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从“AlphaGo人机大战”看“机器人医生”

发布时间:2016-03-17 来源:美通社 类型:行业资讯 人浏览
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机器人 AlphaGo

导  读:

IBM “深蓝”超级机器人和谷歌的“AlphaGo”机器人也向世人宣布了,机器人可以像人类一样去学习:翻开了人工智能的新篇章。

杭州2016年3月17日电 /美通社/ -- 如果说上世纪90年代中,IBM研发的超级机器人“深蓝”与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的对决令人印象深刻,那么2016年3月,又一场举世瞩目的机器人与人类大脑的对决在韩国首尔上演。谷歌的人工智能AlphaGo机器人与世界围棋高手李世石间的较量,最终以4:1胜出,而李世石险胜的一盘是知道了目前人工智能的缺陷后取得的,成为人工智能追赶人类的又一重大里程碑。

其实AlphaGo机器人是一套针对围棋周密设计的深度学习系统,采用增强学习(reinforcement learning)、深度神经网络(deep neural network)等认知计算方法,不断增强学习和自我博弈学习提高自身水平。通俗地解释,一名专业的围棋选手,一天也最多下2-3 盘棋,而 Alphago只要有电,就可以一直下。想象一下,当我们在吃饭、睡觉、玩乐的时候,我们的对手都在学习,这正是机器人战胜人类的主要原因。

IBM “深蓝”超级机器人和谷歌的“AlphaGo”机器人也向世人宣布了,机器人可以像人类一样去学习:翻开了人工智能的新篇章。

事实上,国内外已经有一些高科技企业将这些认知计算和深度学习等先进技术用于医疗领域,并出现了“机器人医生”。目前,具有代表性的为IBM的“沃森”和健培科技的“HealthView智慧诊断云”。

对于医生来讲,大脑的记忆容量有效,绝大多数医生都不可能读完和理解最新的5000份有关心脏病方面的研究论文,更不可能记住人类可能患上的1万多种疾病,时间久了很多信息还会慢慢遗忘。而对于“机器人医生”来讲,他通过深度学习技术,不间断地从大量医学工具书、医学杂志、临床诊断手册、医疗电子记录,到百科全书、词典、图书、新闻甚至电影剧本中提到的电子病历进行机器学习,几乎可以及时存储所有最新的的医学知识。然后使用人工智能(AI)技术、先进的自然语言处理和分析技术,凭借从各种渠道搜集的海量数据,它能迅速给出“意见”,指导医生做出诊断和治疗决策。“机器人医生”并不直接告诉医生该如何做,而是提供一系列的诊断建议,每个建议都附有信心指数以及达到最优治疗效果的相关支持证据。并且不会因为生气、生病、紧张、难过、离婚、失眠、心烦意乱等千奇百怪的原因导致缺诊或误诊。

在国外,早在2014年,IBM的“沃森医生”已经在美国安德森癌症中心(M.D. Anderson Cancer Center)上岗,已经被誉为“未来最好的癌症专家”和“医神”。据测算,沃森的诊断准确率达到73%(人类医生的确诊率在60%~70%之间)。

在国内,虽然医疗改革在医疗信息化的浪潮中取得了巨大成就,最大限度地方便了诊疗活动,但是对于帮助诊疗方面,国内仅局限于不到10%的文字和数据类的结构化数据利用,对于90%以上的非结构化医学影像数据的认知分析一直是空白,原因在于涉及到大数据医学影像分析技术和电脑认知计算技术,技术门槛高。

然而,由海归博士团队联手成立的杭州健培科技有限公司,在2014年已经通过自身强大的研发团队与国内外著名的研究机构和高等院校展开合作,致力于医学影像大数据分析技术(MIBA)的研发及应用,自主知识产权的HealthView智慧诊断云(机器人医生)已突破非结构化医学影像认知计算难题,并且已处于国际水平。

从2016年开始,杭州健培科技有限公司会陆续将“HealthView智慧诊断云”系列产品用于临床测试。预计会将医生阅片量/人天提高5倍以上,误诊率从现在的40%降低到15%以下,推动我国医疗创新领域理念从“方便诊疗”走向“帮助诊疗”,改变我国医疗卫生资源分配不平衡、看病难、看病贵等问题。


 

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