面对新型肺炎疫情,AI能做什么?

来源: AI科技大本营

根据最新的新型冠状病毒疫情通报,截至1月30日24时,国家卫生健康委公布确诊病例9692例,重症病例1527例,累计死亡病例213例,另有疑似病例15238例。

为防止疫情扩散,全国31省市自治区已全部启动重大突发公共卫生事件一级响应,笔者遥祝各位友人,平平安安,身体健康。

做为一名IT从业者,笔者最佩服的就是信息融合的跨界能力,前文《300秒就完成第一超算1万年的计算量,量子霸权真时代要来了吗》曾经介绍过,谷歌的科学家使用机器学习的方法来给量子计算机调优参数。所以在阅读疫情的相关材料后,笔者总结了一下,AI在很多方面应该可以跨界,能帮上一些忙。

AI诊断医学影像,可能被用于疾病初筛

我看到不明肺炎的诊断标准是

  1. 发热(≥38℃);

  2. 具有肺炎或急性呼吸窘迫综合征的影像学特征;

  3. 发病早期白细胞总数降低或正常,或淋巴细胞分类计数减少;

  4. 经抗生素规范治疗3~5天,病情无明显改善。

而且钟南山院士等多名专家也介绍了,此次冠状病毒肺炎在发病初起,血常规检测结果几乎没有什么有价值的线索,但是医学影像方面会有异常,由于影像诊断不是量化指标,很难像血结果那样指向明确,人工判断有一定的难度,而且也如钟院士所言,冬季流感本来就高发,如果血液检测没有定量的结果,那么仅靠人工进行影像学的筛查,来判断是否需要进一步确诊,可能会带来一定不确定因素。

人工智能在处理医学影像方面这些年来的进展还是相当不错的,2018年谷歌著名的AI女神李飞飞就曾经发表过一篇针对胸片影像进行深度学习检测的论文《Thoracic Disease Identification and Localization with Limited Supervision》(下载地址:https://arxiv.org/pdf/1711.06373v6.pdf)

其模型工作原理也比较简单,先用Resnet进行特征提取,接下来通过全卷积网络进行分类,输出每种分类的得分,再使用多实例学习来学习多种类型图像,最后输出 图像类别以及对应区域的位置。

而且在医疗影像处理方面,国家大厂也是成绩斐然。比如在前年的肺结节检测大赛 (LUNA16)上,阿里云 ET 就在1186 个肺结节(75% 以上为小于 10mm 的小结节)的样本中, 在 7 个不同误报率下发现的肺结节平均成功率达到 89.7%。(注:LUNA大赛中使用召回率,是指在样本数据中成功发现的结节占比,这里使用成功率替代),下图显示了 ET 在不同误报次数下的召回率情况。

在模型结构设计上,ET 针对医学影像的特性,采用多通道、异构三维卷积融合算法、有效地利用多异构模型的互补性来处理和检测在不同形态上的肺结节,提高了对不同尺度肺结节的敏感性;同时使用了带有反卷积结构的网络和多任务学习的训练策略,提高了检测的准确度。

而去年年末,国内顶级AI实验室腾讯优图,也将医疗 AI 深度学习预训练模型 MedicalNet (Github地址:https://github.com/Tencent/MedicalNet)正式对外开源,笔者看到这也是首个开源的能处理3D医学影像的深度学习框架。

只要安装CUDA,从github上将该项目克隆下来。

git clone https://github.com/Tencent/MedicalNet

然后到微云(https://share.weiyun.com/55sZyIx)下载相应模型,解压后既可进行训练。

python train.py --gpu_id 0 

虽然受时间限制,笔者还没有跑完训练脚本。根据Github上的资料显示,MedicalNet 提供的预训练网络可迁移到任何 3D 医疗影像的 AI 应用中,包括但不限于分割、检测、分类等任务。尤其值得一提的是,MedicalNet 特别在小数据医疗影像 AI 场景,能加快网络收敛,提升网络性能,这个特性比较本次疫情确诊样本相当稀缺的情况。

AI深度学习,也许对防止超级传染者有帮助

在钟南山院士谈到本次疫情的防控时特别提到了要小心超级传染者的出现,而超级传染者是指一个人传染10个人以上的患者,比如非典期间,广东一男子染病50天,先后传染130余人,包括18位亲属及几十名医务人员,再比如2015年中东呼吸综合征(MERS)在韩国也出现了一名超级传染者,先后传染了数十几医护人员及亲属。

而如果对于历次呼吸道感染疫情的患者数据进行汇总,将传播能力进行分类,这是一个机器学习的经典任务。不过考虑到样本的数量可能不够,而且在病档资料中该患者做为传染源传染人数的记录可能也有缺失,所以利用AI防止超级传播者的方案未必能够奏效。

最后笔者在这里也号召各位读者多从技术角度想想办法,共克时坚,共渡难关。相信一定能渡过此次疫情。

原文链接:

https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/104075388?utm_source=app

未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/488712.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

残疾人计算机高考试题,残疾人勇夺玉溪高考榜眼:想去清华学计算机

没有脚,思想可以替我走很远。矣晓沅网易教育频道综合讯 据春城晚报报道,6年前,备受类风湿关节炎折磨的矣晓沅在家中写下了一篇名为《第一片落叶》的故事,讲述了一个中学生纷繁复杂的校园生活。彼时的他只能坐在轮椅上,…

directx repair_DirectX修复工具增强版

DirectX修复工具最新版:DirectX Repair V3.9 增强版 NEW!版本号:V3.9.0.29371大小: 111MB/7z格式压缩,196MB/zip格式压缩,345MB/解压后其他版本:标准版 在线修复版MD5校验码:DirectX Repair.exe/eeab9900cc…

灯亮怎么办_车辆隔音效果不好怎么办?

会开车并不代表对车了如指掌日常生活中还是有好多车主被诸多问题困扰,比如车辆隔音效果不好怎么办?扳手形状的故障灯亮起是什么意思?今天,就由利星大连为您答疑解惑汽车隔音效果不好该怎么办?有车以后遇到噪音偏大的情…

医院计算机管理工资,医院工资管理系统的设计与开发

【第五篇】论文题目: 医院工资管理系统的设计与开发摘要:随着计算机的普及和医院业务的飞速发展,信息化对医院的发展发挥着越来越重要的作用.工资管理是一项琐碎、复杂而又十分细致的工作,一般不允许发生差错.采用手工进行工资发放工作,不仅工作量大,工作效率低且容易出现错误…

Linux下使用iotop检测磁盘io使用情况

介绍 Linux下的IO统计工具如iostat, nmon等大多数是只能统计到per设备的读写情况, 如果你想知道每个进程是如何使用IO的就比较麻烦. iotop 是一个用来监视磁盘 I/O 使用状况的 top 类工具。iotop 具有与 top 相似的 UI,其中包括 PID、用户、I/O、进程等相关信息。 实…

springboot 2.3_SpringBoot对消息队列(MQ)的支持

1.异步消息的定义异步消息的主要目的是为了系统与系统之间的通信,所谓异步消息即消息发送者无需等待消息接收者的处理以及返回,甚至无需关心消息是否发送成功。在异步消息中有两个很重要的概念,即消息代理和目的地,当消息发送者发…

改变世界的十大经典物理实验及十大著名思想实验

来源:EETOP科学实验是物理学发展的基础,又是检验物理学理论的惟一手段,特别是现代物理学的发展,更和实验有着密切的联系。现代实验技术的发展,不断地揭示和发现各种新的物理现象,日益加深人们对客观世界规律…

智慧城市_城市大脑:加速构建智慧城市

(来源:天津数港)原标题:城市大脑:加速构建智慧城市加关注当前,伴随着5G、大数据、人工智能、区块链和新基建等一波又一波科技浪潮的到来,智慧城市的建设方兴未艾。然而,“智慧城市不智慧”的问题一直困扰着…

爱尔兰圣三一学院计算机全球排名,QS世界大学学科排名,爱尔兰圣三一学院20个学科进世界百强...

原标题:QS世界大学学科排名,爱尔兰圣三一学院20个学科进世界百强“爱尔兰、教育、悠久学术历史、世界一流、最大图书馆……”,看到这些关键词,个蹦入脑海中的是什么呢?相信大家都已经猜出来了,拥有如此之多…

nginx做服务器入口_「查缺补漏」巩固你的Nginx知识体系

Nginx篇基本介绍Nginx是一款轻量级的 Web服务器 / 反向代理服务器 / 电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器,主要的优点是:支持高并发连接,尤其是静态界面,官方测试Nginx能够支撑5万并发连接内存占用极低配置简单&…

Oracle 维护数据的完整性 一 索引

简介:索引是用于加速数据存取的数据对象,合理的使用索引可以大大降低i/o 次数,从而提高数据的访问性能. 当我们从一张表中检索我们需要的数据是,oralce往往会进行全表扫描,就是遍历所有的数据行,来找到我们需要的数据,并返回结果集给我们,这个过程就像下图: 当这个人需要去图书…

特征值_陶哲轩数学发现的故事 | 特征值特征向量等式

12月3日,陶哲轩在其个人博客上更新了一篇文章,https://terrytao.wordpress.com/2019/12/03/eigenvectors-from-eigenvalues-a-survey-of-a-basic-identity-in-linear-algebra/说他与合作者在arXiv上更新了此前关于特征值的文章Eigenvectors from Eigenva…

迪士尼研究院等将人造“神经纤维”用于软体机器人,赋予其“本体感知能力”!...

来源:机器人大讲堂 导读软体机器人模仿章鱼,象鼻,海星等动物而设计,栩栩如生,他们由软材料(硅胶,橡胶)构成,有着天生优良的环境适应性以及安全交互性。但是相比于传统机器…

计算机计算exp函数原理,exp()函数的数值计算中的系数

经过Cephes来源搜索后,我认为这是Pommier的翻译错误。这不是我第一次在Pommier的代码中看到错误。我建议在Gromacs中使用数学库。从exp.c在Cephe的,static double C1 6.93145751953125E-1;static double C2 1.42860682030941723212E-6;....px floor(L…

python中对象的概念是什么_Python 中一切都是对象,那如果类是对象,那(什么)是类呢?...

HelloAmadeus 2018-09-07 21:49:22 08:00 看点 python 源码实现就对"一切都是对象" 这种模糊的描述更清晰了. 举一个简单的例子如两个 int 相加, 伪代码如下: PyObject * Interger_Add(PyObject* left, PyObject* right) { PyIntObject* int_left (PyIntObject*) le…

C# 静态类和非静态类(实例类)

1.非静态类里面可以出现静态成员和非静态成员 using System; namespace shuzu { class dom_class{public string name "张三";private int age;public int Age//通过属性访问私有成员{get { return age; }set { age value; }}}class aclass {static void Main(s…

保存时间 默认_一些不起眼但又非常的实用的PPT制作技巧,大大节省PPT制作时间...

从PPT小白到PPT大神的过程中,我们总会无数次碰壁,无数次陷入困境。今天为大家带来的是一些不起眼的PPT技巧,但是非常的实用,不信就看下文吧!自定义访问工具栏在PPT中我们有很多的常用操作,例如「左对齐/右对…

人机融合智能:人工智能3.0

来源:人机与认知实验室摘要:人工智能(客观智能)与人类智能(主观智能)最有可能演变成为一对相生相克的阴阳对立统一体,从而开启一个全新的时代,即“人机融合智能时代”。在“人机融合…

计算机窗口预览图,window_Win7系统资源管理器加上预览窗格功能的方法,  图片缩略图是否太小?PPT - phpStudy...

Win7系统资源管理器加上预览窗格功能的方法图片缩略图是否太小?PPT如果预览一下是不是更好寻找文件?小编此次带来的一个比较实用的功能——在Win7系统的资源管理器开启窗格预览功能,不仅可以在右侧预览图片大图,还能预览PPT、表格…

用VB.NET(Visual Basic 2010)封装EXCEL VBA为DLL_COM组件(二)

——将EXCEL VBA代码移植到VB.NET .NET是微软公司在2002年推出的全新编程框架,支持多种语言应用程序开发。使用Visual Basic在Microsoft .NET Framework上编程,这就是Visual Basic.NET,简称VB.NET。 VB.NET是Microsoft Visual Studio .NET组件…