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AI最有潜力的用途有哪些 AI应用场景有哪些

2019年11月08日 21:14来源:未知手机版

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医学博士StefanButtigieg认为,在日常生活中我们可能并不能感受到目前正在进行着的人工智能革命,但事实上这些前沿的技术正在以惊人的速度推动着医学的革新。


AI最有潜力的用途有哪些
他预计,人工智能(AI)系统将在美国90%的医院和全球60%的医院和保险公司中得到应用,从而为70%的患者提供更加方便获取、价格更低廉且质量更高的护理。

此外,AI市场中的医疗保健应用将在全球得到迅速采用,预计到2021年的年复合增长率达到42%。Frost&Sullivan甚至认为,到2021年这些AI的医疗保健应用的全球收益将达到67亿美元。

那具体到提高病症的治疗研究如世界医学公认的难题癌症的治疗,人工智能会产生哪些影响?StefanButtigieg对在AI技术推动下的癌症治疗和研究的未来进行了探索,动脉网进行了翻译。

人工智能在癌症治疗研究的影响

肿瘤学是专门针对癌症诊断和治疗的医学分支学科,其包含医学肿瘤学、放射肿瘤学和外科肿瘤学三门不同的子学科,人工智能(AI)在这些子专业中都发挥着重要的作用。

人工智能是怎样在癌症这种复杂的疾病的治疗研究中发挥作用的呢?

德克萨斯大学MD安德森癌症中心和加利福尼亚州帕洛阿尔托医学基金会的医生们已经开始探索人工智能和大数据在抗癌方面的潜在用途。

他们提出了14种可以使得癌症治疗研究可以获益的应用场景。AI研究人员和临床医生将这些场景主要归纳为三条主要途径来加速肿瘤学研究:

1、通过进一步发展和整合现有的癌症记录手册,从地方到全球层面,进行分析和解释,以更好地了解癌症机制(从常见到罕见癌症)。大数据集提供了可靠的证据基础,而另一方面由人工智能来帮助分析。

2、通过对最佳实践方式及趋势进行分析,来提升全球癌症治疗途径。

3、通过大力促进成本效益实验的实施。

AI重塑了我们用于诊断癌症的工具

传统医学上我们使用临床手段如超声检查、X射线、计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)检测癌症。然而,这些技术其实对许多癌症是无法完全识别出的。

另一种方法是分析微阵列基因谱,这种听上去很复杂的方法只需使用极少量的遗传物质来检测癌症,以评估某些基因表达的程度。

这种遗传材料产生的数据可创造必须分析的巨大数据集。此分析可能需要好几个小时才能完成。但现在这个复杂耗时的分析可以通过AI来快速执行。

从2001就开始的研究中可以看出事实上,人工智能在这里起着重要的作用,而当我们快速推进到2017年时,我们看到神经网络的研究人员已经在通过创新技术(如GeneMasking)对癌症进行分类了。

当科学家难以理解甚至准确地预测肿瘤的行为方式时,肿瘤恶性作用就会暴露无遗。无数癌症患者及其家属都在与那些未知的复发可能性做斗争。当几个原癌细胞在初始治疗中侥幸存活下来或者因体积太小在治疗后难以被检测到,病人就有可能面临癌症复发的危险。

斯坦福人工智能实验室和斯坦福大学医学院之间的合作启发了TensorFlow和13万皮肤病图像数据库的诞生,并训练TensorFlow算法来视觉诊断潜在的皮肤癌。最重要的是,这套算法算出的结果与21名皮肤科医生团队也互相匹配。

抗癌战斗中的AI初创公司

肿瘤学领域的人工智能应用越来越多,目前有五家公司非常值得关注。近年,从图像中识别出对象物的图像识别技术借助深度学习,其应用范围得以迅速提高。

总部位于美国旧金山的新兴企业Enlitic将深度学习运用到了癌症等恶性肿瘤的检测中。该公司开发的系统的癌症检出率高于放射技师。

深度学习是使用模拟人脑结构的“深度神经网络”的一种机器学习方法,也可用于语音识别及自然语音处理等,但取得显着成果的要数图像识别领域。

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