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时势造AI 谈谈人类为啥没被大数据海洋淹没!

来源:【网易智能 】   2019/5/31 10:19:40
摘要:AI从大数据中拯救了人类,使我们免于淹没在数据之中,并给出明确的方向。在AI的帮助下,业务运营更妥当,软件应用运行更快,医生也得以使用更多的数据更好完成本职工作。

数据本应是人类的帮手,但如今人类却被数据淹没,不知所措。廉价的数据储存器以及自动数据收集引发了大数据革命,与过去相比,组织机构的数据一直在膨胀增长。从计算机日志文件到天气状况,从购买数据到电视播放量,庞大的数据一直在展示世界的方方面面。

但同时,仍有大量难辨真假的数据等待处理,有时它们并不投入使用,有时也会用作检测目前的趋势。而处理如此多的数据绝非易事。

比方说在医疗方面,新诊断技术的出现便意味着需要对患者收集比以往更多的信息。

医生不能也不会忽视病人的新信息。当诊断技术证实可投入正式使用后,便可用于挽救千千万万的生命。曾经CT和MRI这些诊疗工具并不常见,只在最复杂的案例中出现,但现在它们已不再罕见。随着这两种工具诊断越发准确,每次使用拍摄的图像数量也会增加。最近有研究表明,1999年平均每位患者拍摄82张CT图像,而2010年,图像数量增加了730%,达679张。

对于希望获得精准诊断的患者而言,这的确是个好消息,但同时也为放射科医生带来巨大压力。在医疗设备数字化的背景下,放射科的医生们筛选的数据也大大增加。研究还表明医生们为了保持工作量,需在在3至4秒内检查完一张图。

聘请更多的放射科医生是解决繁多工作量的一个方法,但培养专业人员耗时并不短。而且,假设当今图像的数目是30年前的50倍,难道放射科医生人数也相应提升至50倍吗?这个解决方法显然不可取。

因此,时势造AI。

AI能为这些医生们做什么呢?传统的AI计算机辅助诊断方法检测到问题后,需要医生手动发送诊断图像,十分麻烦。而在新的方案中,AI“持续在线”,并且能自动检测筛选图像。

AI不仅仅输出诊断信息。有些AI方案还可以对病例排序,确认哪个患者(如栓塞症患者)情况更严重,需要先看医生。比方说,癌症患者可以在几周内接受手术,但颅内出血的病人情况更为危急,濒死的几个小时是不可错过的救治时间。

AI并不是利用算法来取代放射科医生的工作,也不会取代任何获益于大数据的岗位。相反的是,AI是放射科医生们的主力工具,帮助他们持续关注病人状态。该科室的医生如果一天工作10至12个小时,那么一人可能就需要检查1万多张图像,而AI却可以帮助提升其准确率,减少工作负担。埃森哲(Accenture)公司在研究中发现,AI技术正重塑医疗服务,改善人类活动。

但如今仍未确定AI在医疗领域的价值,也不知晓AI是否已充分发挥其作用。AI不是完美的代名词,依然存在着一定的缺陷。但它也从“遥不可触”变成了一种实打实的技术。美国的食物与药品管理局在医药市场批准了部分AI支持方案,它们同时也获得了欧盟的许可。

数据仍在增长,CT和MRI仪器将变得更加准确快捷,每个病患的图像会更加全面。AI将帮助众多医生赶上数据的大流,他们也因此有了更多时间关注病人。

AI不会抢了业务数据分析师的饭碗,而是帮助他们处理数据时更加得心应手,比方说处理亚马逊等大公司数亿交易数据可不容易。AI也不会冲击IT行业的就业情况,但如果没有AI,业内人士也难以处理大量的日志数据。

汽车制造业也出现了类似的趋势。1928年,近50万人受雇于美国汽车业; 但现在数量已上升近一百万人。机器自动化并未给汽车制造业带来苦果,而是促进了更先进汽车的诞生。

然而讽刺的是,为了使AI更加精准强大,必须使用大量数据训练深度学习模型。也就是说,大数据是AI进步的一大前提;同样,为了充分利用大数据革命,首先需要AI的革命。

AI从大数据中拯救了人类,使我们免于淹没在数据之中,并给出明确的方向。在AI的帮助下,业务运营更妥当,软件应用运行更快,医生也得以使用更多的数据更好完成本职工作。

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