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赛事背景
CONTEST INTRODUCTION
方兴未AI • 智启医疗未来
上海交大-卫宁健康智慧医疗挑战赛是由上海交通大学与卫宁健康联合主办的大型人工智能技术场景竞赛活动,携手打造 全国最IN的高水平AI技术应用创新平台。
智慧(Intelligence)重新定义医疗场景,用 创新(Innovation)解码医疗健康领域难题,用 热情(Inspiration)链接健康与生命,为智慧医疗开启未来无限可能!
赛制介绍
CONTEST ARRANGEMENT
时间节点
赛道设置
【专业组】面向科研院所、初创型企业、医院等所有社会型单位(院校学生亦可参加)
【高校组】仅面向院校学生、医院团队
*同一作品不可重复参加两条赛道。
奖项设置
AWARDS
专业组
卓越奖1位
30000
杰出奖2位
10000
优胜奖若干位
2000
高校组
非凡奖1位
20000
前瞻奖2位
10000
精英奖若干位
2000
参与奖
只要你提交完整且符合要求的参赛作品,均可获得精美纪念品!
赛题说明
CONTEST NOTES
选手可参加专业组或高校组中任一赛道,同一作品不可重复参加两个赛道评选,具体赛题方向如下:
【赛题01】人工智能技术在临床危重症疾病预警中的应用
【背景】有效的临床危重症疾病患者监测提前预警,有助在事前对危重症患者的病情发展进行有效的风险预判,及时给予治疗,提升患者的存活率。
【目的】1种或多种典型危重症疾病,构建患者队列研究数据,利用AI技术进行危重症疾病预测模型设计与构建,发掘患者数据与病情变化隐藏的关联性,从而辅助医疗决。对模型结果进行验证,并提供验证效果。
【数据】参赛者可自行针对医疗领域典型的应用场景,用公开数据集进行研究。
【赛题02】人工智能技术在康复护理与健康照护中的应用
【背景】医院的护士护理工作繁重,特别是在康复护理和健康照护中,基于AI的各类场景机器人可以有效辅助护士完成治疗、护理照护等日常工作,减少工作量并提升护理照护质量。
【目的】针对典型的1种或多种护理照护场景,利用AI技术构建智能机器人,如结合物联网技术实现辅助输液、体征检测等智能床旁机器人;辅助瘫痪患者的饮食机器人、移动辅助机器人;辅助自动检测预警患者生命体征的监管机器人、失能患者照料机器人,康复恢复训练机器人等,从而辅助康复护理和健康照护。对机器人模型进行验证,并提供验证效果。
【数据】参赛者可自行选择医疗领域典型的应用场景,用公开数据集进行研究。
【赛题03】人工智能技术在传染病防治中的应用
【背景】利用于大数据和AI技术,对聚集性疫情的实时监控、早期筛查与预警风险,可以有效防止流行病、传染病的疫情扩散。
【目的】针对学校、厂区、社区、医院等人群聚集性场所,利用AI智能设备对区域内人群和个体进行体温、症状等重要体征的实时采集监控,通过数据和算法分析模型进行人群筛查,甄别出高风险疑似者进行预警。
【数据】参赛者可自行针对应用场景,用公开数据集进行研究。
【赛题04】人工智能技术在慢病自我管理中的应用
【背景】慢病的康复过程是一极其漫长的过程,利用人们智能可以帮助患者在饮食生活、运动管理、服药依从性、并发症监测等关键环节的方案制定与落实,提高患者的行为依从性,加快康复进程。
【目的】针对任意一种典型慢性病,构建知识库和人工智能算法模型,实现患者健康相关数据自动更新、解释和反馈,使患者能够在日常健康管理中获得足够信息并接受辅助工具的警报、提议以做出合理的自我管理决策。
【数据】参赛者可自行针对具体医疗领域应用场景,用公开数据集进行研究。
【赛题05】基于迁移学习的小目标医疗图像识别技术
【背景】医学影像中存在大量的小目标,并且分别以个体和群体的方式体现。如何实现医学影像中的小目标识别,对精准医疗诊断有重要意义。目前部分图像领域可以达到较好的小目标识别水平,希望能够通过迁移学习的研究,实现不同医学领域的小目标识别。
【目的】针对特定的医疗图像应用场景,实现基于迁移学习的小目标识别算法。
【数据】参赛者可自行针对医学领域典型的图像处理应用场景,应用公开数据集开展研究
【赛题06】面向医学影像快速检索的高通量视频分析技术
【背景】医学影像检索目前主要依靠人工方法标注文字标签,检索时根据标检来查找匹配的影像。如果标签中未涉及查找的信息,那么即使影像中存在相关内容,也无法被检索到。近年来,高通量视频分析技术快速发展,为按需查询大量医学影像中未被准确标注的内容提供了可能性。
【目的】实现一个检索系统,其数据为多个视频文件,其输入为一个(或多个)图像识别模型,其输出为包含被识别图像信息的视频的文件名,以及该图像在该视频中的时间位置。在相同硬件条件下的速度越快越好。
【数据】参赛者可自行针对医学领域典型的图像处理应用场景,应用公开数据集开展研究
【赛题07】根据新冠肺炎临床指南自动化构建医疗知识图谱
【背景】医疗知识图谱是实现智慧医疗的基石,对于辅助诊断和辅助治疗具有重要意义。知识图谱在医疗方面还没有得到广泛应用,主要困难在于如何将海量医学文献、权威指南转变为医疗知识图谱。
【目的】设计医疗知识图谱结构、研究医疗知识图谱自动化构建技术。
【数据】以新冠肺炎指南(第七版)为例自动化构建医疗知识图谱。
【赛题08】基于知识图谱的自动化流调系统设计技术
【背景】流调是流行病学调查的简称,流行病学调查在抗击新冠肺炎等传染病的防治方面都发挥了非常重要的作用。不同传染病在流调内容有很大的差别,构建流行病知识图谱和自动化流调系统具有重要意义。
【目的】构建流行病知识图谱,实现基于知识图谱的流调系统。
【数据】通过网上公开的模板、例如通用的流行病学调查问卷、或者例如鼠疫、肺结核等传染病的问卷调查,构建相关的流调系统
【赛题09】基于医学百科知识的临床术语自动匹配技术
【背景】传统技术通过计算短语的编辑距离、词向量等方法来完成临床术语的匹配对齐问题,但这些方法没有考虑医学用语的背景知识,容易造成匹配错误。字面相似的词可能代表不同意思(“白血病”和“败血病”、“血凝酶”和“凝血酶”等);字面不相似的词汇可能意思相同(“渐冻症”和“肌肉萎缩性侧索硬化症”、“川崎病”和“皮肤黏膜淋巴结综合征”)。
【目的】本题目需要参赛者借助外部公开医学百科知识数据,通过知识图谱和知识嵌入等相关技术,实现医学术语的匹配算法,通过医学百科知识的嵌入解决术语匹配中的内涵相似性识别问题。
【数据】参赛者可自行收集维基百科、百度百科、寻医问药等相关知识数据。
【赛题10】基于自然语言处理的病历文本零误检自动校正技术
【背景】电子病历文本是医生对病人病情的文字性描述,一般是医生通过手工输入电子病历系统的。难免存在错字、漏字、错标点等问题。这些错误对后期的解读和数据分析埋下隐患。
【目的】参赛者需要借助所提供的真实场景的临床病历文本数据,通过算法从中梳理出符合训练要求的优质训练数据,以这些数据为基础借助人工智能和自然语言处理相关算法,设计病历文本的自动校正方法。本场景希望保证一定检出率的同时控制误检率在极小范围。
【数据】组委会提供不少于10万字符的无标注语料可供参赛者清洗训练。需要使用数据的团队需要将签名的“数据使用与保密承诺书”扫描件(pdf)发送至以下邮箱, 邮件标题为:参赛队名+“数据使用申请”:cmj@sjtrd.com
【赛题11】基于OCR身份证信息识别技术
【背景】多功能就医凭证识别系统
【目的】二代身份证在医院的应用场景中通常作为一种辅助录入信息的手段。目前医院还大量存在由患者提供身份信息或患者提供身份证后由窗口操作人员手工录入的现象。此外,将医院现有的身份证读卡器与扫码墩结合在一起,可以降低身份证读卡器的成本。
【数据】使用摄像头采集身份证图片,利用图片识别、OCR等技术,自动识别凭证类型、自动采集关键信息包括图片、文字和身份证号码,在不同光线和不同分辨率下达到较高的准确率。
【赛题12】面向医疗领域图像处理的深度学习模型加速技术
【背景】医疗领域的图像处理近几年正在加速推广应用中,针对诸如各类癌症筛查等应用越来越成为医生的重要辅助判断工具。为提高深度学习的准确率,研究者通常采用较复杂的深度网络,但这影响了AI服务的吞吐率和响应时间,为此需要对模型进行加速。
【目的】优化压缩模型,减小计算时间,提升服务吞吐率,同时在相同的硬件情况下支撑更多的AI服务进程。
【数据】参赛者可自行针对医疗领域典型的图像处理应用场景,应用公开数据集开展研究。
【赛题13】疾病诊疗信息的特征提取技术和海量信息的高效匹配搜索技术
【背景】通过疾病及其诊疗信息的搜索,可以获取以往相似病例的处理方法,甚至通过病例的多次诊疗,了解之前处理方法的效果,这些可以作为医生针对当前病例的辅助诊疗信息。为此,需要准确的疾病诊疗信息特征提取与高效的搜索技术。
【目的】针对疾病及其诊疗信息进行特征提取,并根据特征实现高效准确的搜索算法。
【数据】参赛者可以使用互联网公开数据集。
【赛题14】针对慢病康复的健康机器人
【背景】慢性病的康复过程通常比较漫长,整个过程融入病人日常生活。健康机器人可以针对病人日常生活中的问题,提供答案,帮助病人进行合理饮食、作息,及时治疗,加快康复。
【目的】针对典型的1到多个慢性病,构建康复知识库,实现知识库的自动增长更新,并支持面向病人个体个性化的健康机器人。
【数据】参赛者可以使用互联网公开数据集。
【赛题15】基于区块链的个人健康隐私保护与共享技术与应用
【背景】个人健康数据,尤其慢病人员的日常体征、治疗情况等,对其他病人的治疗是有用的。如何在保护病人隐私的情况下,将有用信息共享以帮助其他人,这需要在技术与机制层面进行突破。
【目的】利用区块链等技术,实现病例健康相关隐私信息的合理共享和溯源;设计机制,促成病人脱敏数据的共享;构建平台,实现信息的准确分类与检索。
【数据】参赛者可以使用互联网公开数据集。
【赛题01】基于智慧医疗的可解释性知识图谱及优化技术
【赛题02】基于电子病历、图像、音视频的多源数据融合技术
【赛题03】面向智慧医疗的高效数据压缩与高速传输技术
【赛题04】虚拟/增强现实在智慧医疗中的应用
【赛题05】面向智慧医疗的群智计算和联邦学习技术
【赛题06】面向现场急救的智能诊断与边缘计算技术
【赛题07】医疗健康领域的无接触诊疗技术(如在线医疗咨询,视频会诊系统等)
【赛题08】基于时空大数据的流行病学溯源技术
作品要求
REQUIREMENTS
本次作品提交分为两个阶段:选题摘要提交与决赛作品提交
选题摘要需提交

01. 选题目标,背景和意义

02. 选题设计思路

03. 拟采用核心技术

决赛作品要求

01. 秒速牛牛,秒速牛牛玩法,秒速牛牛投注作品提交应包括以下四个文档:演示PPT,作品视频,源代码、说明文档

02. 提交作品需使用卫宁健康统一模板,点击下载

专家评选规则

A.   秒速牛牛,秒速牛牛玩法,秒速牛牛投注2020年10月31日,参赛选手提交参赛作品截止后,由专家评审团根据申报材料进行综合打分,评选出进入决赛的团队名单。

初审评审维度:研究背景、目标、内容、创新点、成果、应用前景、市场推广度等。

B.   2020年11月28日举行决赛答辩,参赛团队通过现场PPT讲解,DEMO演示等方式展示自己的作品,由专家评审团现场综合评定。

决赛评审维度:商业价值、创新性、应用前景、功能完备度、市场策略、产品覆盖度等。

评审委员
REVIEW COMMITTEE
过敏意
IEEE Fellow、国家杰出青年科学基金获得者
王涛
卫宁健康科技集团股份有限公司总裁
张丽清
上海交通大学计算机科学与工程系系主任
孙嘉明
卫宁健康科技集团股份有限公司高级副总裁
赵大平
卫宁健康科技集团股份有限公司副总裁/CTO
如何联系我们
微信关注 “卫宁健康智慧创新”微信公众号,回复 “方兴未AI”获取群二维码,扫码进群随时获取挑战赛最新进展。
常见问题
FAQ
Q1.谁可以参赛
本次赛事面向国内外高校本科或研究生及社会人士,含在职。每个项目至少有一位指导老师或负责人,小组成员不超过5位。
Q2. 上一届已参赛是否还可以参加本届比赛?
可以。
Q3. 参赛报名收费吗?
上海交大-卫宁健康智慧医疗挑战赛不收取任何报名费用。
Q4. 如何参赛?
仅接受赛事官网的报名方式,不接受通过电子邮箱等其他方式参赛。
Q5. 报名后能够修改参赛方向吗?
报名后,参赛者可以修改参赛方向及作品,平台将以最后的提交为最终参赛作品。
Q6. 如何上传/查看/修改参赛作品?
登录赛事官网,进入“提交作品”,可上传/查看/修改参赛作品。
Q7. 如何得知团队是否进入决赛?
成功进入决赛的团队,我们将电话通知各位小伙伴。后续我们还会建立入围微信群,将入围团队负责人拉入群内。
Q8. 外地团队产生的交通差旅费
外地团队通过线上方式报名,成功入围后,小组派出1-2名队员前往上海参加总决赛,主办方按照大赛组委会制定的标准报销差旅费用。
报销制度如下:
大赛伙伴
COOPERATION PARTERS
指导单位
上海市计算机学会
主办单位
上海交通大学计算机科学与工程系
承办单位
卫宁健康科技集团股份有限公司
上海交大-卫宁健康联合实验室
合作伙伴
英特尔(中国)有限公司
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