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醫(yī)療領(lǐng)域成AI必爭之地 阿里云發(fā)布ET醫(yī)療大腦

IBM發(fā)布了IBM Watson Health,百度發(fā)布了醫(yī)療大腦。近日,阿里云發(fā)布了ET醫(yī)療大腦,宣布正式進入醫(yī)療AI領(lǐng)域。
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  醫(yī)療領(lǐng)域是AI的熱門的應(yīng)用領(lǐng)域,IT公司和互聯(lián)網(wǎng)都紛紛入局,IBM發(fā)布了IBM Watson Health,百度發(fā)布了醫(yī)療大腦。近日,阿里云發(fā)布了ET醫(yī)療大腦,宣布正式進入醫(yī)療AI領(lǐng)域。

  這個大腦可以做什么?

  在現(xiàn)場,阿里云總裁胡曉明請來了一位醫(yī)生為大家講解一套超聲甲狀腺結(jié)節(jié)智能診斷系統(tǒng)的用法。借助計算機視覺技術(shù),這套系統(tǒng)可以對甲狀腺B超快速掃描分析,圈出結(jié)節(jié)區(qū)域,并給出良性與惡性的判斷,節(jié)省了醫(yī)生的診斷時間。

  他們在大屏幕上照出了兩張B超映像,上面有一個結(jié)節(jié),呈橢圓形,它的縱橫比是小一。
 

醫(yī)療領(lǐng)域成AI必爭之地 阿里云發(fā)布ET醫(yī)療大腦

  展示現(xiàn)場

  其中一張圖是系統(tǒng)給出的結(jié)果圖。上面的綠區(qū)是系統(tǒng)勾畫的,1.0數(shù)值是表示結(jié)節(jié)是良性的。

  現(xiàn)場的張醫(yī)生解釋:“我們用0-1的概率值來表示結(jié)節(jié)的良性。越趨向0,結(jié)節(jié)的惡性越高,越趨向1,良性的可能越大。通過特征我們來識別結(jié)節(jié)。我們這套系統(tǒng)可以快速、有效地提升醫(yī)生的工作能力,也能為醫(yī)生的診療行為提供參考。這套系統(tǒng)已經(jīng)在多家醫(yī)院開始試點。”

  胡曉明表示,張醫(yī)生和他的團隊給阿里云的人工智能平臺學習提供了2000多張的甲狀腺的片源,讓這套系統(tǒng)可以作為醫(yī)生的診斷副手。一般的醫(yī)生通過肉眼看甲狀腺結(jié)節(jié),判斷的準確率是60%-70%。今天由于有了云計算,準確率提高到85%。

  可見,阿里云的ET醫(yī)療大腦的研發(fā)跟常見的醫(yī)療大腦類似,需要用深度學習技術(shù),通過海量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機器完成特定任務(wù),即由計算機通過學習病例數(shù)據(jù)來提升醫(yī)術(shù)。相較于人類,機器的優(yōu)勢在于不用睡覺,可以24小時一直在學習,同時處理成千上萬項任務(wù),ET的學習進步速度大大超過人類。

  據(jù)阿里云方面表示,經(jīng)過一年多的研究訓(xùn)練,人工智能ET已具備多項醫(yī)療能力,可在患者虛擬助理、醫(yī)學影像、精準醫(yī)療、藥效挖掘、新藥研發(fā)、健康管理等領(lǐng)域承擔醫(yī)生助手的角色。

  比如去年,和華大基因合作,ET對大量肺腺癌病例的DNA序列進行分析,尋找癌癥致病的關(guān)鍵基因突變。胡曉明表示,我們希望到2020年把人體基因的測序成本降到1000人民幣。“我和華大基因有一個夢想,我們相信人可以活到120歲。隨著技術(shù)的進步,隨著我們對健康的預(yù)測,對于我們健康的預(yù)警,我們一定可以掌握這樣的醫(yī)療技能。”

  新藥研發(fā)方面,去年,上海華山醫(yī)院和阿里云合作,用數(shù)字化模型代替部分臨床實驗,以及模擬小白鼠的活體實驗,用于加快特效藥研發(fā)。

  同日,阿里云宣布聯(lián)合英特爾、LinkDoc啟動天池醫(yī)療AI系列賽,第一季對早期肺癌診斷發(fā)起挑戰(zhàn)。

  阿里云天池平臺將提供海量的脫敏后高分辨率胸部CT掃描數(shù)據(jù)。選手需要通過原始CT影像圖片訓(xùn)練模型算法得到結(jié)節(jié)特征,最終實現(xiàn)對影像圖片結(jié)節(jié)區(qū)域的智能化判斷。

  當天,阿里云還公布了ET在工業(yè)領(lǐng)域最近的進展。目前,阿里云人工智能ET已在交通、司法、工業(yè)制造、醫(yī)療等多個領(lǐng)域成為人類的好幫手。

  在發(fā)布ET醫(yī)療大腦的同時,阿里云還在會上發(fā)布ET工業(yè)大腦,同期發(fā)布的還有用可視化的拖拽方式讓開發(fā)者使用人工智能技術(shù)的機器學習平臺PAI2.0。

  阿里云表示,在蘇州ET工業(yè)大腦在2016年8月已經(jīng)開始入駐國內(nèi)大型能源巨頭協(xié)鑫光伏的切片生產(chǎn)車間。光伏切片生產(chǎn)有著十分精密的工藝流程:一根僅0.1mm粗細的鋼線不斷摩擦硅錠,最終切出一片片僅0.2mm厚的硅片。車間的濕度、溫度、砂漿上下部溫度、導(dǎo)輪上下部溫度等上千個參數(shù)在實時影響著生產(chǎn)。如此復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境下,人工經(jīng)驗很難100%地保障產(chǎn)品質(zhì)量。

  ET先將標準化車間所有端口的數(shù)據(jù)傳入工業(yè)大腦,隨后通過人工智能算法,對所有關(guān)聯(lián)參數(shù)進行深度學習計算,精準分析出與良品率最相關(guān)的60個關(guān)鍵參數(shù),并搭建參數(shù)曲線,在生產(chǎn)過程中實時監(jiān)測和控制變量。目前,通過ET工業(yè)大腦的幫助,協(xié)鑫光伏的生產(chǎn)良品率已經(jīng)提升1個百分點,每年可節(jié)省上億元的生產(chǎn)成本。

  在進入醫(yī)療界和工業(yè)界之前,阿里云的ET已經(jīng)做過很多調(diào)度員的工作,包括餓了么的送外賣調(diào)度員還有在之前,在廣州白云機場調(diào)度1000多架飛機;在廣州通過觀察路面車輛調(diào)度紅綠燈;給車貨匹配公司運滿滿調(diào)度貨車;給快的打車分配訂單。

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