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              人工智能模型

              人工智能模型

              ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODEL
              AlphaGo算法

              ?????? 深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向。是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。一層神經網絡會把大量矩陣數字作為輸入,通過非線性激活方法取權重,再產生另一個數據集合作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣,通過合適的矩陣數量,多層組織鏈接一起,形成神經網絡“大腦”進行精準復雜的處理,就像人們識別物體標注圖片一樣。 AlphaGo(阿爾法圍棋)是第一個擊敗人類職業圍棋選手、第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智能機器人,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司戴密斯?哈薩比斯領銜的團隊開發。其主要工作原理就是“深度學習”。 隨著技術的方法和計算能力的增強,AlphaGo在醫療領域的應用也越來越廣泛。

              醫生工具

              ?????? 谷歌DeepMind開發了Streams 移動應用,醫生和護士可用其診斷腎臟損傷。另外還有一款名為Hark的App,主要針對患有嚴重腎衰竭病人的系統,可以取代紙質系統和呼機的任務管理。一旦病人有什么情況,護士就可以通過Hark給醫生發送消息并注明優先等級。


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              ????? IBM旗下Watson和美國貝勒醫學院合作研發的“知識集成工具包”KnIT系統,在掃描60萬醫學報告、150萬的病歷和臨床試驗以及200萬頁的醫學期刊得到數據的基礎上,經過機器自學習,已幫助美國哥倫比亞大學醫療中心和馬里蘭大學醫學院的醫療人員更快、更準確地診斷、治病。KnIT具體做法是分析問題,與潛在已有數據庫比對,輸出答案列表,并用百科全書、醫療文檔、音頻或圖片等其他數據庫為答案打分,挑選出最優答案,經過12周訓練,可以回答多發性硬化癥、肺癌、糖尿病治療等問題,為醫生護士提供診斷分析。據測算,沃森的診斷準確率達到 73%。


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              醫學影像

              ?????? 美國的人工智能公司MetaMind擁有2項核心技術,一是 “卷積神經網絡”,該技術在圖片挖掘方面實現了智能化識別。例如丟給機器一堆水果圖片,讓機器自學習之后,再給一張蘋果圖片讓機器識別,機器大概率能給出這張圖片上是蘋果。還有就是“遞歸神經網絡”技術,具有強大的文檔學習能力和智能識別能力,可以區別十分近似的語句。MetaMind通過這2項核心技術,可以十分準確的識別醫學影像資料。


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              參考文獻

              Zhang Z . When doctors meet with AlphaGo: potential application of machine learning to clinical medicine[J]. Annals of Translational Medicine, 2016, 4(6):125.

              Silver D , Schrittwieser J , Simonyan K , et al. Mastering the game of Go without human knowledge[J]. Nature, 2017, 550(7676):354-359.

              Silver D , Hubert T , Schrittwieser J , et al. A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play[J]. Science, 2018, 362(6419):1140-1144.

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