智慧医疗
随着人工智能深度学习框架和计算机视觉技术的发展，人工智能芯片的发布及医学影像设备的普及、医院信息化的提升和数据的积累，人工智能依靠强大的图像识别和深度学习能力，基于机器视觉、模式识别等技术手段，大大增强了医学数据数据分析的效率和准确性，可辅助专业病理医生进行病理诊断，同时也可以在肿瘤病变早期筛查出异常细胞，为医生的临床诊断和复查等提供定量、客观的诊断依据。
我们长期关注并聚焦于人工智能与医学科学的交叉融合技术，深入研究人工智能技术在医学领域的理论与应用结合方法，不断探寻最先进的人工智能机器学习与深度学习方法在医学影像、病理图像、临床数据以及基因组学等方面的数据处理、挖掘的有机融合与深度适配的科学方法。
通过EasiCompress AI通用服务平台，可快速构建针对医学影像、病理图片等数据的分割、检测等任务的模型，实现医学图像中的感兴趣目标识别、分割、组织切片成分分析、定量分析、预后预测等功能。
