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| 本文作者： 張棟 | 2018-06-19 17:41 |
近日，百度研究院發(fā)表論文提出一種名為 “神經(jīng)條件隨機(jī)場”的病理切片分析算法，將腫瘤識別定位準(zhǔn)確率大幅提高準(zhǔn)確率超專業(yè)病理醫(yī)生。
據(jù)了解，在公開數(shù)據(jù)集大賽測試集上，該算法的腫瘤定位為，超過專業(yè)病理醫(yī)生水平以及由哈佛和麻省理工學(xué)院聯(lián)合團(tuán)隊所保持的最好成績。除了病理學(xué)切片分析方面的研究，百度還在探索在眼底影像、放射影像、以及智能問診等其他一些醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。
資料顯示，病理切片分析是癌癥診斷中的黃金標(biāo)準(zhǔn)。但是即便對于經(jīng)驗(yàn)豐富的病理醫(yī)生來說，病理切片的閱片流程也十分困難復(fù)雜。一張倍放大的電子化病理切片通常由超過十億個像素點(diǎn)組成，磁盤空間大小超過。然而淋巴結(jié)附近微轉(zhuǎn)移腫瘤細(xì)胞群可能最小只有不到像素的直徑。而一旦發(fā)現(xiàn)微轉(zhuǎn)移腫瘤細(xì)胞群，病人的治療方案和預(yù)后可能就會有極大差別。因此，詳盡的閱讀病理切片，且不漏掉任何一處具有臨床價值的病灶，如同大海撈針，是一項(xiàng)十分復(fù)雜和耗時的任務(wù)。
百度研究院提出一種深度學(xué)習(xí)算法，一次性輸入一組的圖塊，并聯(lián)合預(yù)測每一張圖塊是否有腫瘤區(qū)域。圖塊之間的空間關(guān)系可以通過一種名為 “條件隨機(jī)場”的概率圖模型來模擬。整套算法框架可以在GPU上進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，而不需任何后處理的步驟。
據(jù)悉，百度在Github上開源了整套算法代碼。
京時間6月19日早間消息，上周五，亞馬遜的20家股東團(tuán)體致信亞馬遜CEO杰夫·貝索斯（Jeff Bezos），要求他停止向司法部門出售該公司的人臉識別軟件。上月，美國公民自由聯(lián)盟（ACLU）曝光的文件顯示了警方如何使用這一名為Rekognition的軟件，隨后該軟件受到了更嚴(yán)密的審視。
多家民權(quán)組織已聯(lián)名簽署郵件，要求亞馬遜停止協(xié)助政府開展監(jiān)控，而多名國會議員也對這樣的合作關(guān)系表示了擔(dān)憂。
報道稱，致信貝索斯的亞馬遜股東團(tuán)體包括社會公平集團(tuán)，以及負(fù)責(zé)任投資西北聯(lián)盟。他們在郵件中表示：“我們擔(dān)心，這些技術(shù)會被不公平地使用，更多地去監(jiān)控有色人種、移民和公民社會組織。我們還擔(dān)心，銷售可能會擴(kuò)大至國外政府，包括一些威權(quán)政府。”
亞馬遜此前公開宣傳，警方如何使用其面部識別軟件，識別司法部門感興趣的對象。在亞馬遜網(wǎng)站上，俄勒岡州華盛頓郡的一名系統(tǒng)分析師解釋了，Rekognition如何分析包含30萬張被捕者照片的數(shù)據(jù)庫，與監(jiān)控畫面中出現(xiàn)的面孔進(jìn)行匹配。需要指出的是，這個數(shù)據(jù)庫中包含的是被捕的人，而不只是最終被認(rèn)定有罪的人。如果被捕者被認(rèn)定是無罪的，也不能保證他們的照片從這些數(shù)據(jù)庫中被清除。
Rekognition可以分析任何來源的圖像，這些圖像可以來自于任何警方監(jiān)控工具，包括閉路電視攝像頭、警用隨身相機(jī)，以及無人機(jī)。隨著美國在機(jī)場、入境處，甚至學(xué)校采用人臉識別技術(shù)，人們對隱私保護(hù)的擔(dān)憂也越來越明顯。
北京時間6月19日上午消息，谷歌旗下的Medical Brian團(tuán)隊開發(fā)了一種新的人工智能算法，可以幫助醫(yī)院預(yù)測病人的死亡時間，并有望在醫(yī)療領(lǐng)域展開更廣泛的應(yīng)用。
一名身患乳腺癌晚期的女士來到一家城市醫(yī)院，她的肺里已經(jīng)充滿液體。她看了兩位醫(yī)生，還做了一次放射掃描。醫(yī)院的電腦讀取了她的生命體征，估計她在住院期間去世的概率為9.3%。
之后輪到谷歌出場。該公司開發(fā)的一種新型算法讀取了這位女士的175,639個數(shù)據(jù)點(diǎn)，然后測算其死亡風(fēng)險為19.9%。她幾天之后便去世了。
今年5月，這位女士的故事被匿名發(fā)表在谷歌的一篇研究報告中，希望借此凸顯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)療行業(yè)的潛力——這種技術(shù)很擅長使用數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)和提升。谷歌開發(fā)了一種工具，可以預(yù)測很多病人的結(jié)果，包括他們可能的住院時間、再次住院的概率以及短期內(nèi)死亡的概率。
最令醫(yī)療專家印象深刻的在于，谷歌可以篩選之前無法獲得的數(shù)據(jù)：埋藏在PDF文件中的注釋或舊資料中的潦草筆記。這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會獲取所有非常規(guī)信息，經(jīng)過分析之后進(jìn)行預(yù)測。不僅如此，它的速度也比目前的技術(shù)大幅加快，準(zhǔn)確率同樣大幅提高。谷歌的系統(tǒng)甚至可以顯示具體哪項(xiàng)記錄導(dǎo)致其得出現(xiàn)有的結(jié)論。
谷歌人工智能主管杰夫·迪恩（Jeff Dean）今年5月表示，谷歌的下一步計劃就是將這套預(yù)測系統(tǒng)應(yīng)用到診所。迪恩負(fù)責(zé)的醫(yī)療研究部門Medical Brain正在開發(fā)多款能夠預(yù)測疾病的人工智能工具。
援引澎湃新聞6月18日報道，記者在北京市海淀區(qū)京東上地配送站看到，20余臺京東配送機(jī)器人整齊排列，進(jìn)行首次全場景常態(tài)化配送發(fā)車儀式。上午10時整，隨著調(diào)度平臺命令發(fā)出，首批載有618訂單的3輛京東配送機(jī)器人依次發(fā)出，自動奔向訂單配送的目的地。
運(yùn)營線路和車型方面，此次運(yùn)營的區(qū)域覆蓋配送站西側(cè)的居民聚集區(qū)，和附近的中關(guān)村軟件園，由智能的調(diào)度中心進(jìn)行多線路、多車型調(diào)度統(tǒng)籌和配送安排。為了滿足片區(qū)消費(fèi)者不同時段、不同單量的收貨需求，京東自主研發(fā)及投資的多款配送機(jī)器人同時參與，根據(jù)訂單量智能匹配車型并完成配送，京東第四代配送機(jī)器人概念機(jī)型也在現(xiàn)場亮相。
據(jù)了解，參與運(yùn)營的京東配送機(jī)器人最多同時配備30個取貨箱，最大限度地提高了配送效率，最高15千米每小時的行駛速度也大大拓寬了配送機(jī)器人的服務(wù)范圍。
京東配送機(jī)器人運(yùn)營工作人員告訴記者，京東配送機(jī)器人已經(jīng)常態(tài)化運(yùn)營，“因?yàn)橄聠瘟亢蜋C(jī)器維修的原因，無法準(zhǔn)確到每天運(yùn)營。但可以說是常態(tài)化運(yùn)營了。”
本次運(yùn)營不僅囊括了小區(qū)配送、園區(qū)配送、快遞員接駁等多種應(yīng)用場景，還通過智慧配送站的多車型、多線路循環(huán)配送探索全新調(diào)度運(yùn)營模式，為配送機(jī)器人規(guī)模應(yīng)用和更廣布局進(jìn)行了先行嘗試。
記者現(xiàn)場看到，京東配送機(jī)器人已具備了自主停靠配送點(diǎn)，自動避障，自己等待紅綠燈的功能。
在送貨過程中，京東配送機(jī)器人自主停靠配送點(diǎn)，由雷達(dá)+傳感器進(jìn)行360度環(huán)境監(jiān)測，自動規(guī)避道路障礙與往來車輛行人，準(zhǔn)確識別紅綠燈信號并做出相應(yīng)決策，做到了自動化配送的全場景適應(yīng)。
一路上，配送機(jī)器人智慧化的表現(xiàn)引得許多路人駐足觀看，在即將到達(dá)目的地時，后臺系統(tǒng)將取貨信息發(fā)送給用戶，用戶可自由選擇人臉識別、輸入取貨碼、點(diǎn)擊手機(jī)APP鏈接等三種方式取貨。據(jù)本次配送場景既包含小區(qū)配送、辦公園區(qū)配送，還可以完成配送站到快遞員之間的中短距離往返接駁，極大地減少了人員往來次數(shù)，提升了運(yùn)營效率。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
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