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人工智能能夠讓醫(yī)學(xué)更智能嗎?

人工智能
在醫(yī)療領(lǐng)域,無論是在醫(yī)學(xué)影像、輔助診斷、疾病預(yù)測,還是在健康管理、藥物研發(fā)、慢性病管理以及疫情防控等諸多場景中, 利用AI,醫(yī)學(xué)檢測質(zhì)量和效率都遠(yuǎn)勝于人類,正在諸多場景中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。今天就和大家來說說人工智能的重要特征以及其在醫(yī)藥衛(wèi)生方面的作用。

 

說起人工智能,其實(shí)大家都不陌生,它不再是科幻電影中的片段,而是和我們生活的距離越拉越近,并且正影響和改變著我們的生活。在醫(yī)療領(lǐng)域,無論是在醫(yī)學(xué)影像、輔助診斷、疾病預(yù)測,還是在健康管理、藥物研發(fā)、慢性病管理以及疫情防控等諸多場景中, 利用AI,醫(yī)學(xué)檢測質(zhì)量和效率都遠(yuǎn)勝于人類,正在諸多場景中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

今天就和大家來說說人工智能的重要特征以及其在醫(yī)藥衛(wèi)生方面的作用。

01、人工智能的重要特征

人工智能重要特征之一就是要處理和分析海量的大規(guī)模數(shù)據(jù)。人工智能應(yīng)用在智慧醫(yī)療領(lǐng)域。此前多數(shù)的做法是將數(shù)據(jù)都上傳至云端進(jìn)行推理和訓(xùn)練,這樣會對云端造成巨大壓力。

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為分擔(dān)中心云節(jié)點(diǎn)的壓力,如今學(xué)術(shù)界和業(yè)界都將目光放在了邊緣側(cè):邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以負(fù)責(zé)自己范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)計(jì)算和存儲工作,實(shí)時(shí)或更快速的處理數(shù)據(jù)分析。

02、為什么一定要用邊緣側(cè)?

看到這里,有的網(wǎng)友就覺得有點(diǎn)奇怪了,為什么一定要用邊?

因?yàn)檫吘墏?cè)對應(yīng)不同的應(yīng)用:

1、IT架構(gòu)需要根據(jù)場景去做優(yōu)化,AI的訓(xùn)練在云端,指令推送到邊緣側(cè),優(yōu)化后再處理。

2、質(zhì)檢主要目的是代替人工,提高檢出率。

3、數(shù)據(jù)量大的情況下,無論是AI,還是其他場景,比如震動傳感器,智能傳感器,都要求在邊緣側(cè)做數(shù)據(jù)的及時(shí)處理和返回。

所以邊緣側(cè)要求數(shù)據(jù)處理的及時(shí)性,實(shí)時(shí)性。比如掃描機(jī)查走私,對邊緣側(cè)處理是有實(shí)時(shí)的要求的。再比如智慧交通管理,V2X路邊攝像頭可以發(fā)現(xiàn)路口兩輛車行駛軌跡相同,從而對兩輛車發(fā)出預(yù)警,這些都需要實(shí)時(shí)性,都需要邊緣計(jì)算。(if use this part, plz polish the wording)

那什么時(shí)候需要邊緣計(jì)算,或者說,邊緣的典型負(fù)載是什么?主要有以下:

1. 數(shù)據(jù)量大,數(shù)據(jù)傳輸成本高

2. 對時(shí)延要求高,到云上的時(shí)間太長,來不及處理

3. 對持久連接要求高: 如果邊端wifi斷開,掉電等不穩(wěn)定

4. 數(shù)據(jù)安全性 privacy & security

5. Workload 調(diào)度要求

6. AI/AA要求的數(shù)據(jù)調(diào)用,調(diào)配

03、“云邊協(xié)同”

與此同時(shí),云計(jì)算做大數(shù)據(jù)分析挖掘、數(shù)據(jù)共享,同時(shí)進(jìn)行算法模型的訓(xùn)練和升級。這樣利用云計(jì)算和邊緣計(jì)算協(xié)同工作的架構(gòu),也就是常說的“云邊協(xié)同”,是幫助人工智能在醫(yī)療數(shù)字化進(jìn)程中更完美落地應(yīng)用的一大步創(chuàng)新。

舉個(gè)眼前的案例,疫苗的生產(chǎn)。

新冠以來,社會對疫苗的需求驟增。不過,可能很多人不清楚,在生產(chǎn)過程中,像疫苗這樣的液體藥物制劑,關(guān)乎生命健康,其生產(chǎn)、灌裝等環(huán)節(jié)的品控都極為嚴(yán)苛。因?yàn)樯杂胁簧鳎霈F(xiàn)了感染問題,那么注射疫苗不僅不會保護(hù)健康,還會帶來風(fēng)險(xiǎn)。

正因?yàn)槿绱耍呙缟a(chǎn)過程中,不僅要努力實(shí)現(xiàn)自動化管理,盡可能的避免人的參與,杜絕外源性污染,而更重要的是快速對疫苗中的可見異物進(jìn)行檢測。

而在現(xiàn)代化的制藥企業(yè),通常會采用自動化的燈檢機(jī)設(shè)備,對藥瓶進(jìn)行可見異物的檢測。

人工智能能夠讓醫(yī)學(xué)更智能嗎?

 

如上圖所示,是疫苗的自動化流程中的檢測,通過燈檢來對疫苗制劑進(jìn)行質(zhì)量把控。

而更快更準(zhǔn)的檢測,也對燈檢機(jī)設(shè)備的運(yùn)動控制系統(tǒng)和視覺系統(tǒng)提出了更高的要求,簡而言之,要“更快”,比如對于藥瓶中可兼得異物檢測,需要在幾十毫秒內(nèi)就完成。這意味著燈檢機(jī)從旋瓶電機(jī)啟動到擺臂到位、再到圖像獲取、實(shí)施機(jī)器視覺檢測的全流程必須控制在毫秒級。這對于基于人工智能的機(jī)器視覺能力提出了挑戰(zhàn)。

04、什么是高質(zhì)量的燈檢機(jī)?

高質(zhì)量的燈檢機(jī)事實(shí)上是一個(gè)人工智能平臺,一邊捕獲圖像,一邊快速處理圖像。這樣就可以在發(fā)現(xiàn)不合格疫苗的時(shí)候,及時(shí)地將其剔除,從而保證總體疫苗的質(zhì)量。

事實(shí)上,這也對于疫苗的產(chǎn)能擴(kuò)大具有重要意義。

要知道,在新冠疫情依然蔓延的今天,疫苗已經(jīng)成為了應(yīng)對新冠的重要技術(shù)手段。而面對不斷出現(xiàn)的新病毒株,我們不僅僅是要研發(fā)新的疫苗,而且要盡快將其轉(zhuǎn)化成為產(chǎn)品來供公眾社會使用。

而作為疫苗生產(chǎn)線上必不可少的一步,質(zhì)量把控是至關(guān)重要的,“云邊協(xié)同”架構(gòu)下的燈檢機(jī)方案可以讓疫苗生產(chǎn)的質(zhì)量得到很好的保障。

當(dāng)然,不只是疫苗,事實(shí)上許多藥物生產(chǎn)上,這種技術(shù)也是重要保障。

相信在未來,從疫苗到藥物的生產(chǎn)上,依托“云邊協(xié)同”這樣先進(jìn)架構(gòu),人工智能將會大顯身手,幫助更好地把控生產(chǎn)質(zhì)量,也為整個(gè)社會的醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)提供更強(qiáng)大的助力。 

 

 

 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 今日頭條
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