Using Facebook Live to help patients engage in healthcare events

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Case Study: TensorFlow in Medicine - Retinal Imaging (TensorFlow Dev Summit 2017)

Case Study: TensorFlow in Medicine – Retinal Imaging (TensorFlow Dev Summit 2017)

[音乐] 莉莉·彭:大家好。 我叫莉莉。 我在Google大脑的医学图像团队工作。 我上辈子是一名医生, 这辈子我成了Google的产品经理。 [笑声] 目前我们团队在做的项目之一 是将深度学习技术运用在视网膜图像上。 确切来说,我们关注的是一种 称为“糖尿病视网膜病变”的疾病。 除了名字很拗口之外, 它还是世界上增长最快的致盲原因, 因为它是糖尿病的并发症。 糖尿病是 — 全世界有4.15亿人患有糖尿病, 每个患者都有可能因糖尿病视网膜病变(DR)而失明。 防止失明的关键就是定期检查。 世界各地的医疗准则都建议每年做一次检查, 这种病在出现不可逆的视觉损伤前 都没有临床症状, 而到那时再采取措施就有点晚了。 我们会用特制相机 通过瞳孔拍摄一张眼底照片, 之后医生会对这些图像进行分级。 我们在图像上寻找这样的出血点和小点, 按5个级别进行分类, 从无病变到晚期, 晚期指的是增生性的糖尿病视网膜病变。 在世界上许多地方, 包括印度,这是我们研究开始的地方, 这里没有足够多的医生来做这件工作。 印度眼科医生的缺口差不多有12万7千人, 正因如此,再加上系统上的问题, 差不多有一半的患者还没来得及确诊 就已经失明了。 对于这种可以完全预防的事, 这种结果让人无法接受。 这张照片里是 排队等待做检查的人们。 即使你找到了可以做检查的地方, 也需要排很久的队。 这样一来周期就很长, 因此很多人根本没办法得到治疗。 此外,即便可以见到医生, 诊断结果也常有不同。 在这张图表中,不同的颜色 代表疾病类别的不同等级 每一行代表的是一个病人的眼部基底图像, 每一列代表的是一名眼科医生。 这些都是美国委员会认证的眼科大夫, 我们给他们一些测试, 看他们能不能准确判断出 病人处于疾病的哪个阶段。 […]

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