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【理上网来】建设人类命运共同体:新时代中国的国际使命

2019-09-23 15:55 来源:天翼网

  【理上网来】建设人类命运共同体:新时代中国的国际使命

  奥迪Q2届时将提供两驱和四驱两种版本供选择。    福特全新一代蒙迪欧在巴黎车展首发后,将会引入国内投产,预计首先投产的也将会是三厢车型。

中共中央组织部干部四局局长钟海东在会上宣布了中央和国务院决定:黄红元同志任上海证券交易所党委书记,提名为上海证券交易所理事会理事长(副部长级)人选。受自治区党委和石泰峰书记委派,盛荣华同志宣布了中共中央及自治区党委关于张韵声同志任职的决定。

  ”经济日报副总编辑丁士在致辞中指出,中国制造亟待企业家精神的投入,真正实现高质量发展需要将提高供给体系质量、打造高质量高知名度的中国品牌作为主攻方向。与此同时奥迪新款A8的最新假想图也被曝光出来。

  但该股并没有下跌,收盘时依然大涨了%,总市值突破5000亿元大关。不过,2017年外资保险公司原保险保费收入为亿元,市场份额仅占%。

  经济日报-中国经济网太原6月1日综合报道据山西日报消息,5月31日,山西省十三届人大常委会第三次会议表决通过了一批人事任免名单,决定任命林武为山西省副省长;免去高建民山西省副省长职务。

    中国太保集团总裁贺青表示,对于保险公司而言,税延养老保险考验的是保险公司资本、投资、精算、信息技术等综合经营实力。

    第一环节:主题演讲  主题:互联网+新金融、新服务、新模式  发言嘉宾:  房四海清华大学国家金融安全委员会主任、香港中国宏观研究院院长  施水才北京拓尔思信息技术股份有限公司总裁  高峰北京国信宏数科技责任有限公司总裁  何力界面新闻总编辑  吴晓鹏华尔街见闻创始人兼CEO  第二环节:互动讨论  讨论主题:互联网金融科技与培育发展金融信息服务新业态  主持嘉宾:  黄震中央财经大学金融法研究所所长、中国互联网金融创新研究院院长  互动嘉宾:  李智易观国际副总裁、易观智慧研究院院长  汪振宁中国工商银行办公室专家  毛进亮上海陆家嘴国际金融资产交易市场股份有限公司副总经理兼首席技术执行官  方以涵宜人贷CEO【】新组建的市场监管总局将更加积极、全面、高效的推进品牌建设,一方面,将进一步推进商事制度改革、降低市场准入门槛,推进商标注册便利化改革,树立质量标杆,实行企业产品和服务标准自我声明公开和监督制度,制定品牌评价国际标准、促进品牌国际互认等,大力营造良好的市场环境,激发市场主体活力,培育品牌。

  推进农业质量变革,推进农业由增产导向转向提质导向,是发展现代农业的必然选择。

  鼓励科技基础设施、创新载体、大型互联网平台企业向社会开放创新创业平台、计算存储设施和数据资源,形成各类创新主体相互促进、线上与线下互动的发展局面。  从表象上看,中国的进口车市场,垄断的条件有了,通过垄断获取利润的动机有了,便于垄断的客观环境有了,只有垄断才能出现的高利润有了。

    奔驰C级连续发力,继4月份夺得今年首个高档B级车销量冠军后,5月以万辆的成绩再度夺魁。

  竞争对手方面,该车仍将瞄准雪佛兰Camaro科迈罗以及道奇Challenger挑战者等车型。

  (责任编辑:邓浩)  合资B级车在4月份的销量整体平稳,超过万辆的车型有五款,迈锐宝的异军突起稍显意外,迈腾继续以月均2万+的销量节奏,领跑合资B级车市场,并且领先的优势愈加明显。

  

  【理上网来】建设人类命运共同体:新时代中国的国际使命

 
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在健康医疗领域 人工智能否替代医生

2019-09-23    来源:中国制药网     
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[导读]人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,最大的特点是能像人那样思考,也有超过人类智能的潜力。那么,在健康医疗领域,人工智能取得了哪些成绩,又面临怎样的挑战呢?
笔者认为,这项举措不仅会进一步激发境外投资者的投资热情,而且也会给市场带来规模不小的增量资金,利好A股市场。

  人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,最大的特点是能像人那样思考,也有超过人类智能的潜力。那么,在健康医疗领域,人工智能取得了哪些成绩,又面临怎样的挑战呢?

  (在健康医疗领域 人工智能否替代医生? 图片来源:百度图片)

  2016年年初,AlphaGo击败了前世界第一的围棋选手李世石,使人工智能这个名词赚足了眼球。而最近,一台披着“Master”马甲的人工智能,在网上以60胜0负的成绩“狠虐”了一番中日韩三国围棋高手后,才揭秘自己就是升级版的AlphaGo。正如刚刚举办的美国拉斯维加斯消费电子展(CES)所展示的一样,智能融入互联万物被认为是未来技术发展的一大趋势。

  那么,这个出现在大街小巷,颠覆了无数人价值观念的人工智能究竟是什么呢?在健康医疗领域,人工智能取得了哪些成绩,又面临怎样的挑战呢?

  健康领域主攻七大方向

  人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,最大的特点是能像人那样思考,也有超过人类智能的潜力。

  人工智能发展60年来,无数科研工作者默默耕耘,不仅成就了AlphaGo,也使其在很多领域都有让人惊奇的表现,比如在关乎每个人的健康医疗领域。

  总的来说,人工智能在健康医疗领域的机遇主要有七大方向:一是提供临床辅助诊断等医疗服务,应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险等评估场景;二是医疗机构的信息化,通过数据分析,帮助医疗机构提升运营效率;三是进行医学影像识别,帮助医生更快更准地读取病人的影像所见;四是助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升;五是在药品研发领域,解决药品研发周期长、成本高的问题;六是健康管理服务,通过包括可穿戴设备在内的手段,监测用户个人健康数据,预测和管控疾病风险;七是在基因测序领域,将深度学习用于分析基因数据,推进精准医疗。

  目前,市面上比较常见并且高效运转的,主要是自然语言理解类辅助诊断系统和医学影像识别类辅助诊断系统两个领域。

  在自然语言理解类辅助诊断系统领域,国内外有多家公司在长期耕耘,其中Watson知名度较高。2019-09-23Watson问世,并且开始对医学知识的学习和研究,经过了4年多的训练,学习了200本肿瘤领域的教科书,290种医学期刊和超过1500万份的文献后,Watson开始被应用于临床,在肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌等领域向人类医生提出建议。

  2015年,Watson用了10分钟左右的时间为一名60岁女性患者诊断出白血病,并向东京大学医科学研究所提出了适当的治疗方案。

  在医学影像识别类辅助诊断系统领域,国内外也有多家公司不断涌现,百花齐放。2012年,ImageNet竞赛中,深度神经网络在图像识别领域的表现远远超过传统算法,也超过普通人在图像识别领域的辨识能力。随着互联网大数据的积累和硬件计算能力提升到临界点,深度学习作为实用技术走上历史舞台。摆脱了算法和计算能力的困扰之后,人工智能深度神经网络开始了飞速发展。

  医学影像是医生判断疾病的一个重要手段,放射科、病理科等擅长读图的医生数量增长率和诊断效率急需提升,成为很多医疗机构的心病。医疗领域人工智能团队Airdoc,目前已经掌握世界领先的图像识别能力,结合数学、医学知识和人工智能深度学习算法后,在人类医学专家的帮助下,在心血管、肿瘤、神内、五官等领域建立了多个精准人工智能医学辅助诊断模型,取得了良好的进展。

  以糖尿病视网膜病变判断为例,国际上将糖尿病视网膜病变从正常到严重分成了5类。Airdoc在眼科专家的帮助下,通过让人工智能算法学习远超人类医生一生接诊量的患者眼底照片,训练了一个检测糖尿病视网膜病变的深度神经网络,该算法在有明显症状和无明显症状二分方面准确性与三甲医院资深眼科医生持平。同时,该算法在眼底照片国际标准5分类方面的准确性也不逊于专业眼科医生。类似的高可靠医学影像深度学习算法,还被Airdoc引入到DR、CT、核磁与病理影像辅助诊断中,这些深度学习算法在我国推进家庭医生签约和增强基层医疗卫生机构服务能力等领域都有广阔应用前景。

  人工智能难以替代医生

  因此有人提出疑问,人工智能能代替医生吗?我认为在我们有生之年,完全替代是不可能的,虽然人工智能辅助诊断系统能够辅助医生诊断诸多疾病,但是它只是在诊疗的部分环节帮助医生快速判断、提供建议。人工智能算法在深入了解病人感受层面相较人类医生有诸多弱势,疾病的诊断治疗还有很多社会人文因素,不能单纯依赖技术环节完成诊疗服务。

  Airdoc对自己的定位就是人工智能时代的听诊器、显微镜、血压计,只是医生的好工具,并不能替代医生,最终的诊断决策还是需要医生做出。医生诊疗病人已经几千年,不会因为一两个技术出现而变化。

  按照医学技术区分,人工智能辅助诊断系统可以为两类医生提供帮助:一类是可以准确判断疾病的医生,人工智能辅助诊断系统可以帮他们快速筛查分诊疾病,并且不会疲惫,提高工作效率;另一类是尚不能精准判断疾病的医生。近期,新乡医学院管理学院院长孟勇教授发布了对6766名农村居民、2983名城乡医生、4400名患者进行的调研报告,基层医生能力不足是阻碍基层医疗正常运转的主要因素。人工智能辅助诊断系统可以辅助基层医生诊断疾病,从而让预防保障体系的“神经末梢”正常运转起来。

  落地仍面临诸多挑战

  尽管人工智能已经能够解决很多医学上的难题,但是落地的时候依然会面临很多问题。

  首先就是数据质量问题。机器学习所用到的数据其实是训练学习模型的教材,教材的质量决定了学习的成果,如何获取高质量的教材是大部分人工智能医疗企业面临的共同问题,临床数据质量不容乐观。

  其次,病人的隐私问题。在训练模型和数据预处理之前,患者隐私保护需要每个行业参与者高度重视。美国国会1996年即颁布了《健康保险便利及责任法案》(Health Insurance Privacy and Portability Act,简称HIPPA),该法案要求各机构必须采取适当措施保护病人信息的私密性。遵守《健康保险便利及责任法案》意味着需要制订一系列安全标准,就保健计划、供应商以及结算中心如何以电子文件的形式来传送、访问和存储受保护的健康信息做出详细的规定。《健康保险便利及责任法案》关于隐私的规定要求对个人医疗信息的使用必须限定在实施治疗所必需的最小范围内。Airdoc也在和国内相关主管部门沟通建言推出类似HIPPA的信息保护法案。

  第三,观念问题。基于人文伦理的传统观念影响,接受人工智能医疗这一事实的过程可能比想象的要长。

  第四,监管问题。目前对于人工智能健康医疗大数据和算法的使用监管,我国的法规较美国、英国、澳大利亚等国家而言,还有一些差距需要补足,既要利用好后发优势,又要确保患者安全。

  第五,跨机构数据模型验证和支付问题同样需要解决。

  即便面临诸多挑战,但人工智能发展的趋势已经势不可挡,正如CES主办方消费技术协会的首席经济学家肖恩·杜布拉瓦茨所说,人工智能正在融入人类生活的各个领域,今后还将在更深更广的程度融合。

[责任编辑:yxl]
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关键词: 人工智能  医疗

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