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医疗人工智能正在破题

2018-09-14
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医疗人工智能正在破题

  ”中国汽车技术研究中心汽车技术情报研究所总工程师黄永和介绍。

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  针对小区海绵设计,我们在生态保护和建立方面均做了充分考虑,所以说,海绵城市的建设是一项既有里子,也有面子的工程。迁安市政府副市长李强说,生态优先恰恰是海绵城市建设遵循的最基本的原则。  迁安市住房和城乡规划建设局局长张小彬总结说:人在自然中生存,留下的只有脚印,而不是改变,这个是建设海绵城市的核心。  迁安从构建城市生态格局出发,重点保护河流、湖泊、湿地、沟渠等水敏感地区,对受到破坏的水生态进行生态恢复和修复,增强其本身的水体自净能力。

项目目标客户定位:主要确定项目各功能物业的客户阶层、消费群体,为项目后期开发方案提供依据。(7)、项目价值定位(含财务分析):根据项目自身条件、总体定位、市场供需状况、市场现有物业供应价格水平、潜在购买水平,以及项目所在区域未来发展趋势等因素,明确项目各功能物业的价格水平。项目分类按使用功能划分泛指用途为商业、服务业的物业。国内常见有:底商、步行街、MALL、购物中心、专业性市场。地域性分类根据不同的城市发展规模,城市中存在单个或多个商业中心、商圈的情况。

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  ”“奥巴马对煤炭宣战害得好多美国人丢了饭碗,让我们对敌国的能源越来越依赖,做生意越来越难。奥巴马把煤炭业毁了,我们要把它拯救回来。”希拉里·克林顿“我将以清洁能源计划为基础,与各州、城镇以及非城市居民一起发起一项清洁能源挑战,加快清洁能源利用,提高能效,推广绿色交通。”“在向更加清洁绿色的经济模式转型的过渡时期,天然气将发挥巨大的作用。”未来十年针对巴黎气候协议的行动方向非常重要——因为如果我们不能大力推进清洁能源发展,削减经济增长过程中的碳污染,那么我们将无法避免最终的灾难性后果。

在河南省立眼科医院,一位患者家属使用眼科机器人嵩岳医生打印影像报告。

  模拟医生拨打电话给出院的病患,询问是否有感染等情况,并一一记录下来;智能系统能够预测两种药物联合使用的潜在副作用,帮助医生开出更合理的药方;有了人工智能的帮助,医师可以戴着全息眼镜做手术,全息影像能够实时共享……  随着人工智能技术的发展和政策环境的优化,我国医疗卫生事业发展进入快车道。 无论是传统的医院和相关企业,还是新兴的互联网平台,都乘着人工智能的东风,进行着相关布局。   面对医疗领域的痼疾,人工智能是否提供正确答案?正处于飞速发展期的医疗人工智能,还有哪些痛点?对于人工智能在医疗领域的前景,人们既有诸多疑虑,也有许多期待。

  覆盖医疗产业各环节  在安徽省立医院,利用人工智能技术构建的云医生平台,医生可以在诊疗过程中通过智能语音技术,在手持设备上完成病历处理等各项工作,大大提升了工作效率;而该医院与科大讯飞共同研制的智能医学影像辅助诊断系统,帮助医生迅速作出判断,有效减少了误诊、漏诊等问题。

  人工智能不仅提升了医疗工作效率,也成为实现医疗资源公平的必要条件之一。

今年4月,国务院办公厅印发《关于促进互联网+医疗健康发展的意见》,明确鼓励互联网+医疗服务和人工智能等技术应用。   近日,由健康点与飞利浦联合发布的《中国医疗人工智能产业报告》显示,目前医疗人工智能已经在智能分诊、影像识别、病例辅助诊断、个人健康管理、基因测序、新药研发等领域有所应用。 覆盖了医疗产业链条上的医疗、医药、医保、医院四大环节。

  例如,在医药领域,人工智能可以帮助药企提高新药研发效率;在医保环节,人工智能可以通过大数据分析帮助医保相关方进行控费;在医院,人工智能可以帮助管理者提高管理效率,或是部分取代一些简单的重复性工作,如导诊等。   医疗影像是目前医疗人工智能应用最广泛的领域。

日前,在中国举行的一场人机大赛中,一个名为BioMind天医智的神经影像AI辅助诊断系统,在比拼脑部核磁影像诊断的比赛中,战胜了海内外25名神经影像领域的资深医生。   微软全球资深副总裁、微软亚洲研究院院长洪小文认为,人工智能具备强大运算能力和深度学习能力,应用前景广阔,尤其是在医疗行业数字化转型方面。

  技术能力待提升  近年来,中国医疗人工智能市场发展迅速。

据估测,2016年中国人工智能+医疗市场规模达到亿元,2017年将超过130亿元,2018年则有望达到200亿元。

包括阿里巴巴、腾讯、百度在内的科技巨头均发布了人工智能辅助医疗产品,并已进入多地医院和社区。   不少专家和学者认为,医疗正在成为人工智能最富变革力的领域之一。 有业内人士指出,随着人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长,优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等问题日益凸显,人工智能将逐渐被用来解决医疗行业的痛点。 庞大的人口数量和充足的医疗数据,则为医疗人工智能的发展提供了基础。   不过,技术的发展和数据的完善依旧是医疗人工智能必须要解决的问题。

  从技术角度而言,目前人工智能在医疗领域的应用尚处于初级阶段。

虽然人工智能+医疗的场景愈发广泛,但真正落地、符合临床使用场景的产品仍然短缺,相关技术与产品的研发和创新能力还有待进一步提升。

  医学领域维度多、门槛高,人工智能技术突破的难度较大。

即使在应用较为广泛的医疗影像方面,针对肺部、眼部等技术门槛较低的应用集聚了诸多企业,而在脊柱、腹部等复杂部位诊断的尝试则相对较少。

  另一方面,大数据的发展也成为医疗人工智能发展的掣肘。 专家指出,医疗大数据目前存在标准与质量缺失等问题,很多医疗数据不能互通互认,这导致医疗机构大量有价值的数据变成了孤岛,必须要靠相关企业的数据治理和数据挖掘技术做支撑,通过各方力量的结合,才能产生很好的效果。   人才培养空间大  标准化是影响医疗人工智能规范化和商业化的重要因素。

为了更有效地评估人工智能技术,相关的测试方法必须标准化,并创建人工智能技术基准。

人工智能技术标准化将有助于人工智能的稳健发展。 同时,也有利于中国参与国际标准化研讨,加强在人工智能领域话语权。   有业内人士指出,目前我国对药品和器械在监管层面有详细的规定,但是医疗人工智能产品是新产品,其所适用的相关政策、监管方案都在紧锣密鼓的制定当中。   在医疗人工智能领域,复合人才的短缺同样是制约行业发展的迫切问题。 在这样的背景下,中国也正在加强人工智能专业人才的培养。   去年,国家发改委、科技部等四部委联合发布《互联网+人工智能三年行动实施方案》,从人才从业年限结构分布上来看,我国新一代人工智能人才比例较高,人才培养和发展空间广阔。   教育部在《高等学校人工智能创新行动计划》中也强调,加强人工智能领域专业建设,推进新工科建设,形成人工智能+X复合专业培养新模式。 为加速培养医疗等领域的人工智能专业人才,各大高校也陆续建立人工智能学院,加快促进人工智能人才的培养。

去年,浙江大学和互联网医疗微医合作,建立睿医人工智能研究中心,集合了浙江大学计算机学院、信息学院、医学院、药学院等相关院系的技术优势,搭建高校、企业、医院资源共享的开放式的医学服务平台。

(刘峣)。

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