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每项|中国AI全景论文：AI有潜力增强每项技术，作用类似内燃机( 二 )


作为世界上人口最多的国家 ， 中国有潜力成为最大的人工智能医疗市场 。 在中国 ， 近几年已经成立了100多家人工智能医疗初创公司 ， 涉及医疗图像分析、药物发现、手术机器人和临床决策支持系统等不同领域 。 其中 ， 以医学影像学为主 ， 尤其是肿瘤影像学 ， 包括但不限于放射学、病理学和放射治疗 。 他们的任务是自动化诊断 ， 支持治疗决策 ， 并最终保存当前的临床工作流程 。 癌症是导致中国人死亡的主要原因 ， 已经成为人工智能发展的主要领域 。 早期诊断并对肿瘤进行定量评估对于提高治疗成功率至关重要 ， 这可能为患者带来更高的生存率 。
自2012年以来 ， 深度学习在特定任务应用领域 ， 尤其是在放射成像领域和计算病理领域 ， 已被证明与人类的表现相匹配 ， 甚至超过人类的表现 。 然而 ， 深度学习的持续发展仍然需要解决医学影像学中存在的诸多挑战 。 例如 ， 深度学习需要大量的医学数据和专家注释来训练一个抗噪声和/或部分缺失标签的健壮模型 。 这些高质量的注释必须从具有多年经验的专家获取 ， 而不是众包 。 这可能导致在生成高质量的地面真实性方面效率低下 ， 而那些大规模的未标记数据集仍然未被探索 。 在这种情况下 ， 弱监督或半监督学习可以为这一挑战提供替代解决方案 。 在利用大规模、多中心医疗数据时 ， 还必须考虑到数据仓库和患者保密性 。 具有协作机制的联合学习显示了在没有集中训练数据的情况下克服这一挑战的潜在希望 。 目前 ， 国内已有数十种医学人工智能产品成功投入临床试验 ， 如CT扫描肺结节检测、眼底糖尿病视网膜病变分类、宫颈癌Pap涂片筛查等 。 人工智能将是我国大多数医师日常工作中不可缺少的组成部分 ， 这一点已被国内大多数医师所认识 。 在上市之前 ， 这些人工智能医疗产品必须获得行政批准 ， 并从临床角度证明其价值 。 随着我国数字化标准化和大规模医疗数据的出现 ， 医生与人工智能研究人员的密切合作将使人工智能辅助系统进入临床工作流程 ， 成为医生重要的辅助工具 ， 最终提高患者管理水平 。
基于对话式AI的IOT
目前在中国 ， 数十亿的智能硬件组成了物联网 ， 它每天都用于信息访问 。 语音和语言是人类与智能硬件之间信息交换的自然选择 。 因此 ， 工业界和学术界对话式人工智能产生了极大的兴趣 。 百度（Baidu）等巨头公司和思必驰等初创人工智能公司都在积极构建全链对话人工智能平台 ， 目标是开发可定制的虚拟对话助手 ， 以增强所有可能的智能物联网设备 。 这也是一个极具挑战性的研究课题 。 会话人工智能的研究主要是口语对话系统（SDS）的研究 。 任务导向的SDS是大多数研究者最感兴趣的话题 ， 而基于QA的会话或闲聊也是热门的研究课题 。
未来几年 ， 中国此方面在工业和学术界可能有三种趋势 。 首先 ， 在复杂的声学环境和非合作的交互场景中工作的感知技术 ， 如多人同时对话的远场语音识别或会议语音识别 ， 将成为研究的重点 。 第二 ， 认知研究将比认知研究吸引更多的注意力 ， 特别是多回合、高度语境敏感的语言理解和对话决策 。 在这里 ， 数据驱动和基于知识的方法的结合在许多任务中可能是一种有效的方法；统计对话政策的成功使用将使面向任务的对话助理能够在为人类服务的同时自行发展 。 第三 ， 对话的概念将从基于语音的对话扩展到多模态对话 ， 能够处理语音和视觉的对话代理将广泛应用于各种形式的智能硬件中 。
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