浙江融創利用人工智慧賦能醫療產品創新
浙江移動架構師，浙江融創平台運營部經理湯人傑，在Complexity期刊發表名為《Feature Representation Using Deep Autoencoder for Lung Nodule ImageClassification》（基於深度自編碼的特徵表達實現肺結節圖像分類）的科研論文，sci影響因子4.62。論文主要通過將傳統的autoencoder（自動編碼器）和bag of visual word（視覺詞袋）進行了結合和改進，對肺結節圖像進行了局部特徵和全局特徵的整合，從而實現肺結節精準分類。這標誌著浙江融創信息產業有限公司醫療平台項目組在利用新技術進行產品創新中邁出了堅實的一步，後續醫療平台項目組將深入研究新技術（AI、大數據、區塊鏈等），從而構建差異化醫療產品，創新提升產品核心競爭力。
論文主要摘要如下：
首先把一個肺結節圖像分為多個local patch（使用superpixel（超像素演算法）），接著每個local patch都轉換為local feature（使用autoencoder）。這樣一個肺結節圖像就轉換為多個localpatches及一組local features，最後將這組local features轉換為globalfeature（使用bag of visual words），對肺結節圖像進行全局特徵表達，利用這個全局特徵表達進行分類處理。
Superpixel示意圖
Superpixel：利用superpixel將大圖像轉換為局部的小圖像。
Bag of visual word（視覺詞袋）：是一種對image進行全局特徵表示的一種方法和模型。
浙江融創醫療項目組經過7年努力構建了浙江省唯一的大健康統一門戶，連接了省內接近300家的二甲以上醫院，為全省人民提供了預約挂號、排隊叫號、報告單查詢等便民功能，踐行省最多跑一次便民政策。
