華大基因攜手阿里雲,AI 大數據助力基因測序;重慶未來 3 年投上...

2020-12-19 雷鋒網

圍棋之後是乳腺癌,谷歌DeepMind宣布AI轉向醫療領域

雷鋒網消息,DeepMind公司將與倫敦帝國理工學院的英國癌症研究中心領導的一些健康研究機構合作。與此同時,DeepMind也會繼續與英國國家醫療服務中心合作的研究工作。

這個項目的目標是,通過將機器學習應用於乳腺X光檢查,來探索新的方法以提高乳腺癌的檢測機率。乳腺X光檢查是通常用於檢查乳房健康狀況的X射線技術。DeepMind希望建立一種機器學習模型,能夠快速、準確地檢測出癌症的跡象,幫助醫生儘早發現癌症,以便儘早開始治療。

除了與醫生和醫療機構合作之外,DeepMind還將與谷歌的人工智慧健康研究團隊合作(二者均屬於Alphabet旗下公司),後者已在通過機器學習來檢測乳腺癌方面完成了自己的一些研究。DeepMind在一份聲明中表示,這一合作是由其新合作夥伴提出的,他們想要的就是DeepMind和谷歌的研究人員,「這樣,該項目便能利用兩支團隊的人工智慧專家,以及谷歌的超級計算機。」

DeepMind 從2016年2月起發布「DeepMind 健康」計劃,旨在用科技協助臨床醫護人員,從而改善治療方案。這包括開發一款名為Streams的App,用以監控病人的腎功能,以及2016年7月與英國眼科醫院合作開發能夠辨識眼部疾病的機器學習系統。和這次的癌症治療項目一樣,這些研究都得到英國國家醫療服務體系(National Health Service,NHS)的支持。

DeepMind、谷歌和英國國家醫療服務體系三者的研究協議目前設定周期為12個月,但如果合作夥伴同意,該協議時間可以延長。與DeepMind其他健康項目一樣,該公司將會在同行評議的期刊上發表所有的研究成果。

DeepMind表示,除了「解放醫生」以外,希望未來也可將這次研究結果用於身體其它部位癌症的治療。

華大基因攜手阿里雲 AI大數據助力基因測序

「得益於AI技術運用於基因測序,越來越多的孕期腫瘤病例被及早發現,並及早進行治療。」華大基因相關負責人表示。

據雷鋒網(公眾號:雷鋒網)了解,每1萬名孕婦中,就有1人可能患有孕期腫瘤。但因為放射性、侵入性等原因,很多檢測不適合在孕期進行。孕婦特殊的身體情況也常常掩蓋了病情,很多案例確診時已經是中晚期,錯過了最佳的治療階段。

無創產前基因檢測本來用於唐氏症候群等胎兒染色體疾病的篩查,並不是為癌症檢測設計,但得益於華大基因的大數據與AI技術,通過對百萬樣本及腫瘤基因特徵進行分析,使得識別無創基因檢測數據中的腫瘤信號成為可能。「在華大基因,基於無創數據被早期發現的孕期腫瘤案例已經逾40例,幾十個家庭因為疾病的早期發現而受益。」華大基因相關負責人介紹道。

迄今,華大基因已經完成了超過260萬例無創產前基因檢測、140萬例新生兒耳聾基因檢測、255萬例宮頸癌HPV病毒等基因檢測等,為數千萬家庭帶去了可及、平價的精準醫學服務,也積累了海量的數據。

而孕期腫瘤檢測只是華大將AI技術應用於基因大數據的方向之一,華大基因還使用AI技術對脫敏數據進行深入分析,並已開發出更精確的疾病、表型預測模型,構建出更精細的人群遺傳結構,並有望找到新的藥物靶點。

除了不斷積累數據,華大基因在計算能力方面也做了大量研究。通過與阿里雲合作,華大基因也將其計算能力擴展了成千上萬倍,其基因雲計算平臺BGI Online曾經在24小時內完成了千人基因數據分析,而普通方式需要數周時間。

目前,華大基因已經成為全球最大的基因數據中心之一,但它的目標不止於此。華大基因董事長汪建認為,目前數據還遠遠不足,只有立足民生,持續積累全方位、全周期、全覆蓋的生命大數據,並輔以合適的算法,才能產生影響人類未來的真正智能。

通用電氣聯手英偉達 AI優化醫療影像

雷鋒網了解到,近日,GE(通用電氣)宣布與英偉達達成合作,將利用Revolution Frontier CT升級全球範圍內的50萬臺醫療影像設備,並將在新的數據平臺中使用英偉達的技術。

據悉,GE方面將使用Revolution Frontier CT去升級全球範圍內的50萬臺醫療影像設備,而這一新技術的速度與前代圖形處理器相比要提升兩倍。

GE表示,平均來看,一家醫院每年會產生50PB數據,但只有3%的數據被分析、標記,從而可用於實際操作。因此,GE醫療還將在新的數據分析平臺中使用英偉達的技術,平臺的一部分將被置於英偉達GPU Cloud雲平臺上。

GE醫療總裁及CEO基蘭·墨菲(Kieran Murphy)表示:「醫療行業正在發生迅速變化,推動行業變革的技術應當反映這一速度。通過與英偉達的合作,GE醫療有能力提供未來的設備,即幫助醫療服務供應商,為全球患者優化診斷速度和準確率的智能機器。」

重慶未來3年投上千億,開展AI技術創新及應用示範

據重慶日報27日消息,日前從重慶市科委召開的人工智慧重大主題專項通報會上獲悉,重慶市已啟動人工智慧重大主題專項,未來3年,計劃吸引全社會創新實體投入上千億元開展人工智慧技術創新及應用示範。

據重慶市科委負責人介紹,重慶作為我國重要的老工業基地,人工智慧產業發展具有較好基礎。目前,全市正在開展人工智慧研究的高校和科研院所達100餘家,擁有人工智慧領域規模以上企業200餘家,在大數據云計算、智能網聯汽車、智慧機器人等領域具備一定的技術積累。2017年,全市新增人工智慧相關企業近100家,人工智慧產業規模近200億元。

據透露,2018年,重慶市將重點啟動雲計算大數據(超算)、智能感知等領域的一批重大主題專項;開展智慧機器人、智能網聯汽車、智能終端等人工智慧重大新產品開發主題專項;實施智能製造、智能物流等示範應用主題專項。

2019年,重慶市將重點啟動人機互動、智能物聯網等領域的一批重大主題專項;開展集成電路、無人機等人工智慧重大新產品開發主題專項;實施智能交通、智能醫療、智慧能源等示範應用主題專項。

2020年,重慶市將重點實施智能農業、智能政務、智能城管等示範應用主題專項;根據研發情況繼續實施雲計算大數據(超算)、智能感知、人機互動、智能物聯網等主題專項。

騰訊AI醫療落地「紅房子」可輔助篩查癌症

繼11月15日科技部發布人工智慧規劃,宣布騰訊成為國家隊一員,依託騰訊建設醫療影像國家新一代人工智慧開放創新平臺後,近日,騰訊與上海復旦大學附屬婦產科醫院(俗稱「紅房子」)籤署合作協議,雙方將藉助騰訊首款AI醫療產品——騰訊覓影,在AI+醫療領域展開合作和探索,應用在宮頸癌、乳腺癌等疾病篩查上。

據了解,復旦大學附屬婦產科醫院是騰訊在上海開展合作的首家醫院。此次與騰訊展開合作,將利用騰訊在網絡社交、騰訊雲、行動支付等領域的優勢資源,在微信公眾號、微信醫保支付、微信商保支付等眾多領域展開合作。

首先,醫院將打通公眾號與小程序,只要通過微信卡包,以電子就診卡的形式在微信端綁定社保卡,就可以實現社保卡從預約、掛號、就診到住院的全流程支付,徹底打通用戶網上就醫支付的「最後一公裡」。

騰訊覓影是把圖像識別、深度學習等領先的技術與醫學跨界融合研發而成,已具備對食管癌、胃癌、肺癌、糖尿病視網膜病變等病症的輔助篩查能力。

Amazon開設新的人工智慧實驗室 公布圖像識別等新服務

AWS表示,計劃開設一個新的機器學習實驗室名為「ML Solutions Lab」,將讓專家與客戶一起共同致力於構建新的基於人工智慧的技術。此外,Amazon還表示,將會向Amazon Rekognition添加新的功能,一個基於深度學習的圖像識別平臺,包括實時人臉識別以及識別圖像中的文字。

這些公告突出了Amazon對人工智慧的重視,這可以讓AWS和Amazon的零售業務受益。近幾個月來,Amazon已經在該領域發布了一系列公告。例如,Amazon在10月曾表示,將會與微軟公司合作開發一個名為Gluon的深度學習接口,這是一個用於培訓人工智慧模型的框架。

Amazon決定開設ML Solutions Lab也是很重要的,因為此舉標誌著更大力度地推進到業務諮詢領域,這是向最大型的企業用戶提供更多IT服務時候所需要的。

Amazon人工智慧副總裁Swami Sivasubramanian表示:「我們不能等著開發者通過Amazon ML Solutions Lab開始他們採用機器學習的旅程。Amazon ML Solutions Lab把最優秀的機器學習科學家所具備的專業知識與Amazon內部對客戶有著深度業務理解的實踐者相結合,幫助客戶加速機器學習,開始把機器學習融入他們企業組織內的工作中。 」

Amazon表示,目前包括華盛頓郵報、楊森製藥公司和世界銀行集團在內的多加客戶已經在與Amazon ML Solutions Lab合作了。

至於Rekognition,這個新的升級項展示了Amazon如何快速將人工智慧用於打造可以售賣給客戶、基於人工智慧的新產品。

對平臺具體的更新包括:檢測和識別圖像中的文本、對數百萬人臉的實時面部識別、以及在照片中檢測多達100張人臉。Amazon還表示,Rekognition在面部識別方面的準確度提升了10%。

Rekognition平臺的客戶包括知名的基於圖像的社交網絡平臺Pinterest。

Pinterest首席技術官Vanja Josifovski表示:「作為一個以視覺為驅動的平臺,Pinterest很大程度上依賴於圖像的速度和質量,但是這些圖像背後的文字同樣重要,因為這些問題提供了上下文並讓2億多活躍用戶能夠對圖像進行操作。通過使用Amazon Rekognition Text in Image,我們可以更好地、大規模地提取圖像中豐富的文本內容,在Amazon S3中保存的數百萬Pins都可實現較低的延遲。」

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