在医学临床科研领域,数据的管理和分析一直是一个重大挑战。大量非结构化的影像数据需要耗费大量的时间和人力来手动标注,而线下标注工具功能单一、操作呆板,限制了工作的效率和灵活性。此外,数据存储问题也一直困扰着科研人员,影像数据多用硬盘等储存,因为数据的索引不足,检索和复用都变得非常不便,而且容易随着科研人员的入组和出组流失重要数据。

中国科学院院士、北京大学国际机器学习研究中心主任鄂维南坦言,目前的实验手段,以及收集、处理、分析数据的效率相对低下,而人工智能为解决这些问题提供了有效手段。比如,数坤科技打造的数坤智慧科创平台,为研究人员提供一站式智慧科研解决方案与服务,通过打造数据分析全流程的完整“拼图”,解决了临床科研数据难题,大大提高了科研人员的工作效率。

数坤智慧科创平台不仅可以通过使用影像标签管理工具、全自动标注工具和半自动标注工具等,自动沉淀结构化后的影像数据,而且可以协助研究人员进行一站式智能化数据分析,提供“梳理思路、分析建模、图表报告”等多种功能与服务,实现了全自动医疗数据治理,让“科研富矿”不再流失。

更重要的是,用于数据处理的工具种类繁多、使用复杂、学习成本高,就像一个个散在的拼图,需要组合起来才能发挥最佳作用。数坤智慧科创平台通过强大的数据分析知识图谱,打造出数据分析全流程的完整“拼图”,可以为研究人员提供覆盖数据清洗、特征筛选、模型匹配、结果输出等数据处理全流程的精准、快速、智能服务,有效了解决临床科研的数据难题。

毋庸置疑,数坤科技的智慧科创平台为医学临床科研领域的数据难题提供了创新的解决方法,通过自动化数据治理和完整的数据处理流程,该平台为科研人员提供了更多的时间和资源来专注于创新性研究,有望推动医学领域的科研进步。未来,数坤科技还将持续用原创的技术和产品,推动医疗健康行业的数字化发展,让更多医者和患者都能享受到数字医疗带来的高效、便利。