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眼下这个社会 再不来关注人工智能你就要失业啦

导读: “人工智能”四个字可以说是2017年的一个代表词,随着IBM Waston 和AlphaGo人机大战等事件持续发酵,越来越多的人开始开始着眼于人工智能。

人工智能”四个字可以说是2017年的一个代表词,随着IBM Waston 和AlphaGo人机大战等事件持续发酵,越来越多的人开始开始着眼于人工智能。AI是研究、开发以模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,人们已经开始在各个领域中研究和开发该技术。尽管目前AI在各个领域的研究日趋成熟,但是业内专家也指出,AI在医疗领域中的应用可能会率先落地。那么目前AI在医疗领域中的应用情况是什么?下文小编为您详解。

AI在执行操作时,计算机会通过语音识别、图像识别、读取知识库、人机交互、物理传感等方式,获得语音视频的感知输入,然后从大数据中进行学习,得到一个有决策和创造能力的大脑。其应用技术主要包括:自然语言处理(包括语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知识表示、自动推理(包括规划和决策)、机器学习和训练。

AI与影像辅助诊断

人工智能在医疗健康领域中的应用领域包括虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学。其中人工智能+医疗健康各细分领域中,医学影像项目数量最多(见下图)。

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图片来源:动脉网

从上图可以看出,医疗影像领域的投融资交易数量最高。有需求就有市场,结合我国国情,病患多医生少、医疗压力巨大是造成这种结果的最大的原因。再加上现在图像识别技术的成熟、电子胶片的普及、放射科医师的缺乏是推动市场发展的主要因素;影像辅助诊断的使用和普及存在巨大的益处,对于患者而言,在影像辅助诊断的帮助下,和以往传统的医疗手段相比较,将快速完成健康检查,同时获得更精准的诊断建议和个性化的治疗方案;对医生而言,可以节约读片时间、降低误诊率并获取提示(副作用等),起到辅助诊断的作用;医院在云平台的支持下可建立多元数据库,进一步降低成本;

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图片来源:生物谷

影像辅助诊断的主要技术原理主要分为两部分:图像识别和深度学习,首先计算机对搜集到的图像进行预处理、分割、匹配判断和特征提取一系列的操作,随后进行深度学习,从患者病历库以及其他医疗数据库搜索数据,最终提供诊断建议。目前来说影像辅助诊断的准确率较精准,相较于放射医师,对临床结节或肺癌诊断的准确率高出50%,可以检测整个X光片面积0.01%的细微骨折。

AI与药物开发

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近期我国药政频发使创新药物研发获诸多“政策红利”,目前我国新药研发面临研发时间、成本及资金三座大山。人工智能助力药物研发,可大大缩短药物研发时间、提高研发效率并控制研发成本。

人工智能助力药物研主要体现在临床前和临床研究上。在临床前通过深度学习,提高药物筛选效率并优化其构效关系,在临床研究过程中结合医院数据,可快速找到符合条件的受试病人。下表列出了目前人工智能在药物研发中主要领域的情况。

药物类型

特点

人工智能作用

抗肿瘤类

市场大,年增速5%

占1/3新药数量

难度高

降低难度

降低成本

心血管类

规模大,增速快(15%)

节省成本

孤儿药

用户少费用极高

节约成本

传染病防治(欠发达地区)

药企收入<研发成本

节约成本,受益人数多

数据来源:生物谷

人工智能在医疗中应用的最大的价值无疑将是药物研发,近日赛诺菲宣布与Exscientia签订一项潜在价值为2.5亿欧元的合作和许可交易,用于开发针对代谢疾病的双特异性小分子药物。前几天药明康德整理了全国9家值得关注的人工智能药物研发初创公司,对每一家企业的研发情况进行了分析(详情可点击:http://news.bioon.com/article/6703291.html)。由此我们预测,人工智能在药物研发中的潜力是巨大的,未来如何发展,让我们拭目以待。

AI与医疗机器人

说起医疗机器人,人们最熟悉的大概是达芬奇机器人,达芬奇机器人由手术台以及可远程控制的终端两部分组成。手术台机器人有三个机械手臂,在手术过程中,每个手臂各司其职且灵敏度远超于人类,可轻松进行微创手术等复杂困难的手术。终端控制端可将整个手术二维影响过程高清还原成三维图像,由医生进行监控整个过程。

随着人工智能的发展,一些其他类型的机器人开始出现在市场当中。日本厚生劳动省已经正式将“机器人服”和“医疗用混合型辅助肢”列为医疗器械在日本国内销售,主要用于改善肌萎缩侧索硬化症、肌肉萎缩症等疾病患者的步行机能。除此之外,还有智能外骨骼机器人、眼科机器人和植发机器人等等。本次生物举办的未来医疗科技大会上请到了医疗机器人专家张建伟院士,张院士拥有四十多项医疗机器人专利,开发过多款医疗机器人产品,相信在会议当天张院士会带来非常有价值的报告。

AI与医疗领域中其他应用

文章开头也提到人工智能在医疗领域中的应用比较多,上面列出了最具潜力也是当下主要的应用情况。IBM Waston在医疗界名声已经很大了,这里不再举例说明。IBMWaston属于智能诊疗应用范畴,目前我国也有多所高校开发出了人工智能医学计算机专家系统,并且成功的应用到了临床当中。除此之外,人工智能在健康管理中的应用也在高速发展当中。此次会议第二天将进行人工智能医疗领域大赛PK,有众多携优秀项目来参赛的团队,我们敬请期待。

结语:是“梦”还是“现实”?

任何一种科技备受瞩目时,我们都应当理性去思考其背后所隐藏的危机。从医疗人工智能产业链布局上看(如下图),我国人工智能技术开发市场最大的优势,也是非常重要的一个部分就是大数据,我国人口多数据来源丰富,合理的进行数据挖掘并且打造数据共享平台,将为整个产业链乃至社会带来巨大的福利。但是机器算法和芯片作为核心技术,目前大多仍然掌握在欧美企业手上,我国企业需要通过不断的学习和资源整合并寻求相关的合作机会才会有所突破。

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医疗人工智能产业链分析,来源:生物谷

而我国AI技术的发展应当重视以下三个问题1. 数据从哪来:美国要求医疗信息的商业化应用必须严格符合HIPAA和HITECH两个法案规定。中国目前在此领域政策上态度不明确,专家指出先想好如何利用数据,后续才会有法律出台;2. 医疗问题太过于复杂,互联网医疗在商业转化方面的各种问题如与医院、医生、药店建立起怎样的商业生态,如何获取用户;

3. 工作量巨大,包括训练病种机器人,金钱投入成本较高;

我国对人工智能技术的支持也体现在了相关的政策上,从2016年的《“互联网”+人工智能三年行动实施方案》到刚颁布不久的《“健康中国2030”规划纲要》都直接或间接的表明了发展医疗人工智能产业的支持和推动态度。

综上所述,你看得到机遇也看得到风险。生物谷本次会议将明确市场“可及性”,为企业的发展指明方向。我们深信,随着科技的发展,那些科幻片里出现高科技也将不再陌生,那么,这究竟是一场炫酷的“智能梦”还是可及的现实?让我们拭目以待!

以下为会议日程:

2017年6月15日
   大会主席:张建伟

演讲时间

演讲题目

嘉宾

职位/职称

08:50-09:00

开幕致词(张建伟)

09:00-09:40

人工智能、机器人与医疗科技的融合

张建伟

德国汉堡大学计算机系 院士/所长

09:40-10:20

待定

孔德兴

浙江大学应用数学研究所 教授

10:20-10:40

茶歇&展台参观

10:40-11:20

人工智能在医学辅助诊断和影像识别中的应用

张大磊

Airdoc 创始人

11:20-12:00

待定

刘西洋

西安电子科技大学计算机学院 教授

12:00-14:00

午餐&休息

14:00-14:30

加速人工智能和健康医疗的融合创新

李亚东

英特尔医疗与生命科学集团 亚太总经理

14:30-15:00

人工智能精准医学在肿瘤免疫治疗上的应用

周向军

恒瑞源正(深圳)生物科技 首席科学家

15:00-15:30

Novel Feature Selection Strategies for
   Enhanced Predictive Modeling and Deep   Learning in the Biosciences

孙洪业

药明康德明码(上海)生物CTO

15:30-15:50

茶歇&展台参观

15:50-16:20

医疗影像计算机辅助诊断的市场化

张伟

深博医疗  创始合伙人

16:20-16:50

从人工智能看医疗行业热点的投资逻辑

刘云

华医资本 创始合伙人

16:50-17:30

主题讨论



2017年6月16日(创新创业大赛)

08:50-09:00

大赛致词

09:00-17:00

创新创业大赛项目PK/评委点评及打分/讨论


已报部分项目:
  1、健康云-基于大数据、区块链技术和人工智能  
  2、宝康纳人工智能健康云                      
  3、超声光散射乳腺诊断系统                   
  4、人工智能+医疗诊断                        
  5、智能乳腺癌超声筛查系统                    
  6、肿瘤(单病种)智能专家系统                    
  7、人工智能在医疗检测过程标准化中的应用        

8、人工智能基因报告解读

9、DeepDR智能眼底照片诊断系统
  …….

17:00-17:30

颁奖仪式

17:30-17:40

闭幕致词

2107未来医疗科技大会暨人工智能前沿论坛

会议形式:现场高、精、新技术展示与经验分享、人工智能在医学领域应用成功案例分享、项目路演、圆桌讨论,创新大赛;

会议特色:

1、深度分析中国人工智优缺点,结合我国强大的数据基础,推动我国数据共享和资源利用;

2、会议紧扣国家政策,将政策、产业、学科建设与研发和资本进行结合,打造专业的“政产学研资”一体化平台;

3、会议剑指人工智能发展壁垒,对人工智能在医疗领域中的应用做专业的分析,明确市场中的”可及性应用“

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