光环大数据培训_医疗大数据案例 谷歌DeepMind模仿人类神经网络

光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn光环大数据培训光环大数据培训_ _大数据经典案例与谬误大数据经典案例与谬误光环大数据培训机构光环大数据培训机构，医疗大数据的处理和挖掘现状如何，未来将如何发展， 动脉网将对海内外医疗大数据领域就典型案例、投融资情况、产业内布局作出 系列报道，供业内投资人、创业者以及医疗机构参考。AlphaGo 打败了世界围棋冠军李世石，DeepMind 名声从此大振。现在它不仅能 打败顶级围棋选手，还能打败专业的游戏玩家！其实 DeepMind 是一家总部位于 英国伦敦的人工智能实验室，他们的研究方向是开发通用自我学习算法，2014 年才被谷歌闪电般收购，因为有 Facebook 也在争抢，所以价格一点不便宜，4 亿美元！收购后，DeepMind 一直独立运营，与普通的提前编好程序的机器学习不同，他 们的目标是从机器学习和神经科学系统中结合了最棒的技术，来建立强大而通 用的学习算法，在各个产业领域都能被广泛应用。DeepDeep MindMind 技术核心是什么呢？技术核心是什么呢？DeepMind 在 2012 年由神经科学家、年轻的天才棋手 Demis Hassabis 和两个 伙伴们成立，在 DeepMind 的官网上（刚刚改版），有三个核心板块非常醒目： AlphaGo、DQ N 以及 Health，大致可以窥见 DeepMind 目前的研究重心。DeepMind 研究的基础是“深度学习”技术！深度学习是机器学习（Machine Learning）里的一个重要分支，其目标是模仿人类神经网络感知外部世界的方 法，在 AI（Artificial Intelligence）领域中的一个新兴话题，藉由使用神 经网络来增进机器学习能力，目前谷歌的语音识别和 NLP 技术已较为成熟，而 且也有基于语音和 NLP 的开发平台和智能硬件产品。比较成熟的深度学习部分 应用模式如下：1.1.计算机视觉（计算机视觉（computercomputer visionvision）：）：一门研究如何使机器看的科学，用摄影机 和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等的机器视觉，并且再进行图 像处理，使人眼可以进行观察的动作。2.2.自然语言处理（自然语言处理（NLPNLP，naturalnatural languagelanguage processingprocessing）：）：是人工智慧和语言 学领域的分支，探讨如何处理及应用自然语言。3.3. 物体识别（物体识别（ObjectObject RecognitionRecognition）：）：在计算机视觉领域裡，是指一张图像或 一组视频序列中找到所给定的物体。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn4.4. 机器翻译（机器翻译（machinemachine translationtranslation）：）：属于计算语言学的领域，研究透过电 脑程式将一段文在或演说从自然语言翻译成另一种自然语言。普通的机器学习是什么样子呢？基本上来说，就是提前在电脑里已经设定好的 编码指令，从大量的数据资料集中学到或建立了一个模式，并依照此模式推测 新的实例或者学习更多的知识。当然问题不可避免地就产生了，一方面，它必 须花大量的时间，同时它倚赖人类的编好的代码程序让机器学习抽象概念，所 以说它不可能超越人类的智慧。不像普通的机器学习，DeepMind 深度学习的核心是如何让计算机自行发现大数 据中存在的模式，其解决方案是深度神经网络与强化学习等方法的结合。在算 法演进上，也是经历过 Q-learning 、Reinforcement learning 、Deep Q- Networks 以及 alphago 不断的进步。 它通过模拟大规模的神经网络，能够让 电脑学习，在不需要直接人为干预的状况下，电脑自己像人一样“动脑思考”，人工智能受体（Agent）和环境发生交互而学习到知识。 电脑利用深度学习演 算法学到的东西，是更加抽象的表达概念。大数据的快速积累、大规模并行计 算的快速发展、新算法的不断出现共同促使了神经网络技术改头换面，发挥更 大用处！听起来比较复杂，举个例子，就拿最令人惊叹的是 Deep Q-Network（DQN）来 说，可以实现自主学习游戏规则。事先没有给 DQN 任何相关游戏的情报，它仍 可以通过不断的游戏来提高自己的成绩。根据海外媒体报道，DQN 实际测试了 包括太空侵略者、Breakout、Pong在内共 49 款不同规则的游戏， 其中 29 款游戏的成绩远远超过人类，43 款游戏的内 AI 被不断提升！DeepMind 创始人 Demis Hassabis 称“AI DQN 的下一个阶段，会开发一个可以 学习更复杂的 3D 游戏的系统。这样一来，如果能在赛车游戏里正常开车的话， 到时候就能实现让其智能操控真正的车子了。”目前 DeepMind 团队已经有超过 100 项有关神经网络技术的专业论文和成果在 NatureNIPS等专业杂志发表。DeepDeep MindMind 解决了医疗行业什么问题？解决了医疗行业什么问题？无需担心的是，现阶段，医生还不会很快被类似 AlphaGo 机器代替，还是需要 医生参与反馈。由于当前医疗环境的局限性，导致绝大多数有价值的数据都留 在了纸面或是图表上，这些数据没有被记录或被跟踪，有些医院甚至没有医疗 数据日志。如果没有“可被审计”的数据，那么所发出的信息准确性就无法判 定。因此 Deep Mind 需要解决两个核心的患者安全问题：识别患者存在哪些病 情恶化风险以及做到实时判断。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn一旦我们识别出患者身处在风险之中，我们究竟该如何介入？不能像分析一个 报告那样，给出一些建议（诸如将医疗设备重组之类）。深度学习真正要做的， 是在实时环境下，帮助临床医生更好的了解患者情况、做到快速干预。DeepMind 联合创始人 Suleyman 在接受采访中提到：对于医疗健康行业来说， 最值得注意的事情就是如果我们能够在医疗系统里成功部署先进的、现代的技 术，那么就能实现系统优化，并且创造出令人难以置信的利润。为了开发解决方案，并且将所有相关工作“框架化”。DeepMind 团队花了很多 时间待在病房里，和医生、护士待在一起，尝试观察他们的工作有哪些，了解 他们工作中所遇到的困难，尽可能多地收集信息，以便可能更加了解我们所要 开发的技术，以便更快捷地构建出一个粗略的设计框架。之后，工程师会不断 丰富这个框架，然后一步步去开发、测试，之后再启动开发一个解决方案 试运行、评估、开发、学习再重复整个流程。Deep Mind 把整个人工智能 医疗解决方案的迭代周期变得非常快，提升机器学习速度。在今年 9 月 20 日，DeepMind Health 在伦敦举行的 第一届 病人与公共管理公 开论坛， 会上 130 名患者，护理人员和公众健康管理人士，深度交流， 确定 了以病人为中心的方向。在 NHS 医疗系统，很多医院的 IT 系统的建设都是自上 而下的行政决定，很多医疗工具都是过时的，与现在的临床需求不符合。面对 这种问题， DeepMind Health 积极接受病人的反馈，试图解决一些在医疗领 域实际 的棘手问题 ，比如数据安全和透明化、提高临床医生和患者效率的人 工智能产品，这些都 对后期的产品开发和应用提供重要的指导方向。DeepDeep MindMind 医疗上大动作医疗上大动作1.1. 成立成立 DeepMindDeepMind HealthHealth 部门，变革医疗健康领域部门，变革医疗健康领域今年 2 月 24 日，DeepMind 公布成立 DeepMind Health 部门，联合创始人 Mustafa Suleyman 表示，这一部门目前约有 15 人，而未来还将快速增长。该 公司还聘请了两名医生，指导研发工作。部门将与英国 NHS 合作，长期目标是 向临床护士、医生以及专家教授提供工具，帮助他们提供世界顶级的医疗服务， 帮助他们辅助决策或者提高效率缩短时间。在与皇家自由医院的合作试点中，DeepMind Health 开发了名为 Streams 的软 件。这一软件用于血液测试的 AKI 报警平台，帮助临床医生更快地查看医疗结 果。通过 Streams，他只需几秒钟时间就能查看存在急性肾脏损伤风险的病人 的验血结果，并优化对病人的治疗方案。接下来，需要让系统自己有能力去逐 步升级，并且更好的进行干预。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn此外，DeepMind 还收购了英国医疗创业公司 Hark，其开发的 Hark 此前为临床 医生开发任务管理应用，通过开发的深度学习算法，取代了传统的纸质病例、 便签和传真机，效率提高了 37%。收购后，Hark 并入 DeepMind Health 部门， 两位创始人 Dr Dominic King 以及 Ara Darzi 也加入 DeepMind Health 作为程 序监督。不过目前，两款软件都处于简单的初始阶段。2.2. 与与 MoorfieldsMoorfields 开发辨识眼科疾病的机器算法，预防眼科疾病开发辨识眼科疾病的机器算法，预防眼科疾病今年 7 月 5 号，DeepMind 宣布与 NHS（ National Health Service）的第一个 纯粹的医疗研究项目，即同 Moorfields 眼科医院一起开发辨识视觉疾病的机器 学习系统。这个研究项目的核心在于，Moorfields 眼科医院分享给 DeepMind 约一百万个 匿名眼部大数据扫描图，而且此次合作的关键是对视网膜精细扫描的数量大幅 度增加，精细的程度大于我们身体任何其他部位，甚至能看到细胞层面， DeepMind 的研究人员开发算法来识别眼部疾病的早期征兆，例如老年黄斑变性 （AMD）和糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy）从而达到提前预防视觉 疾病的目的。早期识别糖尿病视网膜病变非常重要，糖尿病患者失明的风险是常人的 25 倍。 如果可以提早发现征兆，那么可以预防 98%的严重失明。通常医生通过 OCT（optical coherence tomography）诊断和治疗眼科疾病，问题是扫描流程 非常复杂，传统的电脑分析工具需要花很长的时间来分析扫描结果，然后给出 诊断和治疗方案。DeepMind 的研究目的是，通过深度的机器大数据算法系统， 快速地分析这些扫描结果，可以大大提高诊断的速度和准确性。另外，DeepMind 分析大数据后，还可以敏感捕捉到一些糖尿病性视网膜病变和 老年黄斑变性中的敏感性变化。通过机器学习希望能够实现更快速的即时结果 反馈，以及更加连续和标准化的监控，便于后期的预防。Moorfields 是世界顶级的眼科医院，拥有 200 年的眼科临床记录，据了解， Moo