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科技前沿
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人工智能即将进入康复医学,你准备好了吗?

发布时间:2017-12-13 10:45:20     发布来源:公众号“国际康复会议与展览”     浏览次数:1154

    

       

      有位科技界的大咖说过,站在风口上,连猪也可以飞起来。而目前作为未来推动人类社会发展有着至关重要影响的技术,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI),可以说是在风口上的火箭,火的直接可以飞向太空了。

 

从20年前IBM研发的计算机“深蓝”(Deep Blue)战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫,到今年谷歌的AlphaGo击败中国围棋冠军柯洁, 人工智能技术在全世界持续升温,今年甚至成为了科技界的代名词。作为康复界的一份子,小编一直以来都有关注这方面的信息,今天想跟大家分享与探讨这项技术在康复医学领域的发展现状与未来前景。


       可能有些人觉得人工智能是高精尖的东西,对普通人目前还是遥不可及。事实上它已经不知不觉渗透到我们生活的方方面面了。比如说手机的语音识别功能(苹果Siri系统)、今日头条的智能推送功能、淘宝京东等电商的购买推荐功能、网游的挂机服务、很多大平台APP的在线客服等等都是人工智能技术的应用,而他们就是目前互联网时代大多数人生活中必不可少的元素。



       同时,随着人口老龄化问题的不断加剧,以及大众健康的意识愈发强烈,人们对于通过提升医疗技术,达到增强健康及延长寿命需求也更加迫切,因此,作为如今站在科技风口上的人工智能技术也必将成为推动医疗产业发展的重要动力。同时,人工智能技术与现代康复医疗技术也有了越来越多的交集,而且目前已有很多落地应用的项目与产品。

 

      我们首先谈一谈人工智能技术的两个核心:前端的交互技术后端的人工智能技术


     一、前端的交互技术


      1. 自然语言处理


       电脑时代,我们使用键盘、鼠标、触摸屏和电子设备互动。现在你只要冲着手机或屏幕说:“我要看《战狼2》”,几秒不到就开播了,这就是自然语言处理技术。自然语言的交互技术,也就是现在的人机语音聊天软件,它使所有需要人机交互的设备都能受益,是目前全球范围内的一大热点。 




        在医学上,它可以应用于以下几个方面:


   1) 各种医疗信息数据库的检索

   2) 医疗文献翻译

   3) 医护人员及病人的身份识别

   4) 医护人员实时操作语音记录的文字转化


        2. 体感和手势的互动

        所谓的体感互动是通过硬件互动设备、体感互动系统软件以及三维数字内容,来感应站在界面前的用户,当用户的动作发生变化时,界面显示的画面同时发生变化。体感互动系统运用体感识别与手势识别技术,真正的实现了利用人体的肢体语言来控制计算机,无需佩戴任何感应设备,轻松方便的控制想看的内容。这是最新一代的人机交互方式,是人机交互方法的革命性变革。

 

        应该说,这个技术已经在康复医疗领域有广泛的应用了,最常见的就是功能评定与康复设备中的应用。主要是患者在虚拟现实的场景或者游戏中,通过肢体完成某项任务,继而得出该任务需要患者使用的感官及肢体的功能评定信息,同时通过这种肢体训练达到头脑意识与身体机能有机结合的康复效果。




      3. 视觉识别和图像处理

       目前一般的智能系统的视觉识别和图像处理能力指的都是平面图像的识别功能,其实未来人工智能的方向应该是多维度的即时环境处理功能

 

       比如现在很流行的看护机器人,它不光要识别你的语言、姿势,甚至它还还要识别你周围的环境,而且要根据所有外部的因素综合运算分析后迅速做出反馈。它还要能像人一样跟你进退自如地来互动,甚至你走的时候,它会跟着你走,而且是保持一定的距离,这个都需要智能的视觉识别和图像处理技术来实现。

 

       我们再来想象一下,在未来医院病房中(其实在国外某些高端医疗机构已经在使用),病人每天的身体检查、药物配送、理疗等日常护理需求,都无需再转移病人,而是由配送机器人在预设的时间内把相关的设备及药物直接送到病房,并通过智能系统通知医护人员来病房为病人服务,这样大大提高了效率,节省了人力成本和时间成本。在这种情况下,配送机器人在配送过程当中就会使用到这种环境视觉识别和图像处理技术,以处理在医院中的复杂环境状况。

 

      二、后端的人工智能技术


1
人工智能技术的核心的算法

          AlphaGo战胜世界围棋冠军,它主要展现的是人工智能核心算法,这种算法让系统实现了深度学习,通过深度学习使系统变得越来越智能。这种深度学习的方法,或者说是思维,并不是单纯的复制人类,而是另一种完全不同的存在。

 

         有一位人工智能的专家是这么解释深度学习的概念的:人类在学习过程中,潜意识中是不断寻找学习的捷径,希望怎么简单怎么来;而人工智能是是依靠无休止的演练,分析数据,自我迭代来提升自己在这个领域的运算能力,是怎么复杂就怎么来。


 

       除了AlphaGo外,我再举一个跟医疗界相关的例子,IBM Watson机器人在2016年做了一件同样轰动世界的事情。一位在日本的女性身患重病,医生已经发觉自己束手无策了,Watson前后花了十几分钟时间,读了2000万页的医疗文献。注意!我没写错,是两千万页,这是什么概念?堆起来大概4000米高,超过六座广州塔的高度,然后给出自己的医疗建议,最后救了这个女性一命。从中你应该可以清晰地看到人工智能在深度学习能力上秀出来的强大肌肉。

 

       可以预计,凭借深度学习算法,人工智能未来将会成为医生作出病症诊断的最强大的工具,甚至在某些单一的常规病症的诊断分析,人工智能可以代替代替医生完成,而且能够保证很高的准确率,例如医疗影像的分析诊断,现在在医学界的人工智能领域是风口之一,被认为是最有可能率先实现商业化的领域。

 

当然,在相当长的一段时间内,我们还将处于弱人工智能阶段,再高效、精准的设备,也只能作为医生诊断的辅助工具。它可以使临床诊断准确率进一步提高,早期疾病的发现和诊治比以前更加提前,作为医生的好助手逐步取代一部分医生的工作,但不可能完全取代医生。


2
语音识别和语义识别

       语音技术相当于人的嘴巴和耳朵,负责表达和获取,而语义技术相当于人的大脑,负责思考和信息处理。我们自然发出的声音需要电脑转换成语言符号,再去识别文字,然后通过它来跟我们进行交互。

 

      我们举个形象的例子,假设你面对着具有语音识别和语义识别功能的医疗数据库查询系统,把“经颅磁刺激仪”说成“经颅刺激仪”(因为较为拗口,小编经常弄错)。通过系统的语音识别功能,系统已经把你需要传达的信息转化成数据进行检索,而其实你真正找的是“经颅磁刺激仪”,这时语义识别功能就会像百度纠正功能一样问你:你是要找“经颅磁刺激仪”才对,是吗?

 

       这就是语音识别和语义识别的区别与相互联系。

 

       大数据的入口是未来人工智能产业的关键!


        所有的人工智能技术都有一个重要的基础,那就是大数据。可以说人工智能是通过大数据来认识世界,并实现智能进化的。因为核心算法是相通的,因此未来人工智能产业的竞争不再是算法,而是数据,更精确的说法应该是得到数据的场景入口。

 

在互联网时代,几乎每个入口都会引起争夺,而每个入口争夺的成功者都会成为成功者,现在不可一世的BAT正是这个时代入口争夺的胜出者。而进入人工智能时代,入口的概念更是超越了传统的电脑概念和互联网概念。