因此 , AI 在医疗健康、病理学中的落地不只是一个单纯的算法问题 , 而是一个医工融合的问题 , 它需要医学、病理学、数据、AI 算法与模型等各方面的专家共同合作完成 。
“当 AI 被用于医疗健康特别是癌症诊断的病理领域时 , 数据的重要性就凸显出来 。 操作流程的每一步都是建立数据标准的一部分 , 当涉及到数据量化时也需要通过三级审核 。 ” 为解决技术应用到医疗健康市场时出现的数据问题 , 在回到中国市场后 , 王晓梅制订了一条数据策略 , 即优先满足整个行业对于数据原材料的渴求 。 在中国大陆的百余家细胞病理的核心组委医疗机构的协同合作下 , 医策科技正在构建中国的病理 AI 领域的数据标准 , 包括数据的采集、标注以及人工智能医疗器械三类证的测评标准 。
针对很多医疗从业者对于 AI 替代医生的担忧 , 毕业于计算机科学的王晓梅回应称 , 从人类的计算史的角度来看 , 当下的人工智能还处于 “狭窄人工智能” 阶段 , 即智能完成单个特定任务 。 下一代的人工智能时通用人工智能 , 目前有全世界有两家公司专注于通用人工智能的研究 , 他们是 Elon Musk 创立的 OpenAI 和被谷歌收购的 DeepMind , 但根据过去三四年的整研究历程 , 通用人工智能目前还只是个愿景 。 在未来的 10~20 年 , 在大量的算力、算法的突破及技术的推进下 , 通用人工智能才有可能实现 。
【诊断|医策科技王晓梅:AI 在医疗健康领域落地不只是单纯的算法问题】在演讲的最后 , 王晓梅分享了 AI 落地健康医疗产业以及运用到病理癌症诊断中的四大前沿趋势 , 即越来越广泛的数字化、越来越深度的智能化、SaaS 化、边缘计算和边缘设备的应用 。
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