添加日期：2017年3月30日 閱讀：1742
醫(yī)療領域似乎是人工智能的必爭之地，IBM、百度等公司都已入局，前者推出了IBMWatsonHealth，后者發(fā)布了百度醫(yī)療大腦。
如今，阿里云也來加入戰(zhàn)局。今日(3月29日)早間，阿里云在云棲大會·深圳峰會發(fā)布ET醫(yī)療大腦，宣布正式進入醫(yī)療AI領域。
這個大腦可以做什么?
在現場，阿里云總裁胡曉明請來了一位醫(yī)生為大家講解一套超聲甲狀腺結節(jié)智能診斷系統(tǒng)的用法。借助計算機視覺技術，這套系統(tǒng)可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節(jié)區(qū)域，并給出良性與惡性的判斷，節(jié)省了醫(yī)生的診斷時間。
他們在大屏幕上照出了兩張B超映像，上面有一個結節(jié)，呈橢圓形，它的縱橫比是小一。
其中一張圖是系統(tǒng)給出的結果圖。上面的綠區(qū)是系統(tǒng)勾畫的，1.0數值是表示結節(jié)是良性的。
現場的張醫(yī)生解釋：“我們用0-1的概率值來表示結節(jié)的良性。越趨向0，結節(jié)的惡性越高，越趨向1，良性的可能越大。通過特征我們來識別結節(jié)。我們這套系統(tǒng)可以快速、有效地提升醫(yī)生的工作能力，也能為醫(yī)生的診療行為提供參考。這套系統(tǒng)已經在多家醫(yī)院開始試點�！�
胡曉明表示，張醫(yī)生和他的團隊給阿里云的人工智能平臺學習提供了2000多張的甲狀腺的片源，讓這套系統(tǒng)可以作為醫(yī)生的診斷副手。一般的醫(yī)生通過肉眼看甲狀腺結節(jié)，判斷的準確率是60%-70%。今天由于有了云計算，準確率提高到85%。
可見，阿里云的ET醫(yī)療大腦的研發(fā)跟常見的醫(yī)療大腦類似，需要用深度學習技術，通過海量的數據來訓練機器完成特定任務，即由計算機通過學習病例數據來提升醫(yī)術。相較于人類，機器的優(yōu)勢在于不用睡覺，可以24小時一直在學習，同時處理成千上萬項任務，ET的學習進步速度大大超過人類。
據阿里云方面表示，經過一年多的研究訓練，人工智能ET已具備多項醫(yī)療能力，可在患者虛擬助理、醫(yī)學影像、精準醫(yī)療、藥效挖掘、新藥研發(fā)、健康管理等領域承擔醫(yī)生助手的角色。
比如去年，和華大基因合作，ET對大量肺腺癌病例的DNA序列進行分析，尋找癌癥致病的關鍵基因突變。胡曉明表示，我們希望到2020年把人體基因的測序成本降到1000人民幣�！拔液腿A大基因有一個夢想，我們相信人可以活到120歲。隨著技術的進步，隨著我們對健康的預測，對于我們健康的預警，我們一定可以掌握這樣的醫(yī)療技能�！�
新藥研發(fā)方面，去年，上海華山醫(yī)院和阿里云合作，用數字化模型代替部分臨床實驗，以及模擬小白鼠的活體實驗，用于加快有效藥研發(fā)。
同日，阿里云宣布聯合英特爾、LinkDoc啟動天池醫(yī)療AI系列賽，第*季對早期肺癌診斷發(fā)起挑戰(zhàn)。
阿里云天池平臺將提供海量的脫敏后高分辨率胸部CT掃描數據。選手需要通過原始CT影像圖片訓練模型算法得到結節(jié)特征，*終實現對影像圖片結節(jié)區(qū)域的智能化判斷。
當天，阿里云還公布了ET在工業(yè)領域*近的進展。目前，阿里云人工智能ET已在交通、司法、工業(yè)制造、醫(yī)療等多個領域成為人類的好幫手。
在發(fā)布ET醫(yī)療大腦的同時，阿里云還在會上發(fā)布ET工業(yè)大腦，同期發(fā)布的還有用可視化的拖拽方式讓開發(fā)者使用人工智能技術的機器學習平臺PAI2.0。
阿里云表示，在蘇州ET工業(yè)大腦在2016年8月已經開始入駐國內大型能源巨頭協鑫光伏的切片生產車間。光伏切片生產有著十分精密的工藝流程：一根僅0.1mm粗細的鋼線不斷摩擦硅錠，*終切出一片片僅0.2mm厚的硅片。車間的濕度、溫度、砂漿上下部溫度、導輪上下部溫度等上千個參數在實時影響著生產。如此復雜的生產環(huán)境下，人工經驗很難**地保障產品質量。
ET先將標準化車間所有端口的數據傳入工業(yè)大腦，隨后通過人工智能算法，對所有關聯參數進行深度學習計算，精準分析出與良品率*相關的60個關鍵參數，并搭建參數曲線，在生產過程中實時監(jiān)測和控制變量。目前，通過ET工業(yè)大腦的幫助，協鑫光伏的生產良品率已經提升1個百分點，每年可節(jié)省上億元的生產成本。
在進入醫(yī)療界和工業(yè)界之前，阿里云的ET已經做過很多調度員的工作，包括餓了么的送外賣調度員還有在之前，在廣州白云機場調度1000多架飛機;在廣州通過觀察路面車輛調度紅綠燈;給車貨匹配公司運滿滿調度貨車;給快的打車分配訂單。
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