之前我们在“有望底部起飞的股票=》人脑工程,脑机融合概念收集”中介绍过《天海防务水下无人自主航行器AUV》，现在我们来了解科大智能：人脑工程,脑机融合概念股新龙头之科大智能。
先回顾一下一周以来【人脑工程,脑机融合概念股票】的表现：
1、科大智能携手吉利研制吉利智能换电站
2、科大智能复旦大学脑实验室
3、科大智能首次成为特斯拉直接供应商
4、科大智能：工信部携国开行共推中国制造2025科大智能冲击涨停
5、科大智能:科大智能：总理出席达沃斯力挺中国制造2025和“互联网+”科大智能涨停
6、科大智能:人工智能三年行动方案印发科大智能大涨
科大智能人脑工程,脑机融合1.参股人工智能+医疗（影像）独角兽雅森天玑?人工智能医疗平台
北京雅森科技发展有限公司为公司间接持股的参股子公司，公司通过全资子公司科大智能机器人技术有限公司持有雅森科技10%的股份。雅森科技是国内最早专注于医学影像人工智能分析、核医学定量及CAD分析的高科技企业，长期致力于影像预处理、分析建模、大数据分析、深度学习辅助诊断等领域，产品主要覆盖脑、神经、甲状腺、血液、呼吸、病理等多模态分析技术。
2.智能制造，特斯拉机械手
公司全资子公司上海永乾机电有限公司龙头产品机械手长期保持国内市场占有率第一，是国内移载搬运领域的领军企业；全资子公司上海冠致工业自动化有限公司是上海大众认定的A级供应商，其打造的白车身焊接生产线自动化率高达97%到99%，是国内少数能打破国外高端机器人企业长期垄断一线主流车企焊接生产线细分领域的企业之一；根据高工产研机器人研究所的调研数据显示，全资子公司华晓精密工业（苏州）有限公司2017年产线AGV出货量在国内排名第一。
公司通过全资子公司科大智能科技（德国）有限公司收购MAKA Systems GmbH（德国马卡制造系统有限公司）100%股权有利于丰富和完善公司在高端装备制造领域内的产品线，进一步拓展和延伸公司在智能制造和精密加工领域的业务范围，提升公司在智能制造基础环节提供智能化解决方案的综合能力，同时也有利于公司进一步拓展欧洲等境外市场业务。
3.类脑智能
公司携手复旦大学类脑智能科学与技术研究院，发挥各自的优势资源，共建复旦-科大智能智能机器人联合实验室，并与复旦大学共同合资成立了上海复科智能机器人研究院有限公司，进一步建立长期稳定的产学研合作关系。
公司未来继续推进内涵式增长和外延式扩张相结合的发展战略，推动公司工业自动化业务和电力自动化业务双轮驱动的发展模式。智能制造方面，公司将继续加快完善在人工智能和机器人领域的产业布局，进一步推进公司在高端智能制造和机器人应用领域的业务发展，聚焦工业机器人与智能控制产品的研发投入和市场拓展，实现公司在人工智能和机器人应用的长期持续研发和工业机器人细分应用领域的可持续纵深发展，做精做强公司的智能制造业务。
北京雅森科技发展有限公司（以下简称“雅森科技”）携天玑?人工智能医疗平台亮相，公司CEO陈晖发表《人工智能落地与医院AI赋能》主题演讲。
雅森科技CEO陈晖发表演讲
人工智能辅助医疗诊断是大势所趋
当前，随着经济水平的不断提升和老年化社会的逐步到来，人们对健康医疗的诉求越来越多。在互联网技术和人工智能等技术的加持下，以影像数据为代表的医疗数据呈现出几何式的增长趋势。但是，在强大的诊疗需求和海量数据背后，医疗数据、患者与专业人员的配比相差却很大：影像科医生缺口几十万、病理科医生缺口十万……且因为数据的敏感性，国外企业难以进入市场。因此，对于国内企业来说，采用人工智能技术辅助诊断成了重大发展机遇。
陈晖表示，雅森科技作为国内率先专注于医学影像定量、计算机辅助诊断及医疗数据人工智能分析的高科技企业，长期致力于影像预处理、数学建模、大数据分析、深度学习辅助诊断等，目的在于通过有效地采用大数据技术、人工智能技术，结合临床实践，将医学影像分析能力转化为精准高效的临床诊断能力，再通过计算机技术交付给社会，帮助更多的人获得平等、充分的诊疗机会。目前，雅森科技研究领域和产品线覆盖了心脏、神经（脑）、甲状腺、血液、呼吸、病理等多个领域。
数据＋模型，推动医疗数据智能化
关于医疗AI，最重要的是什么？
陈晖在演讲中表示，发展医疗人工智能，离不开数据、算法、模型和医生经验，但是数据和模型是人工智能发展的两大先决条件。其中，数据指大数据、多模态数据、有效数据；模型即数据进入算法体系的输出。
因此，陈晖认为，在医疗人工智能领域众多参与者中，与技术企业、投资者相比，掌握医疗数据和临床经验的医院是驱动医疗AI变革的核心和推动者。
那么，医院掌握了海量数据，如何将这些数据应用于临床诊疗？以阿尔茨海默症诊断为例。雅森科技基于核磁数据、脑电数据、量表数据三方面数据，打造了一个多模态神经网络训练模型，可以提前2-3年预测病发可能性，确认病情发展阶段。
赋能医院-三步构建医院内部AI中心
当前，随着人工智能技术对医学影像领域的植入，在提升影像诊断速率和准确度的同时，问题也逐渐显现：对于医学影像人工智能公司而言，用一家或几家医院数据训练出的模型，应用到其他医院时，因为影像采集手法、频率、设备型号等的不同，造成准确率相差很大。
针对此，雅森科技从底层数据采集入手，为医院定制开发医院自身内部的AI平台，赋能医院AI分析能力。
陈晖介绍了构建医院自身AI中心的三个步骤：一是通过提取各类影像特征形成特征数据池；二是根据拓扑特征分割初始兴趣区，再通过手工输入大量标记数据对深度学习模型进行训练和调整，根据深度学习训练经验进行筛选、分类，最后输出量化分析结果；三是构建全流程病种应用，再结合质控体系、用户体验和临床路径，实现病种的全流程诊疗。
今年，雅森科技与以宁波市第二医院为核心的医联体开展合作，开发部署雅森天玑?人工智能医疗平台，正式迈出了医院“AI赋能”第一步。宁波市第二医院副院长郑建军介绍，经过6个月左右的项目工作，宁波二院目前已初步完成在脑功能分析、肺结节筛查、乳腺癌筛查等相关检查领域的AI研发和数据准备过程。
据了解，雅森天玑?人工智能医疗平台主要面向大型医院、医联体、区域医疗影像中心提供服务，通过建立统一的数据质控标准，实现医疗数据的池化、影像数据的预处理和多类数学算法的应用，在临床诊疗与科研中对疾病分析和诊断提供决策支持。
据陈晖介绍，雅森天玑?智能医疗平台能与医院的PACS、LIS、HIS等传统信息系统在接口上进行对接，目前首先在宁波市第二医院医联体单位进行了落地，接下来还将与厦门市卫生计生委合作，构建覆盖全市的常见病辅助诊断系统。未来，雅森科技将继续专注于采用领先的算法与分析技术，提升医疗影像诊断的效率和准确度，并进一步采用多模态分析方法，对病理和临床信息等数据进行特征提取，为各临床科室提供更加综合性、全面性的分析产品与服务。
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