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英特爾為AI生態(tài)圈“添磚加瓦”,首先從輔助醫(yī)生診療開始

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  摘要: “沒有場景支持的人工智能研究是空中樓閣”,騰訊集團(tuán)董事長馬化騰曾經(jīng)這樣說過。

谷歌的AlphaGo在完勝人類頂尖圍棋高手柯潔后,DeepMind創(chuàng)始人戴密斯·哈薩比斯就頒布頒發(fā)AlphaGo此后將永遠(yuǎn)退役,其團(tuán)隊將把未來的研發(fā)精力投入到其他具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域,包孕找到治愈人類重大疾病的方法、發(fā)明革命性新材料等等。

有些人認(rèn)為人工智能在人類面前刷了一波存在感之后,可能又會像過去幾十年前那樣淪為一個起起伏伏的概念。但實際上它并沒有走遠(yuǎn),潛移默化中,人工智能早已滲透到了我們的諸多生活場景之中。

在中國,人工智能在細(xì)分領(lǐng)域的落地開花并產(chǎn)生實際應(yīng)用價值,這件事并非一蹴而就,它是由某幾個科技領(lǐng)域的巨頭和一大批有想法、有創(chuàng)意的新銳公司共同完成的,前者飾演平臺方的角色提供底層技術(shù)支撐,而后者深耕細(xì)分領(lǐng)域。

“沒有場景支持的人工智能研究是空中樓閣”,騰訊集團(tuán)董事長馬化騰曾經(jīng)這樣說過。

事實也確實如此,如果用一個分?jǐn)?shù)來形容,“下圍棋”這個技能或許僅僅是人工智能存在的一種可能性罷了,這個分母會隨著技術(shù)的民主化普及而逐漸增大。

近日,鈦媒體記者實地探訪了作為這個領(lǐng)域巨頭之一的英特爾以及與其相關(guān)聯(lián)的合作伙伴,從應(yīng)用場景切入,感受人工智能是如何有效解決具體問題的。

一、人工智能輔助診療

人工智能與醫(yī)療領(lǐng)域的結(jié)合,在科技界應(yīng)該是IBM開啟的先河,當(dāng)人們還在感嘆人工智能怎樣發(fā)揮作用的時候,IBM的Watson已經(jīng)為MD癌癥中心工作了好一陣子了,通過強大的認(rèn)知計算能力,系統(tǒng)可以從病人病例和豐富的研究資料庫中尋找資料,為臨床醫(yī)生提供有價值的見解,幫手醫(yī)生找到有效的治療方案。

類似的案例也出現(xiàn)在了浙江大學(xué)附屬第一學(xué)院的超聲醫(yī)學(xué)科,該病院是率先嘗試用人工智能方式輔助診斷甲狀腺結(jié)節(jié)的醫(yī)學(xué)機構(gòu)。

具體而言,這是一套由德尚韻興與浙江大學(xué)特聘教授孔德興團(tuán)隊主導(dǎo),依托英特爾至強融合處理器平臺開發(fā)而來的輔助診斷系統(tǒng)。

資料顯示,浙江德尚韻興成立于2013年,浙江大學(xué)特聘教授孔德興擔(dān)任主要的技術(shù)負(fù)責(zé)人,,公司專注的領(lǐng)域為人工智能、機器視覺、三維可視化和數(shù)字量化技術(shù)等圖像處理與分析在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究、開發(fā)和應(yīng)用。

1、工作原理

浙江大學(xué)第一附屬病院超聲科趙主任展示系統(tǒng)

從功能上來說,這是一套基于超聲波影象的甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的輔助診斷系統(tǒng),按照甲狀腺結(jié)節(jié)檢查時候拍攝的醫(yī)學(xué)影像的特征,通過對圖像的識別和標(biāo)注,來幫手醫(yī)生更準(zhǔn)確的做出診斷結(jié)論。

對于甲狀腺結(jié)節(jié)的檢查目前主要依靠超聲的方式,相較于CT和核磁,超聲的好處是自制、靈活、無副作用,所以它也是目前臨床醫(yī)學(xué)使用最為廣泛的一種檢測手段,不足之處是圖像不清楚、造影比較大,它對醫(yī)生的要求就比較高。

浙江大學(xué)第一附屬病院超聲科趙主任向鈦媒體體現(xiàn),起初對這種系統(tǒng)也是半信半疑,因為涉及到病人診斷結(jié)果,如果不靠譜的話產(chǎn)生的危害非常大,但是嘗試幾次之后發(fā)現(xiàn),確實能提升醫(yī)生的工作效率。

計算機視覺對圖像的處理,傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)是報答定義特征,由于目前收集到的數(shù)據(jù)來源于多家病院,尺度和規(guī)范不統(tǒng)一,德尚韻興專門采用了一種有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí),讓醫(yī)生對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注,每一個培訓(xùn)的樣本都是醫(yī)生人工標(biāo)注的,結(jié)節(jié)的大小、位置,還包孕病人的其他的病理特征,之后再反饋給機器進(jìn)行訓(xùn)練。

按照德尚韻興總經(jīng)理胡海蓉提供的,“目前三甲病院醫(yī)生的平均準(zhǔn)確率為60%-70%,基層病院會更加低一些,而輔助診斷系統(tǒng)目前準(zhǔn)確率可以達(dá)到85%以上,不過由于在我國人工智能還沒有行醫(yī)資格,所以我們將其定位為輔助診療,只是給醫(yī)生提供一些參考?!?/p>

2、數(shù)據(jù)的作用

如今無論是互聯(lián)網(wǎng)巨頭還是芯片廠商,凡是直接或間接擁有海量用戶的公司,都會給本身貼上一個“數(shù)據(jù)公司”的標(biāo)簽,大數(shù)據(jù)也是陪同著人工智能時代到來的一個典型特征。

對于計算機來說,所謂“思考”的過程素質(zhì)上都是基于必然數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、再根據(jù)特定的規(guī)則進(jìn)行決策、判斷的過程,進(jìn)入數(shù)據(jù)時代我們此前面臨的很多問題都可以轉(zhuǎn)換為一類特定場景下的數(shù)據(jù)問題。

標(biāo)簽:澳門 滁州 郴州 江西 邯鄲 蘇州 濱州 西寧

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