医疗中的人工智能分派制造技术

医疗中的人工智能分派。在多目标优化中使用患者、用户和/或AI信息来选择用于任务的多个可用AI之一。在患者或用户特定的基础上，选择最佳AI并将其应用于医学成像或其他医疗动作。选择可以在应用之前，这避免了应用多个AI来获得最好结果的成本。优化可以基于来自用户的针对各种可用AI的统计反馈，提供否则不可用的信息。优化可以基于AI性能、AI包括和/或排除标准和/或定价信息。通过使用基于与患者、用户和/或可用AI相关的各种信息的优化，可以改进计算机对给定用户和/或患者的AI的应用。计算机更好地操作以通过AI应用来提供更关注的信息。

【技术实现步骤摘要】
医疗中的人工智能分派
技术介绍
本实施例涉及人工智能（AI）在医疗中的使用。在医学中，AI算法用于疾病检测、分类、量化、细分（segmentation）或其他目的。许多AI是由各种供应商开发和引入的。难以判断每个AI算法对于相同任务的相对性能。关于可能是私有的且公众不可用的小同期群（cohort）单独验证每个AI，使得性能的比较困难。对于开发的AI的用户，难以针对特定问题选择最佳AI提供（offering），因为针对每个这种供应的证据、强度（strength）和弱点不容易相互比较。医疗提供者经常基于供应商呈现的发布的结果来为所有患者选择AI供应商。针对这种发布的研究的具体包括和/或排除标准可以或可以不与供应商的预期用例对准。结果，难以选择哪个特定AI供应商解决方案对于给定用户而言可能是最佳的，更不用说给定患者了。
技术实现思路
通过介绍，以下描述的优选实施例包括用于AI分派（dispatch）的方法、系统、指令和计算机可读介质。在多目标（multi-objective）优化中使用患者、用户和/或AI信息来选择用于任务的多个可用AI之一。在患者或用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于医学系统中的人工智能分派的方法，所述方法包括：/n通过医学成像扫描仪扫描患者，所述扫描提供表示所述患者的医学图像；/n从多个人工智能的组选择第一人工智能，所述选择通过使用所述医学图像、其他患者数据、至少一个用户定义的约束和所述多个人工智能的人工智能信息的多目标优化；/n将选择的第一人工智能应用于所述医学图像；以及/n显示来自所述应用的所述选择的第一人工智能的输出。/n

【技术特征摘要】
20190607 US 16/4346661.一种用于医学系统中的人工智能分派的方法，所述方法包括：
通过医学成像扫描仪扫描患者，所述扫描提供表示所述患者的医学图像；
从多个人工智能的组选择第一人工智能，所述选择通过使用所述医学图像、其他患者数据、至少一个用户定义的约束和所述多个人工智能的人工智能信息的多目标优化；
将选择的第一人工智能应用于所述医学图像；以及
显示来自所述应用的所述选择的第一人工智能的输出。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，选择包括利用包括进化编程、线性编程、非线性编程、动态编程或模拟退火的多目标优化进行选择。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，选择包括利用提供帕累托最优解的多目的优化进行选择。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，选择包括利用作为要求的所述至少一个用户定义的约束和包括与所述要求相关的特性的所述人工智能信息来进行选择。


5.根据权利要求1所述的方法，其中，选择包括利用作为不是要求的目标的所述至少一个用户定义的约束以及包括与所述目标相关的特性的所述人工智能信息进行选择。


6.根据权利要求1所述的方法，其中，选择包括利用作为临床、操作或财务约束的所述至少一个用户定义的约束进行选择。


7.根据权利要求1所述的方法，其中，选择包括利用作为临床指征、临床任务、成本约束、时间约束或输出要求的所述至少一个用户定义的约束进行选择。


8.根据权利要求1所述的方法，其中，选择包括利用包括所述人工智能的操作约束、性能特性或定价信息的所述人工智能信息进行选择。


9.根据权利要求8所述的方法，还包括收集关于包括所述第一人工智能的所述组的所述人工智能的使用信息，并且其中选择包括通过使用所述使用信息的所述多目标优化进行选择。


10.根据权利要求9所述的方法，其中，收集所述使用信息包括收集所述使用信息作为性能或约束相关信息的指示。


11.根据权利要求1所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：P沙马，D科马尼丘，
申请(专利权)人：西门子医疗有限公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE