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吴恩达最新动态:新公司极有可能做AI医疗

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AI科技评论按:吴恩达的新公司宣布成立快一个月了··|,一直没有新动静··|--。不过从最近几天的推特动态上看··|,未来新公司的研究方向很可能是AI医疗··|--。

吴恩达在离开百度后的92天··|,发布推文宣布成立新公司deeplearning.ai··|,他并没有过多透漏新公司的业务发展方向··|,目前关于新公司的信息也只是一个域名和公司logo··|--。

不过··|,据 AI 科技评论观察··|,新公司很可能会进军AI医疗领域··|--。比如最近推特上的几条动态··|,都是关于AI医疗··|--。

从百度离职后··|,吴恩达博士重新回到斯坦福大学继续进行学术研究··|--。他所带领的斯坦福研究人员开发了一个新的机器学习模型··|,通过心电图来判断患者是否心律不齐··|,其效果甚至已经超过了人类专家··|--。具体研究方法和数据参考论文··|,文末附论文地址··|--。

传统检测心率不齐的办法是:

病人到医院做一个心电图··|,如果用仪器检测几分钟或十几分钟没有发现问题··|,但病人又有心律不齐的症状··|,医生很可能会让病人佩戴一个心电图检测器··|,最长佩戴为两周··|--。两周时间··|,检测器产生几百小时的心电图数据··|,医生要一秒一秒地检查··|,从中找出患者是否出现了心律不齐··|--。

而吴恩达的研究团队新研究的方法是:

由于心律信号之间的差异非常细微··|,病理性的心律不齐和正常的心律不齐在心电图上表现非常相似··|,一种需要立即治疗··|,一种则不需要治疗··|,很多专家都很难发现它们之间的微小差别··|--。为了解决这个难题··|,他们把这看作成一个数据科学问题··|,最终选择和可穿戴心电图检测设备厂商 iRhythm合作··|,收集并标注了29163患者的64121份心电图数据··|,构建了大规模的神经网络训练集··|--。数据集中的心电图样本每段30秒··|,都是经过专业医生标注的样本··|--。他们随后又收集来自328名心律不齐患者的336份心电图数据··|,作为测试集··|--。

最后以3名专家诊断的结果为标准··|,来比较6名心脏病专家识别的正确率和模型的正确识别率··|,哪一个更高··|--。实验结果显示··|,模型的识别准确率更高··|--。如下图(满分为0.8··|,蓝色代表模型识别正确率··|,黄色为心脏病专家识别正确率··|--。)

吴恩达将这一实验成果分享出来后··|,很多小伙伴在评论区表示祝贺··|,竖大拇指··|,可以说是振奋人心··|--。

可是医生们慌了··|,国外有一位放射学专科医生给吴恩达发送了一封邮件··|,信上是这样写的:

我是一名已经接受三年专业训练的放射科医生··|,我应该放弃专业或做别的事情吗|-··?放射科技师还有多久会被替代|-··?

吴恩达并没有直接给他答案··|,而是分享了自己一些想法:

  • 一个新科技的出现要掐着时间··|,不能太早也能太晚··|--。比如说iphone··|,2007年才是它发布的正确时间··|,而不是在1993年··|,因为那时的芯片··|,电池··|,屏幕技术还没到位··|--。

  • 另外一个极端的例子是达芬奇发明直升机··|,他发明直升机的时间是1480年代··|,而飞机引擎技术在1900年代才出现··|--。

  • 还有自动驾驶技术··|,2007年研究自动驾驶技术还太早··|,因为AI要用到的传感器还没生产出来··|--。2015年以后··|,整个自动驾驶的生态系统才算比较完善··|--。

  • 同样在1990年代··|,网络··|,视频流还不足以支撑慕课问世··|,到2011年··|,整个网络基础建设才为在线视频教育提供了较好的环境··|--。

  • 深度学习也是··|,90年代数据/计算比较小··|,浅层算法效果更好··|--。从2007开始··|,有了大数据做基础··|,深度学习才取得了更好的效果··|--。

  • 但是··|,我们还是要感谢历史中所有的革新者··|,包括早期的那些人··|,他们的工作对后来的发展进步也非常具有影响和帮助··|--。

从吴恩达给这位放射科医生的回复来看··|,雷锋网认为现在AI技术在医疗读图上··|,还处于发展阶段··|,短时间还不能完全替代放射科医师··|--。

其实在这位放射科医生问吴恩达这个问题之前··|,吴恩达在接受华尔街日报记者Jason Dean采访时已回答过类似的问题··|--。

Jason Dean: 来做一个预测··|,我九岁的双胞胎跑过来告诉我他们长大后想做什么职业··|--。我应该告诉他们··|,什么工作在他们长大后就可能已经不存在了呢|-··?你之前提到过放射线技师··|,别的还有吗|-··?

吴恩达:如果你有朋友或小孩在医学院学习··|,坦白说··|,AI在医学影像分析上正在取得更好的效果··|--。所以··|,如果你有朋友去读医学院··|,并且从放射影像学毕业··|,我认为他作为放射线技师的职业生涯可能只有五到十年··|--。

吴恩达博士最后还给大家留了一个小小的悬念:我有一些想法是关于2017可能会是哪些领域的关键年··|,请保持关注··|--。

AI 科技评论小结:从吴恩达博士最近发的推特动态··|,以及对这位医生的回答来看··|,可以看出他对AI医疗有着浓厚的兴趣··|--。他离开百度后曾说过··|,“我并不知道自己具体将要做什么··|,但是我认为AI不仅为百度这样的大公司提供了机遇··|,也同样为创业公司和基础研究提供机遇··|--。有很多垂直领域令我感到兴奋··|,我对医疗领域和教育领域都极其感到兴奋——这些是AI大有可为的主要领域··|--。”期待Andrew Ng在一个多月后向大家公布新公司研究领域··|--。

论文下载地址:用卷积神经网络做专家级心律不齐检测

https://arxiv.org/abs/1707.01836

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发布者 :mr007亿万先生_mr007_亿万先生mr007 - 分类 mr007亿万先生