从计算机视觉走向医疗AI，对话上海交大谢伟迪：定义问题比解决问题更重要
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内容提要
2012年，谢伟迪从通信领域转向计算机视觉，专注于医疗人工智能。他认为通用医疗AI系统能够整合多模态数据，促进疾病诊断。团队利用网络爬虫收集医学数据，构建多模态模型，强调知识驱动的重要性，未来将关注临床需求和基因组学研究。
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关键要点
- 2012年，谢伟迪从通信领域转向计算机视觉，专注于医疗人工智能。
- 他认为通用医疗AI系统能够整合多模态数据，促进疾病诊断。
- 团队利用网络爬虫收集医学数据，构建多模态模型，强调知识驱动的重要性。
- 通用模型可以建立不同模态数据之间的隐层联系，产生智能涌现。
- 团队汇集了超3万本医学书籍和400万篇医学文献，构建了丰富的数据集。
- 希望将影像、文本、基因组学等多模态数据联合训练，覆盖全部检查信息。
- 谢伟迪在牛津大学获得全额奖学金，顺利完成博士学业。
- 他认为知识是计算机视觉与医疗的本质区别，医疗领域更注重系统性知识。
- 团队与医学领域专家合作，确保研究方向具备实际医学价值。
- 谢伟迪强调知识驱动比单纯的数据驱动更重要。
- 未来计划构建面向临床的super instruction，解决实际临床需求。
- 团队开始研究基因组学，期待为罕见病诊断和新药研发创造更多可能性。
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