“深耕科技前沿动态，解读科技背后真相，瞄准科技产品评价”
近日，2021世界互联网大会乌镇峰会正在举行。本次大会第六次向全球发布14项世界互联网领先科技成果。成果集中在“产业赋能与协同发展、智慧社会与公共治理、社会生活与公共服务、社会责任与数字公益、高感知智慧生活”五个应用领域。
本文为您解读与“社会生活和公共服务”相关的领先科技成果:
1.“人工智能驱动的重大疾病动态画像新技术及远程高效防控体系”
——北京邮电大学
2.“大规模图形计算系统GeaGraph”
——蚂蚁科技集团有限公司
这两项成果是与AI动态成像密切相关的前沿技术成果，涉及AI动态图成像技术、深度学习、机器视觉等一系列新兴技术。尤其是后疫情时代，远程医疗场景逐渐走入千家万户，开启了健康新生活的新医疗模式和新路径。这些场景的实现需要新的医疗技术的辅助，如远程和在线诊断、病理部位的实时成像等。
那么，AI动态影像技术对智慧医疗和远程医疗有帮助吗？
“智能医疗”
智慧是一个新兴的医学术语。通过建设健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医护人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步实现信息化。在不久的将来，更多的人工智能、传感技术、动态影像技术等高新技术将融入医疗行业，让医疗服务真正实现智能化，推动医疗事业的繁荣发展。相信在中国新医改的大背景下，智慧医疗正在走进普通人的生活。
深度学习和机器视觉
深度学习是机器学习研究的新领域，其动机在于建立和模拟人脑的神经网络进行分析学习。简单来说就是模仿人脑解释数据的机制，比如图像、声音、文本。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，将底层特征结合起来，形成更抽象的高层表示属性类别或特征，从而发现数据的分布式特征表示。比如在围棋界战无不胜的阿尔法狗的工作原理就是深度学习。
人类生活在图像的世界里，但在机器的大脑里，这个美好的世界只是一堆死板的数字。人的眼睛每0.2秒转动一次，无时无刻不在获取图片，无时无刻不在学习和训练。然而，这种天赋是经过大自然亿万年的进化才发展到现在人类视觉的水平。而且人的大脑皮层有三分之一是用来处理视觉信息的，身体会花费大量的能量来处理视觉信号。机器呢？机器视觉始于深度学习算法。在机器视觉领域，卷积神经网络不断优化，开始在图像识别中大放异彩，成为机器视觉中具有里程碑意义的关键算法。
“基于人工智能的疾病动态成像”
AI疾病动态成像技术，利用一组快速获取的病变部位、组织或细胞的图像，生成‘基本真实’的数据，无需人工标注。然后，它利用卷积神经网络自动创建算法，可以快速分析大量图像。这是一种基于AI图像数据分析的深度学习算法，正在改变医学、医疗器械、生物学等领域。比如在本次世界互联网大会上，北京邮电大学研发的“人工智能驱动的重大疾病动态画像新技术及远程高效防控系统”就是一项适用于智慧医疗和远程医疗的AI疾病动态影像技术。
近年来，随着人工智能、大数据等新一代信息技术的蓬勃发展，后疫情时代的智能医疗、远程医疗正在从专家的预测变为现实，并日益深刻地影响着人们的生产生活。与传统医疗模式不同，智慧医疗通过“人性化”的交互、大数据分析和人工智能技术，帮助医生进行远程病变检测和病理动态成像，提高诊断准确率和效率，对提升医疗服务水平、缓解医疗资源短缺将发挥重要作用。
