区块链技术在企业数字化系统中的应用

阐述人工智能、大数据、物联网IoT技术的特点,探讨区块链技术在企业数字化转型中的应用,包括密码学、联邦学习的概念,从而为企业数字化转型提供新的思路和方法。

超算上的隐私计算技术探讨

基于高性能计算发展现状,提出了国家超算中心与隐私计算相结合的技术路线。通过对隐私计算进行分析,讨论了隐私计算与超算相结合的优势和不足。在此基础上,对高性能计算技术与隐私计算技术结合后的应用场景进行了展望。

厦门市健康医疗大数据应用开放实验室建设探索

目的建设以应用开放为主要任务的大数据公共服务平台,促进健康医疗大数据的开放和共享。方法建立数据资源目录,建设应用开放平台。结果初步建成了厦门市健康医疗大数据应用开放实验室。结论依托实验室建设,建立健康大数据管理、开放和应用模式,提供安全、高效、灵活、互利的数据开发环境,将显著促进健康医疗大数据的应用和发展。

医疗数据隐私计算平台设计与应用案例

阐述建立隐私计算平台或平台联盟,根据具体的信任假设应用场景,采用不同隐私计算方法,建立数据可用不可见、可用可见等授权使用机制与数据溯源机制,实现数据全生命周期管理,支持第三方应用开放,通过传染病智能防控、AI建模全流程与生物信息平台应用案例,探讨平台或联盟具备数据隐私安全计算与应用开放能力。

智能算法在中文数据集上的文本匹配训练方法

分析表明,医学中应用大量使用自然文本语言,为方便计算机分析,往往需要对其中的关键信息进去抽取,并将其表达文字规范化,从而使文本匹配成为广泛关注的技术问题。基于深度学习技术,阐述embedding表达的方案,迭代演进的数据扩展等,提出一种文本匹配的模型框架和数据扩展方法,通过多次少量的增量标注大幅度扩展可靠标签数据,使得模型的准确率大幅提升,从而满足应用要求。

基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务,其效果直接决定下游任务表现上限,然而传统方法中通常忽略医学知识的应用,很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法,将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节,极大程度地提升了标签转换的连贯性,并在相关数据集主指标上取得了改善。

高维矢量深度学习技术在疾病诊断中的应用

阐述利用人工智能技术,将上级医院成熟的诊疗知识以服务的方式快速地下沉到基层,并且保持持续迭代和完善成为一个非常有前途的技术方案。在门诊场景下,引入了一种基于高维矢量和深度学习的技术方案,充分利用了门诊能够获得的所有信息,实验表明其top5预测符合率超过90%,从而满足基层客户的需要。