本项目是以人工智能、大数据、神经医学技术为核心，通过人工智能图像数据识别诊断平台、数据分析平台、智能设备搭建的一个综合的神经类疾病筛查、分诊、导医、以及辅助治疗的综合性平台。 人工智能辅助诊断：基于常规脑部医疗图像（头CT、MRI）、医学检查数据，建立人工智能图像数据分析模型，辅助医生诊断神经类疾病，实现对该类疾病的定性、定量分析。 大数据云病例：对患者检查数据及患病情况进行数据汇总及分类存储，对不同时期数据进行比对，标记特异性，形成病患动态病情分析。制定有针对性的智能双向反馈式康复计划，起到预测病情反复，指导按时就医、药量增减的作用。在O’Reilly和Intel人工智能大会2018北京站，英特尔与专家讨论了深度学习如何影响NLP（自然语言处理）的发展，及实际企业案例。在NLP技术的帮助下，无论是语言情绪判断还是观点支持率预判，都可以帮助机器做出更精确的分析。 神经内科学科可视化会诊工具：使用VR（虚拟现实）沉浸式视觉感受，建立神经系统可视化模型，解决神经内科学科病灶不直观的问题。,本项目是以人工智能、大数据、神经医学技术为核心，通过人工智能图像数据识别诊断平台、数据分析平台、智能设备搭建的一个综合的神经类疾病筛查、分诊、导医、以及辅助治疗的综合性平台。 人工智能辅助诊断：基于常规脑部医疗图像（头CT、MRI）、医学检查数据，建立人工智能图像数据分析模型，辅助医生诊断神经类疾病，实现对该类疾病的定性、定量分析。 大数据云病例：对患者检查数据及患病情况进行数据汇总及分类存储，对不同时期数据进行比对，标记特异性，形成病患动态病情分析。制定有针对性的智能双向反馈式康复计划，起到预测病情反复，指导按时就医、药量增减的作用。在O’Reilly和Intel人工智能大会2018北京站，英特尔与专家讨论了深度学习如何影响NLP（自然语言处理）的发展，及实际企业案例。在NLP技术的帮助下，无论是语言情绪判断还是观点支持率预判，都可以帮助机器做出更精确的分析。 神经内科学科可视化会诊工具：使用VR（虚拟现实）沉浸式视觉感受，建立神经系统可视化模型，解决神经内科学科病灶不直观的问题。