對醫療器械和 AI 公司而言,如何在操作類設備中實現多樣的 AI 功能,是當前困擾其研發下一代產品的核心技術難題。
以內鏡 + AI 設備為例,實時性是考驗其性能的重要指標。設備需要在短時間內完成極其繁重的高清晰度視頻流的處理和 AI 推理計算。而這對于設備的計算平臺穩定性和健壯性的要求,也極為苛刻。
除了醫學影像設備,包括手術機器人在內的諸多器械設備,都迫切需要在下一代產品研發中,全面提升其 AI 的邊緣端應用能力。
2022 年 12 月 6 日 2030,動脈嚴選將攜手 NVIDIA,共同舉辦一場線上直播公開課。本次課程將以《下一代 AI + 器械產品,如何利用強大的邊端算力應對實時分析的挑戰?》為主題,結合實踐案例,分享AI+器械產品如何在邊端算力的支持下,解決實時分析難題。
本期課程還邀請到了微識醫療(Wision A.I.)聯合創始人、CEO 劉敬家和賽諾微醫療科技有限公司高級產品總監袁艷陽,一同參與《AI + 器械設備/機器人,下一代產品方向和面臨的技術挑戰?》主題圓桌討論,幫助企業了解在下一代產品研發過程中,將會面臨什么技術挑戰,并為企業提供解決思路。
參與本次直播互動咨詢的觀眾,還能獲得由 NVIDIA 提供的 30 份 NVIDIA 深度學習學院(DLI)的 90 美金學習優惠券,DLI 提供 AI、加速計算和加速數據科學方面的應用開發實戰培訓,并配有全球統一的開發者培訓證書。僅預約直播才有機會獲得本次福利。
下一代 AI+ 器械產品,
如何利用強大的邊端算力應對實時分析的挑戰?
![a42bfe76-755b-11ed-8abf-dac502259ad0.png](https://file1.elecfans.com//web2/M00/97/4C/wKgaomTnKRaAK6KSAAAEXjUxVqI817.png)
12 月 6 日,星期二,20:00 – 21:30
課程要點
要點一
下一代AI+器械產品
信息處理能力和實時性已是剛需
要點二
下一代AI+器械產品
器械廠商和 AI 研發方的挑戰有哪些?
要點三
如何面對挑戰的技術架構及技術的發展?
圓桌議題
AI +器械設備/機器人
下一代產品方向和面臨的技術挑戰?
會議嘉賓
![a43e62be-755b-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg](https://file1.elecfans.com//web2/M00/97/4C/wKgaomTnKRaAMzIiAAC9aFUwGkA616.jpg)
冀永楠| NVIDIA 中國醫療行業應用總監
NVIDIA中國醫療行業應用總監,負責NVIDIA技術平臺在中國醫療健康行業的落地。加入NVIDIA前在騰訊,GE Healthcare, 東芝醫療,三星研究院等公司和機構從事AI算法和應用的研發落地工作。冀永楠博士畢業于英國諾丁漢大學計算機,醫療圖像領域專家,人工智能應用專家,發表數十篇學術論文與核心專利,覆蓋醫療圖像,圖像AI,等多個交叉學科領域。
![a4695186-755b-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg](https://file1.elecfans.com//web2/M00/97/4C/wKgaomTnKRaAONDNAADc2bQn0Vg546.jpg)
袁艷陽|賽諾微醫療科技有限公司高級產品總監
畢業于清華大學,光學工程博士。主要從事光學和影像相關醫療器械的研究和開發工作。現任賽諾微醫療科技有限公司高級產品總監,負責外科視覺平臺產品線的產品研發工作,包括 3D 內窺鏡、4K 內窺鏡、熒光內窺鏡、圖像處理器、手術機器人成像系統和觀察系統。
![a48f5bb0-755b-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg](https://file1.elecfans.com//web2/M00/97/4C/wKgaomTnKReAT3JhAAEc2DKKaNw312.jpg)
劉敬家|微識醫療聯合創始人、CEO
微識醫療 Wision A.I. 聯合創始人 CEO,斯坦福大學管理科學碩士,本科畢業于北京郵電大學;創立微識醫療之前曾先后供職于思科、谷歌和亞馬遜 AWS 等跨國科技企業,任職技術、市場和管理崗位,熟悉科技類創新產品落地和市場滲入的周期、方法論和實踐。
參與方式
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福利等你來拿!
原文標題:公開課 | 今晚 8 點!下一代 AI + 器械產品,如何利用強大的邊端算力應對實時分析的挑戰
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