在ISICDM 2019會(huì)議上，復(fù)旦大學(xué)宋志堅(jiān)教授分享了他在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于多參數(shù)磁共振圖像（mpMRI）處理和醫(yī)療數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面的寶貴工作心得。宋教授指出，mpMRI在臨床診斷中具有重要意義，但高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的稀缺限制了深度學(xué)習(xí)模型的性能。為此，他的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一系列數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，包括基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像合成和在線數(shù)據(jù)處理策略，有效擴(kuò)充了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，提升了模型在腫瘤分割和分類任務(wù)中的魯棒性。他強(qiáng)調(diào)了在線數(shù)據(jù)處理與交易處理業(yè)務(wù)在醫(yī)療領(lǐng)域的重要性，通過(guò)安全、高效的數(shù)據(jù)流管理，確保了患者隱私和模型實(shí)時(shí)更新的需求。宋教授的經(jīng)驗(yàn)表明，結(jié)合先進(jìn)算法與可靠數(shù)據(jù)處理框架，是推動(dòng)AI醫(yī)療應(yīng)用落地的關(guān)鍵。