Salgın sırasında hızlı zorluk, AI iniş testi
Yazar | Sea Monster
Kaynak | Brain Polar Body (ID: unity007)
Bilinçsizce, yeni taç salgını ile yüzleşmemiz gergin aşamayı geçti.Geri dönüp baktığımızda, AI'nın yeni taç salgınına karşı bu savaşta vazgeçilmez bir katılımcı haline geldiğini görebiliriz. AI hesaplama gücünün ve virüs gen dizilimi için algoritmaların açılması, yeni koroner pnömoni tıbbi görüntüleme verilerinin AI teşhisi gibi yardımcı yöntemlerin uygulanması; toplu taşıma merkezlerinde AI sıcaklık ölçümü, bölge sakinlerinin topluluklara girip çıkmaları için AI maskesi tanıma ve hastanelerde Ürünlerin hastalara teslim edilmesi için akıllı robotlar, çevrimiçi tıbbi konsültasyon için AI müşteri hizmetleri gibi uygulamaların tanıtımı ...
Yapay zeka teknolojisi bu salgının önlenmesi ve kontrolünde destekleyici bir rol oynasa da, daha önce de söylediğimiz gibi, bu, insanların yapay zeka teknolojisini büyük ölçekli bir halk sağlığı olayına ilk kez uyguladıkları olabilir. Daha da önemlisi, salgının patlak vermesinden sonra, bu AI teknolojileri hızla indi ve yürürlüğe girdi ve sosyal yöneticilerin acil durumlara daha iyi yanıt vermesine etkili bir şekilde yardımcı oldu.
Bu AI anti-salgın deneyimlerini kaydetmek kadar önemli olduğu kadar, AI ürünlerinin hızlı iniş anti-salgınının pratik deneyimini de özetlemek önemlidir. Endüstriyel yapay zekanın uzun yolunda, daha hızlı ve daha istikrarlı gitmemize yardımcı olabilir.
Salgınla mücadele: Anti-salgının ön saflarında lider AI uygulamaları
Salgın bir savaş durumu gibidir.YZ'nin salgına karşı mücadelesinin her yönü zamana ve salgına karşı yarışmalıdır. Aşağıda görebileceğimiz AI hızları, birinci basamak hastanelerin, halk sağlığının ve ulaşımın acil ihtiyaçlarında neredeyse elde edilmiştir. Doğrulanmış yeni koroner pnömoni vakaları için en acil testle başlayalım. Nükleik asit teşhisine ek olarak, Tıbbi görüntüleme de önemli yöntemlerden biridir . Bununla birlikte, yoğun tarama görevleri karşısında, geleneksel doktorların okuma verimliliği elbette yeterli değildir.
Zaten daha olgun AI tıbbi görüntüleme tespiti , Salgın sırasında doğal olarak "sıcak proje" oldu. Şu anda, birçok AI şirketinin akıllı görüntüleme sistemleri, ülke genelinde pnömoni salgınları için belirlenmiş birçok hastanede kullanılmaktadır. AI görüntüleme teşhisinin yardımıyla, her bir pnömoni için ortalama tarama hızı on dakikadan onlarca saniyeye kısaltılabilir.
Daha acil bir başka senaryo, halka açık yerlerde anormal vücut ısısının taranmasıdır. Çeşitli şehirlerde, özellikle de birinci kademe şehirlerde işe yeniden başlanmasının başlamasıyla birlikte, hızla geri dönen insanlar, kentsel toplu taşıma yolcu akışındaki kalabalık baskısına neden oldu. Sıcaklık ölçümü nedeniyle insanların sıraya girmesini ve toplanmasını önlerken kalabalık halka açık yerlerde gerçek zamanlı insan vücut sıcaklığı ölçümü nasıl elde edilir? Bu, sıcaklık ölçüm cihazlarının "temassız indüksiyon", "yüksek verimli trafik" ve "yüksek sıcaklık personel uyarısı" gibi üç ana göstergeyi karşılamasını gerektirir.
AI çoklu insan vücut ısısı hızlı algılama sistemi Bu tür problemler büyük ölçüde çözülebilir. "İnsan vücudu / portre tanıma + kızılötesi / görünür ışık çift algılama" gibi yapay zeka çözümleri, çeşitli halka açık yerlerde çalışanlara ve diğer yüksek yoğunluklu insan akışı senaryolarında, salgın stabil olduktan sonra sorunu çözmek için anormal vücut ısısına sahip kişileri hızlı bir şekilde taramalarına yardımcı olabilir. Açık alanların trafik verimliliği ve kontrol edilebilirliği. Şu anda, yüksek yoğunluklu insan akışının vücut ısısı taramasına etkili bir şekilde yardımcı olan ve ön saflarda çalışanlar için enfeksiyon riskini azaltan bir dizi AI vücut sıcaklığı algılama sistemi, ulaşım merkezlerinde, ücret istasyonlarında ve hastane topluluğu giriş ve çıkışlarında kullanılmaya başlandı.
Diğer bir tipik senaryo, AI'nın salgın tarama ve bildirim çalışmalarında büyük miktarda tekrarlayan emeğin yerini alabileceğidir. İlk senaryo türü, personelin akıllı telefon anketleri ve bildirimleri yapmasına yardımcı olmaktır.Örneğin, akıllı robot giden hizmetler, topluluk anketlerini ve salgın bildirimi giden görevleri verimli bir şekilde tamamlayabilir ve ayrıca telefon görüşmelerinin içeriği hakkında görsel bilgiler oluşturabilir. İkinci senaryo türü, çevrimiçi tıbbi kurumların konsültasyonlar yapmasına yardımcı olmak için AI yanıtıdır.Örneğin, bazı sohbet robotları yeni koroner pnömoni bilim bilgilerinin akıllıca sorgulanması, akıllı konsültasyon ve şüpheli hastalara rehberlik gibi hizmetler sağlayabilir.
Bu AI uygulamaları, çok kısa bir sürede salgın önleme ön saflarına konulabilir ve kademeli olarak teşvik edilebilir ve ülke çapında anti-salgın senaryolarda kullanılabilir.Bir yandan, bu AI teknik ekiplerinin özverisi ve salgının ön saflarında yer alan ilgili departmanların ve çalışanların çabaları olmadan yapamazlar. Güçlü işbirliği, Öte yandan, AI teknolojisinin çok modlu senaryolarda yazılım ve donanım birleştirme ile uğraşırken ve AI geliştirme ve dağıtım süreçlerinin verimli bir şekilde uygulanmasında olgunluğunu görebiliriz.
Büyük testin arkasında: Aşırı operasyonlar altında AI anti-salgın hızı
Bu AI anti-salgın kampanyasında, iki "yüksek hızlı" eğilim ortaya çıktı, biri olgun teknolojilerin hızlı ve büyük ölçekli dağıtımı, diğeri ise yeni teknolojilerin hızlı uygulanması.
Birincisinin tipik sahnesi CT görüntülerinin inişidir.
Yapay zeka tıbbi bakımında, tıbbi görüntüleme, görüntü tanıma teknolojisi ile mükemmel uyumu nedeniyle çok olgun bir alan haline geldi. Anti-epidemik durumda, gerekliliklerin onaylanmasından testin tamamlanmasına ve başlatılmasına kadar sadece birkaç gün geçmektedir.Tam bir CT görüntüleme yapay zeka teşhis ürünleri setinin tamamlanması hala bazı "aşırı operasyonlar" gerektirmektedir.
Her şeyden önce, yeni koroner pnömoninin BT teşhisi yepyeni bir özelleştirilmiş üründür. Bu, hastanenin farklı koşulları nedeniyle, çeşitli vaka verileri ve doktorun bilgisayar çalışma ortamı kadar küçük, hastanenin ağ ortamı ve CT inceleme ekipmanı kadar hatalarının ayıklanması ve bağlanması gerektiği anlamına gelir. Bu nedenle kişiye özel hastanelerin ve sağlık kurumlarının ihtiyaçları ile iletişim kurmak çok önemli bir hazırlık çalışması haline geldi.
Bunlardan en önemlisi, erken AI eğitim modeli ve çevik geliştirmedir . Yeni koroner pnömoninin tıbbi görüntüleme teşhisi için birçok AI ekibi, Bahar Şenliği kadar erken bir zamanda Wuhan'daki birinci basamak hastanelerle işbirliği yaptı.Salgın bölgedeki hastaneler tarafından sağlanan büyük miktardaki gerçek tipik pnömoni vaka verilerine göre, BT görüntüleri için AI algılama modeli eğitimi ve Farklı hastalık kurslarının neden olduğu küçük örnekler ve büyük bireysel farklılıklarla özel senaryolar için hızlı ve yinelemeli çevik geliştirme.
İkincisi, AI ürünlerinin test edilmesi ve kurulmasıdır. AI algoritma ayar testi ile eş zamanlı olarak ilgili sunucu donanımının konfigürasyon testi de eş zamanlı olarak gerçekleştirilir. Yazılım ve donanım sistemlerinin koordinasyonu, yalnızca kapsamlı performans, güç tüketimi, kararlılık ve güvenlik sistemini değil, aynı zamanda gelecekte yapay zeka ürünlerinin büyük ölçekli tanıtımının maliyet faktörlerini de dikkate almalıdır.
Sonraki adım, ürün dağıtımıdır. Birincisi, platform tabanlı bir dağıtımı benimsemek ve entegre işlevler benimsemek, böylece yeni işlevler yapı taşları ve tak ve çalıştır gibi orijinal platformla entegre edilebilir. Ardından, uzaktan uzaktan dağıtım ve yerinde kurulum ağı ve ekipman dağıtımı vardır. Bunlar arasında donanım ürünlerinin hastane CT muayene ekipmanları ve iş bilgisayarları ile uyumluluğunu ve bağlantısını içerir, bu nedenle iletişim bağlantısının erken aşamadaki titizliği çok önemlidir.
Son olarak, sistem çevrimiçi hale geldikten sonraki son kapalı döngü, doktorlara operasyonel eğitim ve uzaktan bakım sağlamaktır ve doktorların CT görüntüsü + AI tanıma sistemi komutları altında şüpheli ancak belirsiz vakaların daha kesin teşhisini tamamlamasına olanak tanır.
Yeni teknolojilerin hızlı uygulanmasına gelince, AI sıcaklık ölçümü tipik bir örnektir.
Sıcaklığı tespit etmek için kızılötesi indüksiyon veya termal görüntüleme ekipmanı kullanmak zor değildir, ancak sıfırdan yapay zeka tabanlı bu teknolojiyi geliştirmek ve kullanmak, teknoloji geliştirme ve teknoloji sanayileşme yetenekleri için bir zorluktur. Piyasaya sürülen mevcut AI sıcaklık ölçüm teknolojisi ürünlerinden, insan vücut sıcaklığı ölçümünün hızlı gelişimi için esas olarak "insan vücudu / kişi tanıma + kızılötesi / görünür ışık çift sensör" modunu benimsiyorlar.
İnsan vücudu tanıma ve portre yüz tanıma, halihazırda yaygın olarak kullanılan yapay zeka teknolojileridir.Bu kez, harici kırmızı çizgi sensör kamera ekipmanı kombinasyonu ile, belirli bir alandaki yolcuların alınlarını tespit etmek için yüz anahtar noktası algılama ve görüntü kızılötesi sıcaklık kafes sıcaklık analiz algoritmalarından oluşan bir koleksiyon kullanılabilir. Sıcaklık şapka ile bile tespit edilir ve maske hızlı bir şekilde taranabilir.
Yapay zeka sıcaklık ölçümü, gerçek dünya senaryolarında esnek dağıtım için daha önemlidir. Birincisi, ana koridordaki çoğu yayayı hızlı bir şekilde tarayabilen ve yaya işbirliği veya zayıf işbirliği olmaksızın 3-5 kişi / grup için hızlı bir yüz sıcaklığı algılama sistemini tamamlayabilen sabit bir kamera pozisyonudur. Yüksek çevresel karmaşıklığa ve personel hareketliliğine sahip senaryolar için, personelin bulaşma riskini etkili bir şekilde azaltmak için akıllı telefonlar gibi mobil cihazlar da temassız uzaktan denetimler için kullanılabilir.
Daha önce Singapur'a inen AI sıcaklık ölçüm ürünü, termal kamera ve 3D lazer kamera ile donatılmış bir akıllı telefon. Vücut ısısını 3 metre içinde doğru bir şekilde ölçmek için mesafe ile birlikte analiz edilebilir. Ve bu ekipman setinin inmesi sadece iki hafta sürdü ve bazı yerli ürünlerin hazırlık süresi daha kısa sürdü.
Bu salgının büyük testi, bu AI teknoloji şirketleri için daha çok zorlu bir hayatta kalma mücadelesi ve aynı zamanda gelecekteki pazarı kazanmak için önceden hazırlanmış bir eğitim oyunu gibi.
Geçmiş bir önsözdür: "Savaş salgını" ndan sonra tıbbi yapay zeka için yeni fırsatlar
Salgın şiddetleniyor ve Bahar Şenliği tatiline denk gelse de, yapay zeka teknik ekiplerinin çoğu durumda neredeyse anında harekete geçtiğini gördük. Hızlı eylem yanıtı, uzaktan işbirliğinin verimli iletişiminden ve yapay zeka teknolojisinin kendisinin olgun birikiminden yararlanır. Örneğin, bulut aracılığıyla AI ekibi, AI algoritma çerçevesinin genel açılışını modüler bir şekilde uygulayabilir ve entegre bir şekilde veri madenciliği ve viral ilaçlarla ilgili gerçek zamanlı güncellemeler gerçekleştirebilir; örneğin, bu "savaş salgını" nda AI dağıtımı Aşırı hız, AI endüstrisindeki, özellikle de tıp ve sağlık alanındaki son yıllardaki sağlam deneyimlerden de kaynaklanıyor.
Sonra, bu "savaş salgını" ndan sonra, tıbbi yapay zeka endüstrisinin hangi salgın fırsatlarını başlatacağını da tahmin edebiliriz?
Gelecekte Çin'in halk sağlığı teknik destek sistemine daha fazla AI uygulamasının katılacağı öngörülebilir. Örneğin, tıp ve sağlık kurumları ve salgın önleme departmanları ilgili Salgın bulaşıcı hastalıklar için akıllı izleme sistemi , Enfekte popülasyonun ve etkilenen alanların önceden izlenmesini ve takip edilmesini sağlamak ve salgından önce zamanında önleme ve kontrol yapılmasını sağlamak. İkincisi, salgının halka açık yerlerde yayılma riskiyle başa çıkmak için mevcut kamu izleme sistemine akıllı insan vücudu sıcaklığı izleme gibi işlevler eklemektir.
Ek olarak, bu salgının acil durumlarına daha iyi yanıt verebilmek için medikal yapay zeka ile ilgili teknik ürünlerin modüler ve düşük kodlu geliştirilmesi bir trend haline gelecektir. Büyük AI platformları, birleşik arabirimlerle entegre genel AI araçları sağlayabilir ve bulut tabanlı ve hizmet odaklı bir biçimde salgın bölgelerdeki ilgili kurumlara AI yetenekleri açabilir.BT personeli, salgınla ilgili uygulama geliştirmeyi kısa sürede tamamlayabilir.
Daha geniş kapsamlı etki, yapay zekanın kamu tıbbı alanında geniş çapta yaygınlaşması olacaktır. Bu, AI teknolojisinin virüs taraması, ilaç aşısı geliştirme, tıbbi görüntü analizi, akıllı teşhis ve tedavi, akıllı sağlık yönetimi ve tıbbi robotlar gibi tıbbi bağlantılarla derinlemesine işbirliği geliştirmesini gerektirir. Aynı zamanda, Çin'in tıbbi kaynakları ve ekonomik düzeyindeki bölgesel farklılıkları dikkate alan tıbbi AI endüstrisi, AI şirketlerine, tıbbi kurumlara ve genel nüfusa fayda sağlayabilecek bir sağlık sistemi elde etmek için daha düşük maliyetli ve daha fazla iniş çözümüne odaklanacaktır.
Salgın krizden fırsata değişiyor. Ve bu tıbbi AI teknik ekiplerinin bu zor zamanda katkıları, gelecekte tüm endüstri tarafından kesinlikle ödüllendirilecektir.
