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医疗人工智能会替代医生吗

无论是语音识别、人脸识别,还是自动驾驶,AI的发展都会有一个由浅入深、从基础到应用的过程,一步步从简单劳动深入到复杂劳动。医疗人工智能当下从影像病理切入,也有它的道理,因为这个相对简单和成熟,不像沃森机器人,那个要做的事难度太大,所以也有很多质疑。市场上也有一种担心,医疗AI会不会像互联网医疗那样,一阵风就过去。 医学人工智能产业发展趋势 治疗前阶段 临床治疗前涵盖了辅助诊断、医学影像诊断、虚拟助手等领域的公司。目前,这部分是AI发展比较成熟的部分,比如影像辅助诊断如果与病理分析相结合,准确率可以高达99.5%,并且大大缓解放射医生的工作强度。 从投资情况来看,这部分的公司是目前资本最活跃的部分的,市场规模预计可以达到万亿,创业公司的活跃度相当高。 治疗阶段 药物研发、智能医疗机器人都是这个阶段的应用形式,从全球的情况来看,AI辅助药物研发的公司比例相对较高,在研发周期长、投入大、失败率高等为特点的药物研发现状影响下,产业发展的需求量大,可达到千亿级的市场。 目前医疗机器人全球做的最好的是达芬奇机器人,国内也有部分初创公司在做这部分工作。AI结合医疗机器人的市场前景其实被广泛看好,在未...

Tensorflow CNN入门

一、概论 以图像识别来举例,比如我们让计算机如何识别一张猫的图片识别出猫呢? 老式的计算机视觉是如何做的呢? 比如OpenCV: 首先理解很多算法,比如如何检测线条(Edge Detection) 如何做形态学变化等 根据我们的知识, 经验, 脑洞来设计很多特征; 用这些特征去比对一张图像是不是猫。 这样做存在的问题呢? 每一种不同的物件,我们都得去设计特征。 这样的人工智能主要是人工,而不是只能。 老式的流程: 原始数据 ——> 人工特征提取 ——> 算法 ——> 结果 卷积要解决的问题就是自动的特征提取(Feature Extraction) 卷积神经网络: 原始数据 ——> 卷积网络 ——> 算法 ——> 结果 #其中 卷积网络 + 算法 称为 深度学习

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