機(jī)器人的具體應(yīng)用案例 智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)有哪些應(yīng)用典型案例?
智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)有哪些應(yīng)用典型案例?利用人工智能技術(shù)識(shí)別和分析醫(yī)學(xué)圖像,可以幫助醫(yī)生定位疾病,分析病情,輔助診斷。這是目前的一個(gè)典型案例。具體來(lái)說(shuō),手動(dòng)分析的缺點(diǎn)是顯而易見(jiàn)的。一是不準(zhǔn)確,只能憑經(jīng)驗(yàn)判斷,
智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)有哪些應(yīng)用典型案例?
利用人工智能技術(shù)識(shí)別和分析醫(yī)學(xué)圖像,可以幫助醫(yī)生定位疾病,分析病情,輔助診斷。這是目前的一個(gè)典型案例。
具體來(lái)說(shuō),手動(dòng)分析的缺點(diǎn)是顯而易見(jiàn)的。一是不準(zhǔn)確,只能憑經(jīng)驗(yàn)判斷,容易誤判。第二,差距很大。放射科醫(yī)生的增長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于影像數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)。
人工智能在醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程大致如下:圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理、樣本清洗、標(biāo)注、模型建立、訓(xùn)練調(diào)試、大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練驗(yàn)證,獲取深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。以上過(guò)程是人工智能的離線訓(xùn)練過(guò)程,最終輸出是深度學(xué)習(xí)模型。生成的模型可用于在線預(yù)測(cè)或輔助判斷。
浪潮為醫(yī)療成像提供端到端人工智能解決方案,如下圖所示,實(shí)現(xiàn)以下三大功能。
(1)樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理。醫(yī)院各實(shí)驗(yàn)室如CT、BT、Cr等通過(guò)萬(wàn)兆/IB網(wǎng)絡(luò)將醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)從終端設(shè)備傳輸?shù)讲⑿写鎯?chǔ)。數(shù)據(jù)預(yù)處理CPU平臺(tái)(由多個(gè)雙CPU服務(wù)器nf5280m5組成的集群)從存儲(chǔ)器中讀取數(shù)據(jù),運(yùn)行邊緣檢測(cè)與分割、區(qū)域生長(zhǎng)分割、種子算法等程序,得到目標(biāo)數(shù)據(jù),形成標(biāo)簽,訓(xùn)練樣本庫(kù)并行存儲(chǔ)。CPU程序的管理、調(diào)度和監(jiān)控由統(tǒng)一管理平臺(tái)aistation完成。
](2)模型訓(xùn)練。模型訓(xùn)練GPU集群(配置單個(gè)8卡GPU服務(wù)器,如nf5288m5)從并行存儲(chǔ)中讀取訓(xùn)練樣本庫(kù)的數(shù)據(jù),加載CNN模型,運(yùn)行深度學(xué)習(xí)框架,如tensorflow、Caffe、mxnet等對(duì)初始模型進(jìn)行訓(xùn)練,通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)樣本的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,生成最終的模型。培訓(xùn)涉及多個(gè)培訓(xùn)任務(wù)的提交,其資源管理、調(diào)度和監(jiān)控將由統(tǒng)一管理平臺(tái)aistation完成。
(3)模型應(yīng)用。在醫(yī)院的醫(yī)療部門(mén),將部署p8000(帶有多個(gè)P4或FPGA卡的桌面服務(wù)器),并將訓(xùn)練好的模型加載到p8000中。實(shí)驗(yàn)室將圖像發(fā)送到p8000,p8000進(jìn)行識(shí)別,快速實(shí)現(xiàn)智能診斷。
未來(lái)計(jì)算機(jī)或機(jī)器人會(huì)替代人類(lèi)的工作嗎?為什么?
鑒于計(jì)算機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)是人工智能,所以我想回答人工智能和機(jī)器人對(duì)人類(lèi)未來(lái)的影響這個(gè)問(wèn)題。未來(lái),人工智能和機(jī)器人必將取代人類(lèi)的大部分工作,高智能的工作還有一小部分需要人類(lèi)來(lái)完成。這也是人類(lèi)的底線,否則人類(lèi)將被毀滅。剩下的幾項(xiàng)工作基本上都是基礎(chǔ)科學(xué)、科技創(chuàng)新、社會(huì)管理、文化精神方面的工作,這些工作引領(lǐng)著人類(lèi)的科技進(jìn)步、精神生活和社會(huì)治理。即便如此,人類(lèi)還是需要利用人工智能來(lái)提高效率、降低難度。到了這個(gè)時(shí)候,整個(gè)人類(lèi)世界的社會(huì)組織體系和治理模式都將發(fā)生根本性的變化。