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    2017年12月05日

    第23期 总第473期

    封面文章
    建筑的边界
    “我们塑造我们的建筑,而后我们的建筑又重塑我们”。1943年,丘吉尔在考虑修复被炮弹摧毁的英国下议院厅曾这样论述人与建筑的关系。此后的七十多年里,神经学家与心理学家得到了充分的科学证据支持他的观点。建筑能够影响人们的身心健康,人们大脑中的海马区中特殊分化的细胞,能够适应我们居住空间的几何与排列。[详细]
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  • 人工智能与医疗

    时间:2017-06-20    来源:《IT经理世界》    作者:赵艳秋 我要评论() 字号:T | T

  • 1-人工智能与医疗.jpg

    人工智能(AI)与医疗的结合才刚刚开始。如果按人类3万多种疾病,每种都能有AI分析产品的话,AI+医疗的前景不可计量。

    这让市场非常火热,但也充满喧嚣,参与者良莠不齐。现在,如果你在投资类型网站中键入“人工智能”+“医疗”这样的搜索关键词,几百个企业就会一下子跃入眼帘。

    人工智能有两要素:一是算法,二是数据。算法技术很多都已开源,而且一个新算法出来,很快就能变成方便调用的模块。这也在一定程度上降低了参与者的门槛。不过就像业内人士形容的那样,“均码衣服”穿出的效果肯定不是最理想的,需要针对每种疾病的特点,优化算法,量体裁衣,这就要看“裁缝”的水平。

    数据是一个行业性痛点。虽然据说国外人工智能企业正排队要进入中国,因为中国庞大的数据资源。可是,我们缺乏高质量、有临床标注的数据。这也就解释了,为什么云上已经汇集一批医疗数据,但分析的成果却少之又少,数据还仅仅是堆积。人工智能创业企业需要先解决数据的标注痛点,这需要医疗专家的支持。

    90%的医疗数据是影像数据,如X光、CT、MRI、超声等。现有影像的深度分析有很多机会,很多人工智能+医疗的企业,瞄准了影像分析市场。

    人工智能医疗领域解决方案做出来后,它们的定位是什么?多数业内企业认同将其作为辅助诊断系统,并瞄准基层医院的市场。我国的医疗资源缺乏,尤其是优质医疗资源严重不足,且集中在少数三甲医院。通过人工智能把医疗专家的真经汲取出来,提升基层和社区的首诊诊断水平,这确实是人工智能+医疗的一个好方向之一。

     
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