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AI+顯微鏡 傳統(tǒng)儀器與創(chuàng)新科技的碰撞

[2018/11/23]

  近日,谷歌發(fā)布了大型機(jī)器人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù),用以促進(jìn)AI的發(fā)展,而這一舉動(dòng)無(wú)疑是將AI這項(xiàng)本就不平凡的技術(shù)推向了風(fēng)口浪尖。毋容置疑AI的發(fā)展帶給我們前所未有技術(shù)體驗(yàn)的同時(shí),也不斷向新高度攀升。

  以AI面部識(shí)別技術(shù)為例,以這項(xiàng)技術(shù)為主導(dǎo)的人臉識(shí)別已經(jīng)在安防等領(lǐng)域有較為廣泛的運(yùn)用了,而近日, 《紐約雜志》發(fā)表了一篇關(guān)于將AI面部識(shí)別技術(shù)運(yùn)用于動(dòng)物面部識(shí)別的文章,并講述了其突破的難點(diǎn),圍繞其對(duì)相關(guān)工作人員的幫助,做了一定的說(shuō)明。
 
  可見(jiàn),人工智能圍繞傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行發(fā)展是當(dāng)前的主流方向之一,而今天小編要講的人工顯微鏡,就是其在醫(yī)療領(lǐng)域的全新發(fā)展。日前,騰訊人工智能實(shí)驗(yàn)室對(duì)外宣布,一款將人工智能與顯微鏡技術(shù)相融合的全新人工智能顯微鏡進(jìn)入研發(fā)測(cè)試階段。
 
  或許很多人會(huì)有所疑問(wèn),顯微鏡的主要功能是“觀察入微”和人工智能似乎并沒(méi)有什么聯(lián)系,人工智能顯微鏡到底智能在哪呢?其實(shí)要回答這個(gè)問(wèn)題并不難,傳統(tǒng)顯微鏡雖然能夠幫助人們觀察到圍觀世界,但相對(duì)的,判斷視野中畫(huà)面的工作還是由人來(lái)完成,也就是說(shuō),傳統(tǒng)顯微鏡只起到觀察的作用,篩選信息、判斷畫(huà)面中的內(nèi)容、計(jì)算相關(guān)數(shù)據(jù)、書(shū)寫報(bào)告的過(guò)程都是由醫(yī)生單獨(dú)完成的,這對(duì)醫(yī)生的病理學(xué)知識(shí)以及經(jīng)驗(yàn)都是極大的考驗(yàn)。當(dāng)然,這樣的醫(yī)生有很多,但還是存在供不應(yīng)求的情況。而人工智能顯微鏡,智能的地方正是在于在滿足顯微鏡觀察職能的同時(shí),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別、檢測(cè)、定量計(jì)算和生成報(bào)告。
 
  對(duì)于人工智能顯微鏡而言,只要醫(yī)生足夠?qū)I(yè),那么龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)就是他的經(jīng)驗(yàn)來(lái)源,顯微鏡作為醫(yī)生觀察微觀世界的工具同時(shí),也是人工智能的“眼睛”。人工智能顯微鏡可以對(duì)圖像庫(kù)的深度學(xué)習(xí),對(duì)顯微鏡觀察到的畫(huà)面進(jìn)行一定的判斷與分類,并且可以非?焖俚牡玫疆(huà)面中的一些必要數(shù)據(jù),將病理切片數(shù)字化,通過(guò)AI算法輔助分析協(xié)助醫(yī)生完成工作。
 
  以瘧疾為例,瘧疾是一種顯微鏡切片難以識(shí)別的疾病,如果借助傳統(tǒng)研究手段,不但人力成本和時(shí)間成本巨大,而且準(zhǔn)確度難以保證。但是,通過(guò)人工智能驅(qū)動(dòng)的顯微鏡,在半小時(shí)內(nèi),AI就可以完成血片中的瘧疾寄生蟲(chóng)的識(shí)別與計(jì)數(shù),幫助醫(yī)療人員更好的完成醫(yī)護(hù)工作。
 
  就目前而言,AI+顯微鏡的思路仍處于發(fā)展階段,像IBM、麥克奧迪等公司都在人工智能顯微鏡的研究上有大量投入,人工智能顯微鏡的眼光也不會(huì)僅僅停留于醫(yī)療制藥,生物學(xué)研究、海洋學(xué)研究、農(nóng)業(yè)研究都是人工智能顯微鏡的重點(diǎn)突破領(lǐng)域。
 
  AI作為創(chuàng)新的科技理念,近年來(lái)已經(jīng)得到了充分認(rèn)可,清華大學(xué)就著手建立昌平校區(qū)主攻人工智能應(yīng)對(duì)未來(lái)科技發(fā)展。就目前而言,人工智能顯微鏡作為一種傳統(tǒng)儀器與創(chuàng)新科技的交融,一定程度上為未來(lái)儀器發(fā)展提供了一個(gè)可行的方向與思路。雖然現(xiàn)在智能化儀器仍處于發(fā)展階段,但是相信隨著數(shù)據(jù)庫(kù)的逐漸完善,技術(shù)的持續(xù)提升,傳統(tǒng)儀器與AI直接的結(jié)合將更加緊密。

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