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亚博提现可以秒到账的-独家|科大讯飞陶晓东:讯飞在人工智能+智慧医疗领域未来会做的3件事

本文摘要:今年年初,科大讯飞引进了智能医疗领域的前沿人才陶晓冬博士,并担任科大讯飞智能医疗事业部总经理。

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今年年初,科大讯飞引进了智能医疗领域的前沿人才陶晓冬博士,并担任科大讯飞智能医疗事业部总经理。他在智能医疗领域积累的经验将带领科大讯飞的智能医疗团队挖掘出人工智能医疗的无限潜力。在这次菠萝科学节上,陶晓冬是拉塞尔人工无线城市的嘉宾,并与2009年诺贝尔化学奖得主阿达约纳斯(ada yonath)开始了关于智能医疗的讨论。

并且提到了我以后在人工智能和智能医疗领域不会做的三件事。采访者:浙江省人民医院王志飞主治医师嘉宾1:科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓冬嘉宾2:2009年诺贝尔奖获得者阿达约纳斯的著作及国史已被编辑。

王志飞:大家好,今天有机会面对面采访两位专家,我感到非常荣幸。以色列科学家戈纳特博士因对核糖体结构和功能的研究获得2009年诺贝尔化学奖。

陶晓东教授是科大讯飞智能医疗事业部总经理。他在通用电气公司(GE)工作,专门从事医学影像研究,并担任飞利浦医疗辐射解决方案的首席架构师。偏袒你们俩。研究领域概述王志飞:首先,我们想问戈纳特教授,什么是核糖体?你专攻它的结构。

这项研究对我们理解核糖体的功能有什么帮助?你想解释一下你工作中的里程碑吗?Gornert:核糖体是细胞内的一种核糖核蛋白颗粒,主要由RNA(rRNA)和蛋白质组成。大家都告诉蛋白质起作用了吗?蛋白质只构成所有的生物。蛋白质对我们的生活最重要。我们的身体仍然产生蛋白质。

核糖体确保这些蛋白质的准确制备。我只想告诉核糖体怎么做。核糖体对生命非常重要。

没有核糖体,就没有生命。它也是抗生素的目标,所以我们想了解人们是如何生病的。就是因为有一些细菌是有愈合源的,而大部分抗生素都是针对这些愈合源的,所以我想了解这是怎么组织起来的。

王志飞:好的,那么我们请陶博士向我们解释他的工作。陶晓冬:首先我来说明一下我的背景。

我是电子工程博士,在医学影像方面很有经验。我曾在通用电气工作,今年重新加入科大讯飞。

科大讯飞在人工领域已经扎根20多年了。其中一个主要的研究方向是语音,语音使得机器需要读者的文本。那我们马上解决问题。

一个问题是教机器如何理解和解释文本及其背后的含义。在坚持不懈的研究中,我们达成共识,人工智能领域必须积累原始数据、专家和算法。其实三者的融合并不会带来人工智能的引爆点,反而让人工智能变得更简单。

科大讯飞的智能医疗是做什么的?在整个智能医疗系统中,我们努力为患者服务。从通用汽车到飞利浦,再到科大讯飞,我致力于智能医疗这么多年的原因是考虑到我们每个人都可能成为病人。智能医疗的研究对人类来说不会是一个很有意义的探索。我们还在探索如何利用人工智能帮助医疗系统更加完善,解决问题医疗系统遇到的问题:帮助我们的患者,医院设置等。

并以智能的方式收集数据来帮助我们的医生解决问题。我坚信王医生每天都在处理这样的问题。谢谢人工智能有用吗?王志飞:上世纪中叶,人类讲述了生命的密码DNA及其功能。

但是即使我们说出DNA的图谱,我们仍然不明白它的功能和工作原理,比如为什么错了。戈纳特:因为大自然比人类聪明。陶晓东:我同意戈纳特教授的观点。

我的学历是工科,因为编程语言和这些算法都是人类设定的,人类设定的东西更容易解读。我所专攻的领域和Gornert教授所做的研究领域只有很大的差距。

但我们都是把看不见的变成可用的:Gornert试图用不同的工具解读蛋白质制备的过程;对我来说,我希望在医学图像中与同事一起可视化内部器官。我也同意Gornert教授的观点,自然引导我们做研究,自然的过程我们很难去解读。这也是戈纳特获得诺贝尔奖的原因,而我只有今天的结果。

算法作为人工智能正在取得很大的进步,现在有更多的工具可以帮助科学家发展得更慢。你同意吗?戈纳特:我完全同意,要找到这些东西,我们必须了解更多自然的内容。

王志飞:我完全同意。戈纳特:我不知道人们是否想发明一种机器来完成这些核糖体的工作。我们有不同的方法让这个机器工作,让蛋白质工作。

你做过的人工智能自然会做。当这些事情再次发生时,我们需要更好地解读自然,这样我们就需要更好地协助你开发机器。陶晓冬:谢谢。

关于人工智能,我们理解人工智能的本质,而人工智能要想让它变得简单,必须有三大支柱:第一是数据;很多数据,很多传感器;二是该领域的专家,如Gornert教授获得的经验;第三个是算法,对我们比较好。未来不可预测?人工智能不这么认为。王志飞:你将来真的可以帮助我们,就像你说的,你可以更好地理解自然科学,探索伟大的自然。

戈纳特:在科学领域,我不倾向于做假设。虽然很多假设不现实,但也不指望能顺利进行。就我的研究和爱好而言,我已经看到了三个发展,可能不会再发生了,但我不讨厌做预测。

也许会有很好的进步。陶晓冬:戈纳特教授也说过,她不指望预测人工智能,比如人工智能在某种程度上不会帮助我们。

但是因为我自己在这个领域工作,特别是在医学影像和人工智能方面,我们在某些方面取得了进步。比如AlphaGo去年打败了象棋大师,这是人工智能的伟大事件之一。马云看到这个说:这个呢?我也同意这个观点。对于人工智能来说,在这样的信息设定下,你告诉它下一步的规划,可以由人工智能来构建。

但是在医学影像领域,信息不是原创的,所以我们有多达15年的经验,所以很难讲出来。在基础研究,也就是Gornert教授做过的研究领域,他们没有太多的资料。你可以猜测自然是如何运作的,以及为什么自然不这样做。这是我的解读。

我真的相信,两者的融合总有一天会加快我们的发现过程,也有必要让那些研究人员避开那些可能以失败告终、成功记录更高的领域。人工智能可以帮助医生加薪?王志飞:我们都被告知,我们可以通过看辐射电影来展示一些疾病。但是有些医生认不出来,我们就不看别人拿片子去别的医院通知别的医生了。

你以后真的会利用人工智能通过这些x光片来帮助医生更准确的进行临床实践吗?陶晓冬:是的,我前面说过,我们理解算法的本质,最后一定要把人和算法结合起来,也就是通过合作一起工作。人不可能有一天被算法取代。

但是,有些重复性、枯燥的工作,总有一天不会被机器取代。机器可以帮助重复做日常工作。

也许机器代替不了人,但是可以做一些没有附加值的工作。昨天看到一个美国人关于医疗领域不同科室工资的调查。在美国医疗领域,工资最低的是骨科医生。戈纳特:全科医生工资比较低。

最近我们第一次看到这个工资直线下降。人工智能在基础研究中有什么用?王志飞:我想听听你的意见。人工智能在基础研究领域需要发挥什么作用?戈纳特:我想告诉你我对基础研究的解释。基础研究是一切科学研究的基础,无论是高端研究、工程还是生命本身。

如果说基础研究有什么成果的话,它认同的是简单,这个成果可以帮助我们解读生命的其他过程,但毕竟是一切的基础。现在很多人在实验室做研究,结果可以马上用,但不一定是这样。当我们积累科学知识和信息时,我们可以把它交给像陶教授这样的人来开发一些有使用基础的东西。我推荐一个例子。

大家都告诉我们,在电的发明者之前,我们是用蜡烛来照明的,蜡烛的亮度是有限的,不会在灯光下显得越来越少。许多人研究制作更好的蜡烛,获得更暗的光线。

但是我们当时做的研究不是做电灯,而是一个基础研究,就是关于电和电荷的研究。多年以后,在物理学中电荷研究的基础上,我们告诉我们,可以用电来发光。人类能否分担人工智能被惩罚的后果?王志飞:这只是一个道德问题:在AI自学的过程中,人类能否分担AI犯错的后果?陶晓冬:这是一个更深层次的道德问题。

在提出个人观点之前,我想说一下戈纳特教授说的基础研究。基础研究可以给我们一些指导,让我们需要通过一些自然过程来解决一些问题,比如化疗疾病。

戈纳特教授的工作是向我们解释伟大的自然运行的过程。我的工作是通过一些技术预测病人的身体状况,即使病人有时没有症状。说到接受新技术,每次新技术出现,人们都会付出一定的代价。

汽车刚发明的时候,车祸死的人很少,引发了很多争议。但如果看数据的话,我希望戈纳特教授不会同意,因为科学家非常重视数据。

我们现在看到无人驾驶汽车,数据告诉他,我们无人驾驶汽车的安全性比普通司机低。当然,我没有明确的数据证明AI人工智能在临床上一定比有经验的专家低。

人工智能是帮助医生更大程度上推进和辅助临床实践,从而提高医生的能力。比如对于一个医生来说,有他擅长或者不擅长的事情,就阻止他去做他不擅长的临床工作,但是使用人工智能可能会在未来突破个人临床工作的瓶颈。

现在有很多法律法规,我们可以按照准确的方法和伦理去做,这样人工智能就不会在临床上发挥作用了。但是我们还有很长的路要走。

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语音识别能解决“看病难”的问题吗?王志飞:是的,我们必须回到很久以前。我还跟陶医生说,语音识别是你工作的一部分,这是我听到的最糟糕的消息,因为我们的医生做了很多病历整理,很无聊。如果机器能回答问题,记录医生说的话,并不会增加医生的工作量。

对于语音识别,你能告诉我们你想在工作中超越什么目标吗?陶晓东:我们想在智能医疗领域建立三样东西。首先是期望人工智能能帮助医生防止重复性的枯燥工作。人工智能可以去除医生的一部分工作,让医生更有效率。比如语音识别现在是一项成熟的技术,需要建立97%的准确率。

从今年的菠萝颁奖典礼上我们可以看到,讯飞来已经能够动态地把讲话转换成文字,李克强总理在今年两会上的讲话也需要转换成文字。几年前,医生,尤其是门诊医生,可以手写病历,这些病历没有数字化,也不需要输入EHR电子病历。现在,使用问答技术可以解决这些问题。

另外,很多患者的病历都不是原件。如果要检索这些数据,可能存在关键信息缺陷。

因此,我们期望这个数据库是原始的和准确的。我们创建了机器学习算法,这些数据基于非常大的样本、科学期刊和真实的医学临床案例。这样就需要辅助机器创建知识库,创建自己的推理小说和准决策逻辑,这就是我们要做的。

我们期望以不同的方式帮助医生,以便他们需要防止重复的无聊工作。二是打造医疗大数据服务。

人工作一天不会累,机器会累。他们可以观察到一定范围内的错误,重复性低于人类医生。

但是我们机器的理解能力还在追赶,还处于人工智能发展的初级阶段。医学大数据的创建需要人工智能来帮助医生建立一些可重复的诊所。

之前有人问如何解决大医院排队看病难的问题?人工智能的参与有助于减缓医院的医疗压力。基于人工智能和医学大数据挖掘,可以获取医院及相关机构对医学大数据的构建、挖掘和利用,协助积极开展新的临床、科研和医院管理服务。第三是构建智能临床医学影像。

通过人工智能技术对临床数据进行分析比较,有必要识别图像的共性,对医学图像进行慢读和智能临床实践。我们已经在这个领域投入了大量的精力,现在我们有了更多的传感器来收集数据。高质量、大数据量的积累;高性能计算环境;优化的深度自学方式,对于建模最重要。

我们从事医学影像领域长达15年,我也告诉过它有多难。我们要做的一件事就是把无形变成可用。比如Gornert教授试图用不同的工具解读蛋白质制备的过程。

对我来说,我希望与医学成像领域的同事一起工作,可视化内部器官。王志飞:让我做个总结。

未来的不可预测性促使我们极大地探索自然。我们用不同的方法,但目标是同一个目标,希望创造一个更美好的世界。对核糖体的研究拓宽了我们的视野,因为戈纳特告诉他们,在眼见为实之后,我们需要通过一些先进的设备和技术看到我们已经多次看到的细节。

这些细节引导我们的分析,打开我们的思维。就像我们刚才说的机器人,我们和人体之间多了一台电脑,这台电脑的能力可能远远超出我们的想象,不会有他不能思考的一天。但不管我们是机器人还是电脑的制造者和控制者,最终的受益者还是我们,我们还是被称为人类。

问题a:有个问题要回答,陶医生。就像你刚才说的,你指出机器人AI或者算法代替不了顶尖的科学家或者医生。你为什么不指出来?陶晓冬:谢谢你的提问。我们来看看AI技术的发展历程。

目前最流行的AI算法包括一些电子神经网络,只模仿人类神经元。这始于20世纪80年代,但当时的数据和计算能力非常有限,所以我们不能做一些非常简单的神经网络来解决非常简单的问题。

后来又有了新的发展。从20世纪80年代初到21世纪初,我们看到了人工智能技术下的大量投资和发展。现在我其实是在推动新一轮的AI技术,就是数据量大,计算能力非常强。

但是我不告诉你人脑中有多少神经元。目前,我们对人体、推理小说和记忆的工作机制,以及大脑中参与语言的这些部分了解有限。在AI中,我们期望通过模仿人类神经元的工作机制来发展人工智能。

然而,我们大脑中的神经元数量是巨大的。相比之下,我们可以在计算机中模拟的神经元数量毕竟是有限的。

这个差别很大,所以我说AI还是代替不了顶级医生。还有一点就是,我们现在做的一些工作,就是期望最优秀的医生,不要再去做那些非常简单重复的工作,AI是可以做到的。医生可以利用自己的经验更上一层楼,所以我是说AI会取代目前医疗领域的医生。

问题B:我的问题是,从RNA到DNA再到蛋白质的过程中可能会出现一些错误。人工智能会受到惩罚,即使它有一些错误,它也不能在这个过程中自己学习。

我真的这就是为什么人工智能很多东西做不到淋漓尽致却无法突破的原因。不要告诉陶医生我是怎么想到这个想法的。陶晓东:人们很早就认识到这个问题,开发了很多算法,允许机器在一定概率内出错,这样就可以得到线性规划的解。

现在说生物,因为基因变异使人进化,我们的身体需要这种操作,还有一系列的机制,比如白细胞不会反击变异的细胞,使人类的生产持续很长时间。在90年代,有一种流行的AI算法叫做“遗传算法”,它模拟了这个过程。这个算法中有一些不同的部分,是可以进化的。

像这样的算法成功的概率很大,因为它在模拟中自然起作用。问题C:纳米机器人可以转移到人体,根据汇编程是来做一些工程的,我想告诉大家这个机器人是不是从这样一个主题里产生出来的。关于蛋白质,是否有可能生产人工蛋白质并应用于医学应用?戈纳特:我们可以在实验室生产人工蛋白质,其中一些已经在我们公司制造出来了。

核糖体几秒钟就能做到。陶晓冬:还有一个问题是关于机器人的。

小时候看了一部技术片,片名《手术室》。我也忘了其中一个故事。一个病人不得不进行心脏移植,而这台机器不需要动刀子就可以完成所有的图像。

我不会告诉你2037年会不会再发生,但我有这样一个梦想。我真的相信人类文明的进步是由我们的梦想驱动的,很多梦想让我们用什么技术去盛宴。技术不会帮助我们理解身体运作的机制。

也忘了几年前和朋友分享过梦想。有一个微型纳米机器人。可以放在血管里。

它需要了解它的机制,它可以像地图导航一样寻找准确的方向。我真的相信人工智能是我们人类的伙伴,尤其是当我们在开盛宴的时候,我们需要帮助我们开发新技术,让未来的世界更美好。王志飞:我们总结,但人工智能也是一种工具,它让我们需要生存。

这是一种帮助。也许有一天机器人不会有梦想,甚至会有一场我们人类从未有过的盛宴。所有这些都将推动我们探索科学。

感谢您的参与。(以上是本次论坛的国史部分。)拓展读者科大讯飞的智能医疗业务致力于将智能语音和人工智能技术与医疗行业深度融合,拓展人工智能医疗护理的新蓝海。通过智能语音交互技术进行医院临床业务流程再造,减轻医生的文书工作压力,提高医生的工作效率;利用智能图像识别技术辅助医生读片,可以提高放射科医生的工作效率,降低读片漏诊率。

通过构建人工智能辅助医疗系统,可以在临床化疗过程中,紧密遵循医生的工作流程,给予医生人工智能的指导和建议,从而提高医生尤其是基层医生的医疗服务能力,帮助实施分级医疗、双向转诊等国家政策,利用人工智能帮助医疗卫生行业。大事记2016年9月5日,科大讯飞与北京大学口腔医院联手,率先启动“智慧医疗”建设;2016年11月24日,科大讯飞与万芳数据签署战略协议,共享智能医疗与人工智能大数据资源;2016年12月8日,科大讯飞与上海交通大学附属第六人民医院南方医院签署战略合作协议,探索智能语音在医疗中的应用;2017年4月18日,科大讯飞与中国医学科学院北京协和医院达成战略合作协议,公布医学人工智能研究中心原创文章进行资源共享,并获准禁止发表。以下是发布通知。

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