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近幾個月,在AI賦能未來醫療的思考特別多,受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網:
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/
中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22
新冠大流行將加速醫療AI革新
—————————————
2020年元旦前夜,一家位於加拿大多倫多市的人工智能(AI)企業BlueDot捕捉到一些異常:中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例,BlueDot迅即反應,運用自然語言處理、機器學習等技術,結合大數據和定位追踪,迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀,正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎(Covid-19),這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。
BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用,過去幾個月裡,AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用:從疫情預測到篩檢,從接觸警示到快速診斷,從前線無人配送到實驗室藥物研發,人工智能助力防疫派上了不少用場,為特定場景應用賦能。
隨著疫情在全球蔓延,AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國,基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具,當人們靠近確診病例時,就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸,阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例(比人類檢測快了近60倍),準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景,代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州,電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統,一旦老人出現身體異常症狀,系統就會發出即時警報。
不過,目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說,過去四個月內,AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出,我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性:預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然,AI的零散表現也有客觀原因:醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種;且在新冠疫情襲來之前,我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性,沒有提前採取相應的技術預防措施;最為關鍵的是,我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。
把目光看向未來,我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。
首先,作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說,機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫,名為CORD-19。它將相關數據進行彙編,並把最新研究集中收錄,匯總的格式可被機器讀取和解析,以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS(非典型肺炎)、MERS(中東呼吸綜合症)等關聯術語的醫學專業學術文章。
其次,眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)估計,全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中,他們正在進行數以萬計的實驗,並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。
3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」,匯集與疫情相關的大量信息,包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓,幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況,以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次,下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月,阿里巴巴便推出了一種AI算法,該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練,並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後,阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源,與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據,推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。
據估計,現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計,AI醫療市場的年複合增長率為41.7%,從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元,主要分佈在六大領域:醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發,新冠疫情期間浮現的種種需求,將加速AI賦能醫療的場景落地。
在後疫情時代,我期待AI將加速融入醫療體系,賦能並推動醫療改革。其中深度學習(Deep Learning),即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力,是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡(Deep Neural Networks)作為AI的一個子領域,已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查,以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
AI賦能醫療,首先能簡化及優化現有的醫療流程,例如醫院的作業流程,保險履約的繁複流程。將AI與RPA(Robotic Process Automation 機器人流程自動化)結合,可對某項工作流程進行智能拆解及優化,進而大大提高醫療系統的運營效率,預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化,AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量,無論在數量上還是精度上都是機器級別,遠非人類所及。
有了充份的醫療大數據作為基礎,AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據,就可以根據跟踪動態數據的波動變化,進行數據驅動的診斷,並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而,再先進的技術系統要做到真正有效,勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接,此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。
再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR(基因編輯)等醫學突破方面,AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業,研發一種新藥往往需要付出高昂的投入,某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗,也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在,科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量,測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響,這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一,這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子,以複製主要病毒蛋白為靶標,早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代,用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本,整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。
不久的將來,隨著醫療科學和電腦科學進一步融合,我們將進入一個全面自動化的AI時代,到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高,將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來,下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。
或許再過15年,許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們,幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門,如果需要進行手術或者外科治療,通常會由機器人操作,或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來,醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上,醫療專業人員及富有同情心的護理人員,將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統,但更多的時間會與患者溝通,安撫他們的傷痛,為他們提供情感扶持。在我的想像裡,15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的:
***
2035年一個冬季早晨,我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間,刷牙的時候,洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘,我的私人AI醫師助理發出了警報,顯示我的唾液樣本部分指數異常,並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時,醫師助理返回了分析結果,判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後,我的AI醫師助理建議,如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話,有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前,家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息,她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛,一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
***
當然,凡涉及到患者的醫療記錄,就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為,任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步,是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題,應該有更為創新的技術方法來應對。
好消息是,近年聯邦學習(也被稱為分佈式學習)已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術,患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備,機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理,再進行後續整合。聯邦學習、同態加密,結合可信硬體執行環境等技術,將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好,以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。
這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實:整體人類命運是共同體,人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上,國際合作曾消滅了全球延燒的天花,也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界,控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域,每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進,全球化的數據科學,將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。
AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作,也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。
經歷這次疫情,我們應清醒地意識到,要將人類醫療體系推往新的高度,著實需要傾盡全球之力。
創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士
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創新工場DeeCamp 2020正式啟動。歡迎向我們推薦優秀的學員。
世界在變,DeeCamp 初心不變。新內容,新形式。新人才,新使命。一個半月時間,免費聆聽學術大師、工業界領軍人物親身教誨,學習科技與創投規律,實踐用AI解決前沿問題。只對全球在校大學生開放!過去兩年也都有台灣同學來參加哦。
下文來自創新工場微信公眾號
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DeeCamp 2020啟動,邀請全球AI菁英共克世界變局下真實難題!
2020 年是不尋常的一年。世界在變,初心不變。即日起,創新工場聯合華為共同推出“DeeCamp 2020 全球 AI 領軍人才培養計畫”。
圍繞“世界變局下的 AI 人才新使命”這一核心主題,入選的 200 位高校大學生將在一個多月的時間裡,接受世界頂尖導師陣容的授課指導,嘗試用創新思維和前沿 AI 技術,迎接新挑戰,解決新問題,擔負起 AI 人才的新使命。
DeeCamp 訓練營面向所有電腦、數學、自動化等AI領域相關專業本、碩、博在校生開放報名,全程免費。
DeeCamp 2020 全球 AI 領軍人才培養計畫分為大師課和開放性競賽兩部分,課程和專案實踐全部轉為線上進行。成功加入訓練營的200名學員,將獲得多位 AI 科研及產業領域頂級大師親自線上授課。他们有:
▍李開復 創新工場董事長兼CEO
▍張亞勤 世界級科學家和企業家,清華⼤學“智慧科學”講席教授
▍吳恩達 全球知名的人工智慧專家,Coursera的創始人及董事長,斯坦福大學電腦系兼職教授
▍張宏江 世界多媒體和人工智慧研究領域一流科學家,源碼資本投資合夥人
▍周志華 人工智慧領域世界級專家,國際AI學會“大滿貫” Fellow華人第一人,歐洲科學院外籍院士,南京大學人工智慧學院院長
▍張潼 人工智慧領域世界級專家,機器學習、大數據分析領域的頂級學者,香港科技大學電腦系和數學系教授
▍俞敏洪 新東方教育科技集團創始人、董事長,洪泰基金創始合夥人
▍徐輝 創新奇智聯合創始人、首席執行官,創新工場合夥人
▍唐文斌 曠視聯合創始人兼首席技術官
▍曹旭東 Momenta創始人兼首席執行官
▍汪華 創新工場聯合首席執行官,管理合夥人
▍王詠剛 創新工場首席技術官,創新工場人工智慧工程院執行院長
學員們還能與來自全球的 AI 精英共同組隊參加線上競賽,衝刺大獎。此次,DeeCamp 人工智慧訓練營將以往的線下實踐課題改為線上競賽形式。
不同於常見的 AI 領域競賽,DeeCamp2020 開放性競賽不以完成某一具體指標為目的,而是讓同學們組隊完成一個完整的創新項目,鼓勵其用創意向現在和未來人類面臨的科技問題發起挑戰,找到用 AI 技術改變真實世界的機會。對於提交的最終結果,評委將從“創新性、先進性、潛在價值、呈現結果”四個維度進行評估,最終評出總冠軍及各賽道冠軍,最高獎項獎金達人民幣100,000元。同時,優秀學員還有機會參加與神秘科學家評委的午餐/晚餐交流會!
DeeCamp2020 開放性競賽共設立五大賽道:
• 用 AI 應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
• AI 賦能的商業決策與商業流程優化
• 自動駕駛的技術突破與前沿創新
• AI 驅動的教育新工具和新方法
• 人工智慧的創新思考與前沿設計
▍賽道一:用 AI 應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
COVID-19 新冠病毒讓全世界共同經歷了恐慌、病痛和隔離,也凸顯出全球公共衛生危機對全球經濟與個人生活的重大影響。科技是扭轉戰局、提高社會組織與協同效率、提升全人類衛生水準的重要武器。無論是疫苗研製,新藥研發,臨床數據分析,流行病學分析,還是對與疫情相關的社會學、傳播學等問題進行深入調研,以大數據、機器學習為代表的人工智慧技術都可以發揮重要作用。
請加入我們,一起探索用大數據、機器學習等前沿科技改變全球公共衛生狀況,應對全球危機的新思路、新方法、新技術和新產品。
▍賽道二:AI 賦能的商業決策與商業流程優化
全球經濟和投融資環境進入了 2008 年金融危機以來的又一個艱難時期:經濟全球化的美好願景正遭遇貿易紛爭、意識形態分歧乃至全球疫情的多重打擊,資本市場和供應鏈生態面臨極大的不確定性。
新一代的大數據和人工智慧技術該如何幫助人類更好地應對危機?如何根據市場、行業、社交網路等數據更準確預測經濟趨勢並指導商業決策?如何利用 AI 技術提升商業運行效率,優化供應鏈管理等核心業務流程?
請與我們一起探討用 AI 技術輔助商業決策或提高商業效率的創造性方法,更好應對全球經濟變局。
▍賽道三:自動駕駛的技術突破與前沿創新
自動駕駛是人工智慧眾多領域中,最具技術挑戰性和應用前景的方向之一。最近幾年,自動駕駛的科研、產品和工程團隊越來越注重在真實場景、真實約束條件下打磨演算法和產品,力爭儘早實現自動駕駛技術的大規模商用。隨著自動駕駛所依賴的感測器、車載晶片、車聯網等技術的不斷發展,前沿人工智慧演算法有可能在更高效、性價比更好的自動駕駛平臺上突破更多的技術與產品瓶頸。
在本賽道中,團隊有機會利用真實場景採集的高品質數據,結合真實計算環境,學習和實踐自動駕駛技術在產品、工程領域的最佳路徑,並挑戰演算法和算力的極限。
▍賽道四:AI 驅動的教育新工具和新方法
教育是人類智慧得以延續和發展的載體。以 AI 為代表的前沿科技,已經在今天的各類教育平臺、各種教學形式中發揮了積極作用,即將成為未來教育的主導因素之一。
如何利用科技手段實現真正的因材施教?如何幫助老師規劃教學路線、提高教學效率?如何通過智慧互動、自動測評、持續改進等形式激發每個人的學習潛能?
AI 時代,教育工具和教育方法將在技術推動下持續變革。你們的技術、創意與工程實現,也是這一歷史變革的重要環節。
▍賽道五:人工智慧的創新思考與前沿設計
自上世紀四五十年代發端以來,AI 技術經歷多次反覆運算,今天以深度學習為代表的新一代 AI 已經創造出超越人類的圍棋程式,可以自動駕駛汽車的智慧演算法,可以獨立執行任務或與人協作的機器人……但AI在認知能力、推理能力、對複雜環境的感知能力、在複雜場景中的規劃和決策能力等方面,還與人類水準相差甚遠。
人類與生俱來的創造力對AI是九重天外的挑戰,有哪些新思路、新方法、新技術可能幫助我們開闢更廣闊的 AI 新天地?請利用你們的科研積累,發揮你們大膽突破的創新能力,用最直觀的創意演示系統向人們揭示 AI 未來可能的技術路線與應用場景。
▌報名流程及時間安排
時間安排:
報名及選拔時間:即日起至5月29日
學員名單公佈:6月3日
大師課上課時間:6月6日至7月5日每週六周日上午
開放競賽成果提交:7月26日
競賽結果公佈:8月5日
報名流程:
考慮到今年上半年全球大學師生的實際情況,本屆DeeCamp採用導師或實驗室推薦與自薦報名相結合的方法,並根據推薦和自薦材料綜合選拔錄取。
1)官網註冊:在 DeeCamp 官網(deecamp.com)完成註冊並填寫個人資訊;
2)準備申請材料:pdf 檔需在個人中心上傳,視頻請上傳至組委會可以訪問的平臺並在下一步報名時填寫訪問位址;
3)點擊報名:進入活動頁面點擊報名,提交必要資訊並完成報名;
4)等待通知:你可能會收到一次遠端面試的邀請,請留意郵箱資訊並準時參加。
*申請材料包括:
一份 PDF/DOC/DOCX 格式的檔,內容包括你的簡歷、項目經歷、曾獲獎項、曾發表論文及對應會議/期刊、推薦信或自薦信,以及其他能讓我們知道你很優秀的材料,請整理在一個檔裡集中上傳;
一段自我介紹視頻,時長 3 分鐘以內,將用於向選拔參考(可選項,建議提供,以便我們更好地瞭解你)。
▌關於DeeCamp人工智慧訓練營
DeeCamp 的名字來自歷史上由 O' Reilly 組織的 Foo Camp(一個完全由與會者設計流程、議題、內容的 unconference)。DeeCamp 用類似的命名方式,希望建立一個為學生服務、充分發揮學生自主精神的 Deep Learning Summer Camp,既有統一的課程和專案安排,也借鑒 unconference,放手讓學生自我組織、自我管理、自我表現。在 2019 年度暑期訓練營期間,學員們在順利完成課程和實踐的同時,自行組織了 24 場分享會,涵蓋深度學習、機器學習、對抗神經網路等十餘個主題。
DeeCamp 訓練營由創新工場於 2017 年發起,旨在提升高校 AI 人才在行業應用中的實踐案例經驗,同時推進產學研深度結合的公益性質 AI 訓練。
在過去的三年中,DeeCamp 總計收到來自全球 1000 餘所高校超過 20000 份報名申請,已有 1000 余名學員順利結業。
到 2019 年,DeeCamp 人工智慧訓練營已初步建立了以創造性的團隊工程實踐專案為主幹,以打通學術、產業邊界的系統性知識培訓為支撐,聚焦未來科技變革與商業發展,成規模、可複製的人工智慧應用型人才培養體系。
DeeCamp 獨創的“知識授課+實踐專案”模式,讓學員們既可以近距離與科研及產業領域大師溝通交流,也可以與志同道合的小夥伴結隊,親身體驗 AI 技術如何轉化為產業應用、積累實踐案例經驗。
聯合主辦方:創新工場、華為
雲平臺:華為雲
課題合作企業:曠視科技、Momenta、路孚特
合作媒體:量子位
報名連結:https://deecamp.com/#/activityRegistration?id=1
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以拉或InDesign這兩個
有沒有類似word那種功能
油漆桶點兩下可以一直複製格式的設定呢?
我常常在排名單的時候都要一個一個用滴管吸
是否有類似word那樣
點兩下油漆桶可以一直複製格式呢
然後只要一直反白選取就可以貼上格式的功能勒
阿豆比應該不會沒想到這點吧...
我印象中這功能PS好像有用成功過
一定是我不知道怎麼用對吧!!!!五樓!!!!!
請大家教教我............orz
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