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现阶段该领域的AI产品在国内主要采用免费试用的合作方式

综合体育 时间:2019-08-26 浏览:
智能“阅片”、临床决策、护理机器人……近年来,随着人工智能的蓬勃发展,人工智能与医学结合的相关技术开发

近日,人工智能在药物研发领域迈出重要一步,澳大利亚研究团队将全球首个AI设计药物——“涡轮增压”流感疫苗推入人体试验阶段,这款药物开发用时两年光阴。

以往,机器被归为工具一类,工具造成的伤害责任通常是产品设计者、制造者来承担,但假如工具经过人工智能深度学习,成为自主型产品后造成伤害,这到底是谁的责任?照旧是产品的责任还是智能体系开发单位的责任?这些疑问都需要明确的法条来解答。

市场良性成长 监管系统亟须加强

我国人口数量庞大,医学数据体量也很大,但在某种程度上,人工智能成长却陷入了“无数据可用”的难堪境地,怎样才能将这座“富矿”充分发掘出来呢?

虽然现阶段交叉人才缺口很大,但值得庆幸的是,家长和学生对智能医学工程专业高度认可。2018年,天大、南开智能医学工程专业首批招生投放涵盖全国十几个省市,招生时期,群众的相关咨询间断火爆,未投放省市同样反响热闹。

“数据尺度化和标准化是解决该问题的必经之路。”在徐波看来,应加快医疗数据电子化、尺度化的进程, 打破医疗机构的数据壁垒, 树立数据共享机制,进一步“精炼”医学领域数据。

岂论在何种领域,数据都是让机器聪明起来的根本。

此外,数据共享也存在壁垒。我国当前医院与医院、同一家医院内科系互不相连, 没有统一尺度的临床布局化病历报告,不同地域甚至不同医院之间的数据库无法通用。

“目前国际上也没有成功的案例履历可供借鉴,成长出一套合乎我国国情、相对完善的智能医学监管系统还需要一定的光阴和多学科、多行业的研究者和理论者配合努力。”徐波体现,较为科学的监管系统之下,人工智能企业在合乎各项尺度和法规的范围内摸索良性的商业化营收形式,各院所、高校、医院等单位合理利用各自资源,结束有效合作,有助于整个智能医学领域的安康、稳步成长。(实习记者 于紫月)

“人工智能若想在医学领域长足成长,数据质量、数据量和尺度化方面还有待改进和完善。” 8月6日,天津市肿瘤医院副院长徐波在接收科技日报记者采访时体现。

“医疗大数据如何‘降噪’是个关键问题。”徐波指出,医疗大数据波及的类型近年来呈多模态成长。而病例数据覆盖面广,办事用户多样,如何构建以病人、医生、医院和政府等多中心的数据治理系统,进而面向不同的用户提供不同的数据视图和剖析结果,是医疗大数据采集及研究中亟待解决的问题。

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