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人工智能取代医生吗?看看专业医生怎么说吧

我们已经遇到了很多次人工智能在医疗任务中与医生发生分歧,这时一个问题不可避免地浮出水面:人工智能取代医生吗?如果你与人工智能专家或硅谷投资者交谈,答案往往是肯定。...但是,到目前为止,没有人问过医生。 在一项针对英国初级保健医生全国性调查中,绝大多数医生回答是“AI不会取代医生”。...医生们十分怀疑人工智能是否能在六项主要医疗任务中取代他们,但是大多数医生都十分乐意让人工智能帮助他们处理书面任务。 大约有700名初级保健医生参与了这项调查,并在一个知名在线医疗论坛上做了广告。...每位医生都被要求评价“人工智能现在与未来”是否有可能在六个关键医疗任务中完全取代医生:分析病人信息以做出诊断;分析患者信息以达到预估;评估何时将病人转介给其他卫生专业人员;制定个性化治疗方案;为病人提供共情关怀...但后一项调查结果:人工智能可以取代预测疾病进展,强调了一个医生人工智能专家都认同领域:机器学习可以胜任当今医学界根本不擅长任务:预测疾病发展。

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为什么人工智能不能取代医生?这里有 5 个理由

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是人类开发出,具有与人类似的智能机器,也是互联网热点在近年来和医疗走得最近一次。...3 停留在表面的 AI 诊断 AI 诊断原理跟医生有本质区别,AI 经常只是停留在表面,而医生能够深入本质。 医生诊断并不是基于表面的图形,图形只是疾病一种表象。...而 AI 不能自己给自己建立新诊断标准,更不能从新病例中发现新方法。 AI 强项在于数据收集和分析,在有足够多医疗样本后,AI 也许会对诊疗指南有自己看法。...但是每个医生都知道,新术式、新治疗方案、新药使用和尝试,甚至是面对新疾病,都是临床实际工作中一部分。在目前,推进医学进步重任唯有人类医生可以担当。...结束语 AI,愿你在这盛世能成为一名合格仆从,帮助医生完成一些简单重复劳动,让我们医生不再那么辛苦,可以有更多时间更充沛精力来做重要事情、帮助更多患者!

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院长日记 | AI人工智能取代医生吗?

这个问题有两种答案: 看好AI的人会说YES,因为用不了几年AI真的会取代那些平庸医生,会取代那些Below average(低于平均水平)医生,但是暂时不会取代那些Above average(高于平均水平...不看好AI保守医生会说NO,TA真的是发自内心,天真的以为AI不会取代任何医生。其实未来最需要AI是Below average医生,也是最不理解和最不能接受AI的人。...AI人工智能会如何取代医生人工智能不是万能,但是它的确会在某些学科和领域超过人类能力,取代医生工作甚至是完全取代医生。...皮肤科也是好大夫网站上在线问诊收入最高科室。 很遗憾,人工智能要来了,而且很有可能会取代很多人工作,假以时日,皮肤科人工智能医生将会取代很多人工作。...在宫颈细胞良恶性方面,至少80-90%病理医生工作可以被AI取代

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取代医生?No,IBM想要用认知计算优化医生工作

据了解,Waston虚拟助理会通过云服务对大量专业学术资料数据进行分析,然后借助自然语言技术理解用户提出问题,再基于之前数据给出回答。...Waston所参考数据来自于超过80年历史研究知识和相关专家指导。目前,参与测试系统问诊患者已经超过了350名。...在此前HIMSS17 会议上,IBM CEO Ginni Rometty 表示:“未来医疗科技领域,认知计算将会是核心驱动力。” ?...认知计算关键在于从大量非结构化和非确定性信息中找到逻辑,而Waston用于学习非结构化信息包括大量专业文献和患者数据。...经过自然语言处理技术对数据进行分析分类,再将合适诊断和治疗方法匹配给用户。 对于Waston来说,它最终目的并不是要取代医生,而是增强医生诊断能力,用技术帮助医生和患者。

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卢驭龙谈无人驾驶:不能人工智能取代我们灵魂

人工智能发展到一定高度时候,人类很可能反被机器人玩弄。看过《机械姬》朋友还记得吧?...他肯定了无人驾驶公交车上线意义,认为这预示着一场颠覆性技术革命开始。但同时,卢驭龙也提醒人们,在科技进步同时,不要忘记灵魂与人性修炼。...人工智能可以取代我们劳动,但绝不能让他们取代我们灵魂!...同时,卢驭龙也期待可以通过自己努力让世界变得更加美好。这种美好不单单是物质层面的,更是精神层面的。看到近期媒体曝光虐童事件,他非常感慨人性复杂。他说“科技改变了我们生活,却未能改变人性。...改良世界,不仅仅是改变我们物质!更是改变人类灵魂!”

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取代人类医生?AI给你做诊断你敢信吗

这是一个有用临床任务,它可能不会节省很多费用,也不会在医疗自动化以后取代医生,但是它提出有很大的人文情怀。 他们使用了13万个视网膜图像进行训练,比公开数据集大了1到2个数量级。...数据——如何收集和处理需要数据?数据怎么处理才能符合医学实验和监管要求呢?我们需要深入了解医疗人工智能对大数据要求。 结果——人工智能将战胜医生还是打成平手?他们究竟测试了什么?...结果: 我认为这篇论文是深度学习在医学人工智能领域取得第一大突破。机器与眼科医生拥有几乎相同疾病判断能力,甚至可以与“中级”眼科医生进行较量,表现也相当不错。...如果你不了解ROC曲线,你可以相信我,这绝对是一个证明两种诊断结果相同有效方式(食品药品监督管理局将同意我看法)。...我自己一个项目就在关注着一个不能被误解标签——死亡率。 我认为标签关键在于你能得到和你所投入东西成正比。如果你使用个别医生标签,至少你能和这个医生一样优秀。

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GitHub突然断供:不能再开心取代

乾明 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “GitHub受美国贸易法约束,就像任何在美国开展业务公司一样。”...我们尽了最大努力只做法律要求事情。但显然,人们还是会受到影响。GitHub受美国贸易法约束,就像任何在美国开展业务公司一样。...Nat Friedman回应之中也透露出了“无奈”: 只要你在美国开展业务,就必须要遵守美国法律。 ?...世界各地开发者,依旧能够访问公开repo,开源repo不会受到影响。 ? 这些限制基于居住地和所处地方,而不是国籍等因素。如果被“误伤”,可以填表格,几个小时内账户就能解禁。 ?...根据Hamed说法,自己一觉醒来,突然收到一封GitHub邮件告知他账户将受到限制。 然后,他个人GitHub页面被禁止,共有开源库也不能访问,备份相关资源与代码都来不及。

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人工智能取代工作?未必!

国际知名信息技术研究和分析公司Gartner指出,2020年将有180万个职位被人工智能取代,不过同时也将创造230万个工作机会,带动整体工作机会正成长;预计到2021年,人工智能结合人脑工作型态将产生...AI增加就业机会,但制造业冲击大 Gartner研究副总裁Svetlana Sicular认为,就像过去许多重大创新带来失业潮和业务转型,人工智能也是如此,虽然将取代数百万个中低阶层职位,但同时也将创造更多高技术性及管理层级相关职位...人类结合AI工作将成主流 不只是重复性高工作,Gartner认为,人工智慧也将被应用到重复性低且变化较大非例行性工作上,不过,这部分将是协助而非取代人工,因为结合人类与机器,将比单单聘雇专业人士或使用人工智能机器更有效率...再往上说一点,人工智能“图像处理”技术日渐精进,使得其在医疗领域已经开始有所作为,比如,帮助医生去做辅助诊断,于是,医院中一些专职助理医生有可能被替代,还有在自主巡航机器人发展达到一定阶段后,未来很多地方安保人员也可能会被替代...这里多提一句,虽然“自动驾驶”以现阶段研究成果来看,只能承担在有限环境下或低处运行工作,但是,这门技术已经在学术上被证明可行,并在实践中得到了路径清晰发展,因此在可预见未来完全是可以实现“L4”

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浪潮过后思考:AI短期内难以取代放射科医生

”因为图像感知算法很快就会被证明比人类更好。...然而,不管你对人工智能和自动化有多么痴迷或深信不疑,期望它在不久将来完全取代放射科医生,但这是不现实,我估计至少还需要十年,直到我们看到人工智能被用在日常NHS实践中。...这仅仅是对于初学者… 虽然人工智能绝对可以在这个诊断工作每个步骤中发挥作用,甚至取代一些人,但AI(如调度)不能完全代替放射科医生。除非我们能开发出一个完整端到端系统对整个诊断路径进行监督和控制。...这个对我们来说仍然是一个梦想,尤其是考虑到目前人工智能系统中最先进技术,目前还只是刚刚进入临床工作流程,没有一个能在任何意义上取代放射科医生图像感知工作。...“放射科医生”甚至在未来都不会被称为放射科医师——至少这是我去年在RSNA上听到过一种说法,但这并不能否定一个事实,即人类仍将控制着数据流动。 ▌放射科医生将会做什么呢?

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Hinton预言要实现了!美加顶尖大学Nature发文:全科医学人工智能GMAI不止要取代「放射科医生

---- 新智元报道   编辑:LRS 【新智元导读】人工智能席卷医学界,全科AI医生野心不会止步于看X光! 图灵奖得主、深度学习先驱Hinton曾预言到,「人们现在应该停止培训放射科医生。...近七年过去了,人工智能技术仅仅参与并替代了部分放射员技术工作,并且存在功能单一、训练数据不足等问题,让放射科医生饭碗依然握得很牢。...医学领域知识 与临床医生形成鲜明对比是,传统医学人工智能模型在为其特定任务进行训练之前,通常缺乏对医学领域背景了解(如病理生理过程等),只能完全依赖输入数据特征和预测目标之间统计关联。...开发者和监管机构需要负责解释GMAI模型是如何被测试,以及它们被批准用于哪些用例;GMAI界面本身设计应该在进入未知领域时提出「标签外使用」警告,而不能自信地编造不准确信息。...验证(Verification) 与传统的人工智能模型相比,GMAI模型可以处理异常复杂输入和输出,使临床医生更难确定其正确性。

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在新数学证明中,人工智能取胜

来源:ScienceAI本文约2000字,建议阅读9分钟一个以 AlphaGo 等人工智能系统为原型新计算机程序解决了组合学和图论中几个未解决问题。...Hogben 和 Reinhart 问题是 Wagner  使用人工智能解决四个问题之一。...作为回应,计算机会在了解哪些方法会导致更好分数时调整其策略。 强化学习已被证明是在复杂策略游戏中训练模型有效方法。Wagner 将其应用于数学研究愿景非常简单。...假设有一个数学猜想,预测表达式 2x – x^2 对于 x 任何实数值都是负。这个猜想是不正确——你可以通过产生一个 x 值(一个反例)来证明它是错误。...与此同时,那些想要利用人工智能的人需要睁大眼睛寻找将其纳入研究机会。Williamson 说,这就是其他新技术(例如电力)最终揭示其潜力方式,他认为人工智能没有理由与众不同。

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AI不是魔法:人工智能能与不能

这样的话,你可以用这个图形库来训练人工智能系统,看它能不能识别出来这个图形库上面所标注这些元素。经过这个图像库训练,就可以训练出视觉能力超过人的人工智能系统。...很多用Siri的人,只会把这当成娱乐功能,因为它不能保证交流内容准确性,有时Siri根本接不上你的话,因为你的话对它来说太复杂了。这个只能算作人工智能比较初始状态。...癌症之所以难治,一方面由于这种疾病太过复杂,另一方面,医生如果不能及时发现患者癌症信号,可能会延误患者治疗,或者导致诊断错误。...而认知计算可以综合分析复杂医疗数据,还可以在医生语言上下文中解析含义,最后提出它建议。这就大大减少了医生查病历时间,让医生能将更多时间用在患者身上。...认知计算可以帮助我们更好交流、决策和发现。但是人工智能依然有很多做不到。例如:抽象能力,自我意识,审美,情感等。 小结 讲了这么多的人工智能能与不能

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为什么深度学习不能取代传统计算机视觉技术?

译者 | 王柯凝 编辑 | 周翔 当你辗转于各种论坛时,相信会经常看到这样问题:深度学习是否会取代传统计算机视觉?或者说,当深度学习看起来如此有效时,是否还有必要研究传统计算机视觉技术?...深度学习已经彻底改变了计算机视觉和人工智能这一领域,许多曾经看起来不可能解决问题,深度学习都能够解决——尤其是在图像识别和分类问题上,机器已经超越人类(短链:http://t.cn/Rnzv2JX)。...在训练数据范围之外数据上,已训练模型表现就会很差,这是因为机器并没有理解这个问题,所以不能在没有训练过数据上进行泛化。...例如,如果你没有足够多训练数据,则可以采用数据增强方法来处理:通过对原来图像进行随机旋转、移位、剪切方式来创建“新”图像。这些操作可以大大增加训练数据数量。...▌结论 在这篇文章中,我解释了为什么深度学习仍然没有取代传统计算机视觉技术,以及传统计算机视觉技术为何值得我们去学习和研究。

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人工智能可以改善精神病护理

编辑 | TGS 在医学领域,研究人员和医生正在寻找利用人工智能和机器学习来帮助评估和诊断病人方式方法。在精神病学领域,通常需要与患者进行对话来做出护理决定,因为沟通有利于病人恢复。...此外,他还特别强调了一件事:有些工具不是为了取代医生或精神病医生而设计,我们正在开发工具,只是为了更好改善精神病护理而已。...人工智能可以是一个黑匣子,任何旨在临床应用程序,都应该附带有关它是如何构建,以及它是在什么数据上训练信息。何为可解释性?人工智能如何做出决定,为何做出这种决定。...至于普遍性,就是字面上意思,如果不能广泛应用,开发这种程序意义也就不大了。为确保普遍性,Peter Foltz希望能在广泛的人群中进行测试,以确保验证程序不是实验室产物,无法落地。...目前取得成果是,该团队程序至少可以像临床医生聆听相同录音答案一样,解读患者精神状态。虽然距离与患者沟通对话还有些遥远,但起码证明了方向正确性与方法可行性。

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人工智能重要性是否取代了大数据?

随着大数据发展上升为国家战略,大数据和人工智能的话题也越来越多。 “人工智能(AI)和先进机器学习技术是被广泛关注新兴技术,将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。...大数据:一切进化关键之钥 不过,有些人认为,有了人工智能,大数据技术就无关紧要了,这种观点实不可取,需要特别指出是,人工智能是一项诞生于60年前”古老“技术,之所以能够在今天焕发青春,主要得益于两大技术发展...然而,现在越来越多不法分子正在通过各种方法寻找攻击切入点,而大数据分析、人工智能等先进技术已经成为他们寻找攻击切入点有效工具,面对这样情况,企业唯有”以其人之道还施彼身“来应对,利用大数据和人工智能技术为企业建立一道无法逾越安全长城...机器学习:与大数据分析相辅形成 而实际上,大数据和人工智能、机器学习是相辅相成、互相促进,一方面,大数据是人工智能、机器学习基础,反过来,人工智能也能够有效促进大数据分析更加全面和准确。...因此,在大数据分析领域,众厂商也纷纷将人工智能、机器学习技术融入到他们产品中。

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学界 | 人工智能如何更好辅助医生?Petuum研究自动生成医疗图像报告

Petuum 专栏 作者:Baoyu Jing、Pengtao Xie、Eric Xing 机器之心编译 在过去一年中,我们看到了很多某种人工智能算法在某个医疗检测任务中 「超越」人类医生研究和报道...事实上,从最近 IBM Watson 和美国顶级医疗中心 MD Anderson 合作失败例子可以看出,人工智能对医疗来说更应关注任务应该是如何帮助医生更好地工作(例如生成医疗图像报告、推荐药物等)...,而非理想化地着眼于取代医生来做诊断,并且绕开这个终极目标(暂且不论这个目标本身是否可行或被接受)之前各种必须铺垫和基础工作。...因此与人类医生做各种形式对比出发点本身有悖严肃科学和工程评测原则。这些不从实际应用场景出发研究,甚至无限放大人机PK,对人工智能研究者、 医疗从业者和公众都是误导。...为更好地传播人工智能与医疗结合研究成果,同时为人工智能研究者和医疗从业者带来更加实用参考,机器之心和 Petuum 将带来系列论文介绍。

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人工智能如何更好辅助医生?Petuum研究自动生成医疗图像报告

Petuum 专栏 作者:Baoyu Jing、Pengtao Xie、Eric Xing 机器之心编译 在过去一年中,我们看到了很多某种人工智能算法在某个医疗检测任务中 「超越」人类医生研究和报道,...事实上,从最近 IBM Watson 和美国顶级医疗中心 MD Anderson 合作失败例子可以看出,人工智能对医疗来说更应关注任务应该是如何帮助医生更好地工作(例如生成医疗图像报告、推荐药物等)...,而非理想化地着眼于取代医生来做诊断,并且绕开这个终极目标(暂且不论这个目标本身是否可行或被接受)之前各种必须铺垫和基础工作。...因此与人类医生做各种形式对比出发点本身有悖严肃科学和工程评测原则。这些不从实际应用场景出发研究,甚至无限放大人机PK,对人工智能研究者、 医疗从业者和公众都是误导。...为更好地传播人工智能与医疗结合研究成果,同时为人工智能研究者和医疗从业者带来更加实用参考,机器之心和 Petuum 将带来系列论文介绍。

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Gary Marcus又来「整顿」AI圈:LeCun不可信,Nature审稿人没用脑子

来说,这场较量不仅是一场广为人知宣传和 100 万美元奖励,还证明了该公司已经朝着一个智能机器能够理解并对人类做出反应,甚至可能不可避免地取代人类世界迈出了一大步。」...但 11 年之后今天,John Markoff 所描述愿景并没有发生。人们仍然缺乏对人工智能理解,真正被 AI 取代工作也是极少数。...我所知道每一辆卡车仍然在由人类驾驶(除了一些在受限场景下进行测试的卡车),目前还没有放射科医生取代。Watson 本身近期也在被拆分出售。...我收件箱里全都是争论「AI 是否可以取代放射科医生?还是只能看扫描结果」内容,然而 AI 甚至还不能很好地看懂影像…… 我已经在医学成像中用了五年深度学习。...我自己公开预测是:有朝一日,人工智能将完全取代放射科医生。但是在此之前,我们将先实现移民火星梦想。 人工智能可以解决放射学某些方面的问题,但这并不意味着它可以解决所有方面的任何问题。

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未来你工作会被人工智能取代吗?

这不得不引起我们警觉,比如与人类利益最为直接、密切:AI是否会取代我们工作? ▌人工智能“威胁”你工作?...新时代忧思出现了:未来,人类工作都会被人工智能取代吗?...五秒内,你能不能为工作中需要思考和决策问题作出决定?如果能,你工作就有很大可能性被人工智能替代,这些工作包括翻译、助理、保安、会计、司机、家政等等。...李开复提到,爱是机器缺失,爱是我们与人工智能最大不同;而保持“人性”则可能是我们与人工智能共存,不被它取代最有效方法,“人工智能将帮助人类完成多数重复性工作,其所带来巨大悬殊则由充满了人性光辉机会来弥补...因为从根本上说,人类是社会性——我们进化成了一种离开社会关系就无法生存、获取幸福或生产物种;所以面对来势汹汹的人工智能,人类越发不能放弃我们作为人最深层、最根本技能,比如同理心、团队智力、人际交流

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AIphaCode 并不能取代程序员,而是开发者工具

事实证明,Transformer 模型擅长此类任务,尤其是在为它们提供足够训练数据和计算能力情况下。...然而,却有人将这种说法误认为人工智能编码“和人类程序员一样好”这是谬误将狭义的人工智能与人类解决问题一般能力进行比较。...例如,DeepBlue 和 AlphaGo,它们是击败国际象棋和围棋世界冠军的人工智能系统。虽然这两个系统都是计算机科学和人工智能了不起成就,但它们只擅长一项任务。...这些工具可以对程序员生产力产生巨大影响。它们甚至可能改变编程文化,将人类转向制定问题(仍然是人类智能领域学科)并让人工智能系统生成代码。...但程序员仍将处于控制之中,他们必须学会利用人工智能生成代码力量和局限性。

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