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科技向善 看英特爾以及生態伙伴如何用AI戰“疫”

2020-04-28 15:39
至頂網
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2020年的春天,突如其來的疫情讓整個社會進入了一個非常時刻。不過在這戰“疫”中,我們也看到智能科技在醫療產業發揮了關鍵作用。"新冠疫情是是人類的災難,更是全球面臨的一個巨大挑戰。如何從醫療救助的第一線到科學的第一線,再到經濟和社會有序的運轉,再到公共服務。我們看到智能科技第一次在整個的抗‘疫’的舞臺上站到了中心位置。"英特爾公司市場營銷集團副總裁兼中國區行業解決方案部總經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疫線上沙龍”上如是說。

英特爾對于抗“疫”是一貫的,就在近日,英特爾推出科技抗“疫”計劃并承諾追加5000萬美元,通過加速病患護理中的技術應用、加快科學研究以及確保學生接入在線教學等方式來抗擊新型冠狀病毒。英特爾的行動還包括一項創新基金,用于響應那些通過英特爾專長和資源就能立見成效的需求。

此前,英特爾已經宣布了1000萬美元的捐款,用于在疫情關鍵時刻支持當地社區。作為Open COVID Pledge聯盟的發起人,英特爾還為新冠病毒科學家和研究人員免費開放英特爾龐大的知識產權庫,這是世界上規模最大的知識產權組合之一。

智能科技如何在抗“疫”時代發揮支撐力量是具有特殊含義的。英特爾提出了“智能X效應”,進入智能時代,整個智能科技不僅是一個產業效應,更是經濟的效應。智能科技的應用和發展對于釋放數據價值至關重要,讓整個產業的升級會邁上一個新拐點,這對于醫療行業同樣如此。

破解人工智能和醫療健康融合的難題

隨著社會的進步,老百姓的生活水平提高,人口的老齡化,大家都越來越關注自身的健康發展,這是一個巨大的需求。但是,另外一個方面,醫療資源嚴重不足,而專業醫護人員培養是需要時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。

現在隨著人工智能技術的成熟發展,其日漸融入到醫療中的很多場景。比如智能語音結合電子病例幫助醫生去減少手動的輸入,提高工作效率;圖像識別也能夠結合醫療影像幫助醫生“閱片”,同時能夠提高準確性,機器學習結合醫療大數據,讓人工智能作為醫生輔助診斷的助手。

梁雅莉表示,人工智能和醫療行業是產業發展的大趨勢,而當新冠疫情在為我們很多生活場景按下暫停鍵的同時,也加速了整個社會數字化的進程,加速了醫療健康和人工智能融合的過程。

科技向善 看英特爾以及生態伙伴如何用AI戰“疫”

不過在這一過程中,我們會遇到不少挑戰。當各行各業應用人工智能技術的時候,會面臨一些共同的挑戰,從數據量、到數據質量、模型的可解釋性、模型的通用性、再到模型的安全。每個行業都有其特殊性,尤其是到醫療健康行業。

比如采用人工智能進行慢性疾病的風險評估,能否擁有足夠多的標注樣本的數據量是巨大的挑戰。因為每一個標注樣本的取得需要一系列的復雜檢測,成本高昂,我們沒有辦法像消費互聯網那樣一下子得到那么大的廉價標注的數據。同時,在獲得數據成本無法降低的情況下,如何從一個小的樣本量或者是一般的樣本當中建立一個好的模型就成為了一個特別現實的問題。

而在解決好數據來源后,我們又會面臨數據質量參差不齊的問題,如何將這些數據變成高質量、可應用的數據集,從而提高數據準確性,這也是一大挑戰。而有了高可靠、高質量的數據集,可解釋的模型會決定其未來是僅僅用于實驗室,還是能夠進行大范圍的商業推廣。

所以,數據量、數據質量、模型的可解釋性、模型的通用性、模型安全等都是醫療健康行業采納人工智能技術的考量點。而英特爾幫助客戶從云到端加速AI部署,從發現、數據、模型、部署等方面提供全過程、全棧的技術產品和支持,讓所有的開發者、用戶能夠很快去突破AI的技術壁壘,實現AI的部署和應用。

科技向善 看英特爾以及生態伙伴如何用AI戰“疫”

“無論是開發者社區還是技術人員還是AI軟件工具和開發框架,我們都會提供每一步最深入的支持,以及提供最終所需要部署的計算、存儲以及網絡的硬件基礎設施,加速AI從技術創新到應用落地。”梁雅莉說。

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