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隨著人工智能 (AI) 在醫(yī)療保健各個領(lǐng)域的大肆侵入,對于AI的關(guān)注已經(jīng)是迫在眉睫。本文盤點了目前應用于醫(yī)療保健領(lǐng)域的各個AI工具,希望能夠幫助醫(yī)療領(lǐng)域的從業(yè)者完成更好的診斷、更復雜的病人護理和更準確的疾病預判。
過去幾年,人工智能及其在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應用潛力已經(jīng)被廣泛討論。討論不僅局限于智能算法本身,而且還擴展到圍繞人工智能的諸多新聞炒作。
每當一項關(guān)于深度學習或機器學習在診斷學、醫(yī)學成像或其他任何醫(yī)學領(lǐng)域的新研究發(fā)表時,新聞閱讀者大多會肯定地說,標題一定是諸如“人工智能在某某領(lǐng)域再次擊敗了醫(yī)生”之類的噱頭。相關(guān)炒作是如此扭曲和極端,以至于對于人工智能的評價往往是兩極化。
人工智能可以分為三個階段:人工狹義智能(ANI),人工通用智能(AGI)和超級智能。我們目前的科學(特指大型語言模型和各種機器學習方法),充其量能夠在一些領(lǐng)域達到人工狹義智能(ANI),即人類創(chuàng)造的第一級智能,少量可以達到第二級智能,即當機器能夠從有限的經(jīng)驗中抽象出概念并在各領(lǐng)域之間轉(zhuǎn)移知識的人工通用智能(AGI)階段。
其一,算法所使用的醫(yī)學數(shù)據(jù)往往來源于高度發(fā)達的地區(qū),也就是說,包含著一定特異性或概念化的算法框架本身就是不客觀的,其內(nèi)部不可避免地夾雜著工作團隊的主觀假設(shè);
其二,智能算法的預測能力是以過去的案例為基礎(chǔ)的。然而事實上,這些案例經(jīng)驗在新的藥物副作用或治療抗性實驗預測中很可能是無用的;
其三,大多數(shù)正在進行的人工智能研究都是在從各種醫(yī)療機構(gòu)收集的訓練數(shù)據(jù)集上完成的。然而,如果利用算法分析醫(yī)學圖像,醫(yī)生往往會得到相同的數(shù)據(jù)集,卻很難再現(xiàn)臨床實際情況;
人工智能的局限性往往與其理論價值無關(guān),卻會大大影響其實際執(zhí)行效果?,F(xiàn)實中,生活和生命并不只是簡簡單單的訓練數(shù)據(jù)集。
因此,在訓練數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上進行的人工智能研究的結(jié)果,很可能無法代表現(xiàn)實生活中的病癥情況,這是我們必須要明晰的。
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