2020年的春天，突如其來的疫情讓整個(gè)社會(huì)進(jìn)入了一個(gè)非常時(shí)刻。不過在這戰(zhàn)“疫”中，我們也看到智能科技在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。＂新冠疫情是是人類的災(zāi)難，更是全球面臨的一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。如何從醫(yī)療救助的第一線到科學(xué)的第一線，再到經(jīng)濟(jì)和社會(huì)有序的運(yùn)轉(zhuǎn)，再到公共服務(wù)。我們看到智能科技第一次在整個(gè)的抗‘疫’的舞臺(tái)上站到了中心位置。＂英特爾公司市場(chǎng)營(yíng)銷集團(tuán)副總裁兼中國(guó)區(qū)行業(yè)解決方案部總經(jīng)理梁雅莉在近日舉行的“因AI而生，‘疫’不容辭 ——人工智能助力科技戰(zhàn)疫線上沙龍”上如是說。
英特爾對(duì)于抗“疫”是一貫的，就在近日，英特爾推出科技抗“疫”計(jì)劃并承諾追加5000萬美元，通過加速病患護(hù)理中的技術(shù)應(yīng)用、加快科學(xué)研究以及確保學(xué)生接入在線教學(xué)等方式來抗擊新型冠狀病毒。英特爾的行動(dòng)還包括一項(xiàng)創(chuàng)新基金，用于響應(yīng)那些通過英特爾專長(zhǎng)和資源就能立見成效的需求。
此前，英特爾已經(jīng)宣布了1000萬美元的捐款，用于在疫情關(guān)鍵時(shí)刻支持當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)。作為Open COVID Pledge聯(lián)盟的發(fā)起人，英特爾還為新冠病毒科學(xué)家和研究人員免費(fèi)開放英特爾龐大的知識(shí)產(chǎn)權(quán)庫，這是世界上規(guī)模最大的知識(shí)產(chǎn)權(quán)組合之一。
智能科技如何在抗“疫”時(shí)代發(fā)揮支撐力量是具有特殊含義的。英特爾提出了“智能X效應(yīng)”，進(jìn)入智能時(shí)代，整個(gè)智能科技不僅是一個(gè)產(chǎn)業(yè)效應(yīng)，更是經(jīng)濟(jì)的效應(yīng)。智能科技的應(yīng)用和發(fā)展對(duì)于釋放數(shù)據(jù)價(jià)值至關(guān)重要，讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)會(huì)邁上一個(gè)新拐點(diǎn)，這對(duì)于醫(yī)療行業(yè)同樣如此。
破解人工智能和醫(yī)療健康融合的難題
隨著社會(huì)的進(jìn)步，老百姓的生活水平提高，人口的老齡化，大家都越來越關(guān)注自身的健康發(fā)展，這是一個(gè)巨大的需求。但是，另外一個(gè)方面，醫(yī)療資源嚴(yán)重不足，而專業(yè)醫(yī)護(hù)人員培養(yǎng)是需要時(shí)間和巨大的資源投入的。這種供需的不平衡，讓我們的科技有了用武之地，讓人工智能也有了用武之地。
現(xiàn)在隨著人工智能技術(shù)的成熟發(fā)展，其日漸融入到醫(yī)療中的很多場(chǎng)景。比如智能語音結(jié)合電子病例幫助醫(yī)生去減少手動(dòng)的輸入，提高工作效率；圖像識(shí)別也能夠結(jié)合醫(yī)療影像幫助醫(yī)生“閱片”，同時(shí)能夠提高準(zhǔn)確性，機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合醫(yī)療大數(shù)據(jù)，讓人工智能作為醫(yī)生輔助診斷的助手。
梁雅莉表示，人工智能和醫(yī)療行業(yè)是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大趨勢(shì)，而當(dāng)新冠疫情在為我們很多生活場(chǎng)景按下暫停鍵的同時(shí)，也加速了整個(gè)社會(huì)數(shù)字化的進(jìn)程，加速了醫(yī)療健康和人工智能融合的過程。
不過在這一過程中，我們會(huì)遇到不少挑戰(zhàn)。當(dāng)各行各業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)的時(shí)候，會(huì)面臨一些共同的挑戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)量、到數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型的可解釋性、模型的通用性、再到模型的安全。每個(gè)行業(yè)都有其特殊性，尤其是到醫(yī)療健康行業(yè)。
比如采用人工智能進(jìn)行慢性疾病的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，能否擁有足夠多的標(biāo)注樣本的數(shù)據(jù)量是巨大的挑戰(zhàn)。因?yàn)槊恳粋€(gè)標(biāo)注樣本的取得需要一系列的復(fù)雜檢測(cè)，成本高昂，我們沒有辦法像消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)那樣一下子得到那么大的廉價(jià)標(biāo)注的數(shù)據(jù)。同時(shí)，在獲得數(shù)據(jù)成本無法降低的情況下，如何從一個(gè)小的樣本量或者是一般的樣本當(dāng)中建立一個(gè)好的模型就成為了一個(gè)特別現(xiàn)實(shí)的問題。
而在解決好數(shù)據(jù)來源后，我們又會(huì)面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的問題，如何將這些數(shù)據(jù)變成高質(zhì)量、可應(yīng)用的數(shù)據(jù)集，從而提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，這也是一大挑戰(zhàn)。而有了高可靠、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，可解釋的模型會(huì)決定其未來是僅僅用于實(shí)驗(yàn)室，還是能夠進(jìn)行大范圍的商業(yè)推廣。
所以，數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型的可解釋性、模型的通用性、模型安全等都是醫(yī)療健康行業(yè)采納人工智能技術(shù)的考量點(diǎn)。而英特爾幫助客戶從云到端加速AI部署，從發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)、模型、部署等方面提供全過程、全棧的技術(shù)產(chǎn)品和支持，讓所有的開發(fā)者、用戶能夠很快去突破AI的技術(shù)壁壘，實(shí)現(xiàn)AI的部署和應(yīng)用。
“無論是開發(fā)者社區(qū)還是技術(shù)人員還是AI軟件工具和開發(fā)框架，我們都會(huì)提供每一步最深入的支持，以及提供最終所需要部署的計(jì)算、存儲(chǔ)以及網(wǎng)絡(luò)的硬件基礎(chǔ)設(shè)施，加速AI從技術(shù)創(chuàng)新到應(yīng)用落地。”梁雅莉說。
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