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          科技抗“疫”,人工智能如何助力疫情防控?

          作者: 時(shí)間:2020-02-17 來(lái)源:砍柴網(wǎng) 收藏

          對(duì)于產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō),年注定是不平凡的一年。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202002/409987.htm

          年初的,是一場(chǎng)對(duì)發(fā)展的重要考驗(yàn)。工信部也發(fā)出倡議書,呼吁AI相關(guān)單位充分發(fā)揮賦能效用,組織科研和生產(chǎn)力量,把加快有效支撐防控的相關(guān)產(chǎn)品攻關(guān)和應(yīng)用作為優(yōu)先工作。從紅外熱成像無(wú)接觸快速測(cè)溫到輔助診斷技術(shù),再到AI大數(shù)據(jù)系統(tǒng)秒級(jí)檢索病患社會(huì)關(guān)系構(gòu)成等等。AI的助力,為抗“疫”提供了了豐富且有效的武器,業(yè)界涌現(xiàn)了一批優(yōu)秀的人工智能優(yōu)秀案例。

          人工智能助力戰(zhàn)“疫”

          眾多科技公司積極為防控貢獻(xiàn)力量,為成抗疫提供了更為實(shí)在、高效的幫助。

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          智能視覺(jué)國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)的依托單位商湯科技提出了“人員體溫+口罩佩戴+人員身份”等多方面識(shí)別和管理的AI防疫解決方案。該方案由區(qū)域通行模塊和出入口通行模塊,能將實(shí)時(shí)信息統(tǒng)一展現(xiàn)及存檔。其中,區(qū)域通行模塊可在機(jī)場(chǎng)、車站、地鐵、學(xué)校、辦公樓宇、小區(qū)等多種場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)非接觸式篩查,實(shí)現(xiàn)高溫、未戴口罩異常事件告警和人員識(shí)別。

          曠視公司上線了AI測(cè)溫系統(tǒng),該系統(tǒng)采用“人體識(shí)別+人像識(shí)別+紅外/可見(jiàn)光雙傳感”的方案,支持大于3米的非接觸遠(yuǎn)距離測(cè)溫,輔助“三站一場(chǎng)”(火車站、汽車站、地鐵站、機(jī)場(chǎng))等高密度人員流動(dòng)場(chǎng)景下的工作人員快速找到發(fā)燒者。具體來(lái)說(shuō),通過(guò)AI技術(shù)快速定位額頭,公眾無(wú)需摘下口罩,也能實(shí)現(xiàn)快速篩查。同時(shí)曠視也研發(fā)出了“曠視-明驥”疑似發(fā)熱人員智能篩查比對(duì)系統(tǒng),目前該系統(tǒng)已經(jīng)在北京市海淀政務(wù)大廳和牡丹園地鐵站展開(kāi)試點(diǎn)應(yīng)用。

          依圖科技則提供了智能刷臉終端和智能線上程序。智能刷臉終端通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)完全無(wú)接觸式的卡門開(kāi)閘方式,杜絕間接接觸傳播的可能性,助力疫情防控。 針對(duì)此次疫情的“新冠肺炎”的智能線上程序,能滿足大量的健康宣教與新型肺炎早篩需求,提供更優(yōu)質(zhì)、全面、權(quán)威的疫情相關(guān)專業(yè)與非專業(yè)的知識(shí)問(wèn)答,達(dá)到緩解疫區(qū)民眾焦慮、減少機(jī)構(gòu)門診壓力和院內(nèi)傳播幾率的作用。

          獵豹移動(dòng)投資的獵戶星空捐贈(zèng)的醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人已交付武漢火神山醫(yī)院,可實(shí)現(xiàn)無(wú)人導(dǎo)診、自動(dòng)響應(yīng)發(fā)熱問(wèn)診、引領(lǐng)病人及初步診療,也能遞送化驗(yàn)單、藥物等,幫助提高診療效率,避免醫(yī)護(hù)人員與病患接觸發(fā)生交叉感染。

          AI數(shù)據(jù)或成AI技術(shù)落地最大挑戰(zhàn)

          盡管計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音、知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域已有一定應(yīng)用,但由于當(dāng)前疫情環(huán)境的特殊性,依然存在著眾多挑戰(zhàn)。

          工業(yè)和信息化部直屬科研事業(yè)單位——中國(guó)信息通信研究院的云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所副主任王蘊(yùn)韜指出“當(dāng)前AI模型輸入對(duì)于數(shù)據(jù)要求高,需要數(shù)據(jù)清洗對(duì)齊等大量前期工作。而各信息通信系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)規(guī)則不同、格式各異,盡管各個(gè)維度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)覆蓋相對(duì)完備,但仍然無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)成為AI系統(tǒng)的有效輸入,導(dǎo)致了大量關(guān)鍵數(shù)據(jù)重復(fù)收集處理的資源浪費(fèi)?!?/p>

          數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)頭部企業(yè)云測(cè)數(shù)據(jù)認(rèn)為AI數(shù)據(jù)也是推動(dòng)人工智能持續(xù)健康發(fā)展的關(guān)鍵,算法的精度與數(shù)據(jù)的質(zhì)量有著直接關(guān)系,數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量會(huì)成為AI落地的瓶頸。云測(cè)數(shù)據(jù)總經(jīng)理在接受采訪時(shí)表示:“現(xiàn)在很多領(lǐng)域都處于AI應(yīng)用的落地階段,尤其像醫(yī)療和智能駕駛,它們對(duì)于模型的精確程度要求非常高,所需要AI數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度和專業(yè)度將成為其下一步落地的關(guān)鍵所在”。

          正因如此,人工智能的快速發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)提出了更高要求。云測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)自建場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)室、數(shù)據(jù)標(biāo)注基地產(chǎn)出算法所需的AI數(shù)據(jù)來(lái)支持模型迭代,用來(lái)構(gòu)建整體健康的數(shù)據(jù)生態(tài);通過(guò)自研數(shù)據(jù)標(biāo)注系統(tǒng)、完善的數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程等來(lái)把控每一個(gè)AI數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量的精準(zhǔn),在眾多科技公司背后為AI提供糧草。

          未來(lái)傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)信息化供應(yīng)商與以互聯(lián)網(wǎng)公司為代表的AI技術(shù)提供商合作將更加緊密,而AI企業(yè)將對(duì)AI數(shù)據(jù)資源服務(wù)商提出更多挑戰(zhàn)。

          科技戰(zhàn)“疫”,AI向善

          2017年,國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,指出“到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平,成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心?!蓖ㄟ^(guò)這次突發(fā)性事件,各大AI企業(yè)都拿出了自己的先進(jìn)技術(shù),人工智能不再是遙遠(yuǎn)的想象,已經(jīng)成為疫情防控一線的使用工具。

          這場(chǎng)疫情終將散去,而這次科技行業(yè)的“大練兵”,將會(huì)讓整個(gè)人工智能行業(yè)思考技術(shù)如何與垂直領(lǐng)域更好地結(jié)合、行業(yè)自我革新的關(guān)鍵所在,這些寶貴的經(jīng)驗(yàn)將成為人工智能成熟健康發(fā)展的助力。

          AI向善,科技醞釀著希望,我們期待著萬(wàn)物復(fù)蘇的到來(lái)。



          關(guān)鍵詞: 人工智能 2020 疫情 醫(yī)療

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