对医疗器械和 AI 公司而言，如何在操作类设备中实现多样的 AI 功能，是当前困扰其研发下一代产品的核心技术难题。
以内镜 + AI 设备为例，实时性是考验其性能的重要指标。设备需要在短时间内完成极其繁重的高清晰度视频流的处理和 AI 推理计算。而这对于设备的计算平台稳定性和健壮性的要求，也极为苛刻。
除了医学影像设备，包括手术机器人在内的诸多器械设备，都迫切需要在下一代产品研发中，全面提升其 AI 的边缘端应用能力。
2022 年 12 月 6 日 20:00-21:30，动脉严选将携手 NVIDIA，共同举办一场线上直播公开课。本次课程将以《下一代 AI + 器械产品，如何利用强大的边端算力应对实时分析的挑战？》为主题，结合实践案例，分享AI+器械产品如何在边端算力的支持下，解决实时分析难题。
本期课程还邀请到了微识医疗（Wision A.I.）联合创始人、CEO 刘敬家和赛诺微医疗科技有限公司高级产品总监袁艳阳，一同参与《AI + 器械设备/机器人，下一代产品方向和面临的技术挑战？》主题圆桌讨论，帮助企业了解在下一代产品研发过程中，将会面临什么技术挑战，并为企业提供解决思路。
参与本次直播互动咨询的观众，还能获得由 NVIDIA 提供的 30 份 NVIDIA 深度学习学院（DLI）的 90 美金学习优惠券，DLI 提供 AI、加速计算和加速数据科学方面的应用开发实战培训，并配有全球统一的开发者培训证书。仅预约直播才有机会获得本次福利。
下一代 AI+ 器械产品，
如何利用强大的边端算力应对实时分析的挑战？
12 月 6 日，星期二，20:00 – 21:30
课程要点
要点一
下一代AI+器械产品
信息处理能力和实时性已是刚需
要点二
下一代AI+器械产品
器械厂商和 AI 研发方的挑战有哪些？
要点三
如何面对挑战的技术架构及技术的发展？
圆桌议题
AI ＋器械设备/机器人
下一代产品方向和面临的技术挑战？
会议嘉宾
冀永楠| NVIDIA 中国医疗行业应用总监
NVIDIA中国医疗行业应用总监，负责NVIDIA技术平台在中国医疗健康行业的落地。加入NVIDIA前在腾讯，GE Healthcare, 东芝医疗，三星研究院等公司和机构从事AI算法和应用的研发落地工作。冀永楠博士毕业于英国诺丁汉大学计算机，医疗图像领域专家，人工智能应用专家，发表数十篇学术论文与核心专利，覆盖医疗图像，图像AI，等多个交叉学科领域。
袁艳阳|赛诺微医疗科技有限公司高级产品总监
毕业于清华大学，光学工程博士。主要从事光学和影像相关医疗器械的研究和开发工作。现任赛诺微医疗科技有限公司高级产品总监，负责外科视觉平台产品线的产品研发工作，包括 3D 内窥镜、4K 内窥镜、荧光内窥镜、图像处理器、手术机器人成像系统和观察系统。
刘敬家|微识医疗联合创始人、CEO
微识医疗 Wision A.I. 联合创始人 CEO，斯坦福大学管理科学硕士，本科毕业于北京邮电大学；创立微识医疗之前曾先后供职于思科、谷歌和亚马逊 AWS 等跨国科技企业，任职技术、市场和管理岗位，熟悉科技类创新产品落地和市场渗入的周期、方法论和实践。
参与方式
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