聯邦學習技術
          【賽題06】面向現場急救的智能診斷與邊緣計算技術
          【賽題07】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08】基于時空大數據的流行病學溯源技術
          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.   2020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綜合打分,評選出進入決賽的團隊名單。

          初審評審維度:研究背景、目標、內容、創新點、成果、應用前景、市場推廣度等。

          B.   2020年11月28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
          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
          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 “方興未AI”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
          合作伙伴
          英特爾(中國)有限公司
          往屆回顧
          PAST EVENTS
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          好的
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