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盘点国内外科技巨头在医疗人工智能领域布局

医疗结合人工智能应用领域丰富,有不同分类方法,其中一种将具体应用场景按照诊前、诊中和诊后的过程来划分:诊前的早期预测、疾病预防、健康管理;诊中的辅助诊断,医学图像处理;诊后的虚拟医护助手、慢病管理、康复机器人等。其他领域包括药物挖掘与研发、AI与VR医疗教学培训、医保控费等。 人工智能医疗 IBM的沃森俨然已走在世界前列。其优势在于自然语言处理,核心能力是挖掘与分析非结构化数据。据东方证券分析,Watson 在医疗领域的商业战略分为三个方面 :1、深度聚焦肿瘤领域 ,并向其他领域扩展 ;2、通过收购获取数据资源 ;3、通过合作扩展使用场景 ,输出生态能力。 在肿瘤领域,已形成成熟的产品形态,如Watson for Oncology。一方面,Watson 会给提供医疗数据的机构以经济补偿,另一方面,也会直接和医院签订销售合同,由医院支付采购费用。IBM Watson未来将通过更多产品化落地实现收入增长,在国际化方面,以寻求当地强大的合作伙伴为主要推广方式。 谷歌 谷歌是搜索引擎的龙头企业,拥有大数据检索的核心技术,建立全球最大的数据库系统。2015年8月,谷歌宣布设立母公司Alphabe...

自动问答技术简介

引言 无论是苹果公司iPhone上火热的应用Siri,还是去年2月在美国电视竞答节目Jeopardy中打败人类冠军的Watson,都与“自动问答”直接相关。什么是自动问答,自动问答产品能带来什么好处,百度有什么样的自动问答产品,本文将用通俗的语言为您一一道来。 图 1 Siri(左)和Watson(右) 自动问答是自然语言处理领域的一个重要方向,旨在让用户直接用自然语言提问并获得答案。例如,用户询问“百度大厦在哪儿?”,问答系统回答“北京市海淀区上地十街10号”。 从用户的角度看,自动问答是一种简单且简洁的信息获取方法。用户直接用自然语言与问答系统交互,而无需考虑使用什么样的关键词组合表示自己的意图,所以简单;问答系统直接返回问题的答案,用户无需从冗长的相关文档中自己寻找答案内容,所以简洁。 传统的自动问答技术 传统的自动问答系统包括三个主要部分:问题分析、信息检索和答案抽取。结构关系如下: 图 2 传统的自动问答系统的组成部分 问题分析的目的是分析问题的语义类型,确定用户提问的意图,即用户是询问时间、地点还是询问实体、实体属性或者其他,并提取问题中的关键词。例如,用户询问“刘德华...

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