《人工智能及其在肿瘤学方面的潜力》

  • 来源专题:重大新药创制—研发动态
  • 编译者: 杜慧
  • 发布时间:2018-11-26
  • 医药学中与人工智能(AI)相关的主要有虚拟人工智能和物理人工智能两个分支。虚拟组件包括机器学习(ML)和算法,而物理AI包括用于提供护理的医疗设备和机器人。人工智能已成功用于肿瘤分割,组织病理学诊断,跟踪肿瘤发展和预后预测。由新加坡国立大学开发的CURATE.AI,可自主决定药物最佳剂量以维持持久有效以让患者恢复完全正常的生活。随着谷歌和微软等高科技跨国公司的参与,人工智能在医疗保健领域非常有前景。

相关报告
  • 《OUP 最新报告:利用人工智能的潜力来改革教育需要更多支持》

    • 来源专题:科技期刊发展智库
    • 编译者:郭林林
    • 发布时间:2024-02-22
    •   报告摘要: (1)虽然一半(49%)的教师对人工智能的影响没有做好准备,政府应支持学校利用人工智能的潜力来改革教育; (2)牛津大学出版社的一份新报告称,如果没有足够的支持,学生和教师的实验质量标准可能会受到影响; (3)随着暴露于错误信息和加剧数字鸿沟的风险,牛津大学出版社呼吁在未来围绕人工智能的使用进行讨论时,将人工智能对教育的影响作为重点。   牛津大学出版社(OUP)已向政府、学校领导和教育商业领袖提出建议,支持在学校使用人工智能,并优先考虑教育中的优质资源。   该出版社的一份新报告承认,人工智能在改变教育方面有巨大潜力,但强调教育应该推动技术,而不是相反。报告显示,一半(49%)的教师对其影响感到没有准备,并表示应当做更多的工作来增强教师的能力并帮助他们为学生迎接人工智能的未来做好准备。   OUP在报告中警告说,如果当前的教育系统不适应人工智能的时代,学生可能会在人工智能的普及过程中遭遇不平等的状况,并在为未来发展更广泛的认知技能时受阻,从而严重影响学习结果。报告还警告说,如果没有适当考虑人工智能的风险和影响,也没有关于如何使用人工智能的明确指导,教学标准可能会在不可避免的、必要的实验期内受到影响。   该报告包括了关于该主题的现有研究,并补充了OUP在英国、中国香港、日本、意大利、澳大利亚、阿联酋和其他国家或地区的全球教师网络调查数据。主要发现包括: (1)88%的教师将受益于在一个地方收集的有关人工智能的相关见解和研究,这表明当前有关该主题的信息过载对时间匮乏的教师来说可能是压倒性的,并揭示了人工智能已经在多大程度上成为全世界教育系统的一部分; (2)一半(47%)的英国教师认为他们的学生已经在作业中使用了人工智能。这一比例上升到全球教师的54%; (3)相比之下,只有三分之一(35%)的英国教师和38%的全球教师在使用机器学习驱动的工具。   根据这项研究,OUP向学校领导、教育商业领袖和政策制定者提出了如何制定在教学中使用人工智能的原则和法规的建议,包括: (1)继续优先考虑教师作为指导、顾问和支持者的角色,承认人工智能技术在学校的理想用途是支持教师,而不是取代他们; (2)为教师提供如何安全、合乎道德地使用人工智能技术的全面支持和指导。这可能包括在学校内引入专门的人工智能教育领导以及培训资源; (3)优先考虑优质教育资源,而不是可能降低教育质量的免费资源; (4)在整个课程中嵌入“独特的人类”技能,包括批判性思维、创造性问题解决和数字素养,以确保学生准备好应对人工智能世界的挑战,例如更多地接触错误信息。   该报告还考察了世界各地对人工智能在教育系统中的使用的不同反应。一些国家,如意大利,去年暂时禁止了ChatGPT,而另一些国家正在接受这项技术,西班牙是第一个成立人工智能政策特别工作组的国家,中国正在制定详细的法规。   由于当地文化、政策和社会需求,这种差异可能会持续下去,OUP警告说,这可能会加剧国家之间和国家内部现有的差异。   下个月,英国将在布莱切利公园举办全球人工智能安全峰会。OUP呼吁世界各国政府在未来围绕人工智能的讨论中考虑教育问题,并采取行动确保教师和学生能够安全使用人工智能,从而对教学产生积极影响。   OUP首席执行官奈杰尔·波特伍德表示:“我们的研究表明,教师和学生对人工智能在教育中的作用持乐观态度,并认识到它如何有潜力对学习产生积极影响。然而,与这项先进技术相关的还有许多未回答的问题和潜在风险。随着越来越多的人开始采用、接受和试验人工智能,政府和教育领导人需要迅速采取行动,为学生和教师提供必要的技能,使他们能够在人工智能的未来茁壮成长。凭借我们对教育学的深入了解和对教师和学生不断变化的需求的理解,OUP致力于与教师和学生一起找到在这一过程中前进的最佳方式。”
  • 《6G和医学中的人工智能》

    • 来源专题:新一代信息技术
    • 编译者:袁晨
    • 发布时间:2023-11-29
    • 移动手术机器人能够帮助缩小医疗保健方面的差距吗?Rhineland-Palatinate工业大学Kaiserslautern-Landau(RPTU)和DFKI的研究人员正在解决这个问题。他们正在使用未来的移动通信标准6G,将机器人技术与人工智能方法相结合。他们的目标是:进行一项分析,展示遥控机器人在外科手术中的潜力,并确定人工智能和通信网络的要求。他们将于11月13日至16日在德国 Düsseldorf 举行的Medica医疗技术贸易博览会上,在3号馆E80展位的Rhineland-Palatinate研究展台上展示他们的研究成果。 在手术中使用机器人并不是一个全新的想法。创新之处在于使这些系统可以远程或移动操作。项目负责人Marc Ruffing在DFKI进行“智能网络”研究,在RPTU担任“无线电通信和导航主席”,他概述了所涉及的挑战:“到目前为止,执行操作的人必须在手术室附近,因为远程控制机器人的移动使用由于此类系统的规模和基础设施尚不实用。此外,系统的控制并不直观。操作人员在屏蔽屏幕上使用操纵杆。自然运动和触觉反馈都缺失了。与人类不同,机器人不够敏感。” 对延迟的高要求 Ruffing和他的团队已经将克服这些障碍作为他们的研究任务。为了做到这一点,他们使用了一个由两个协作机器人手臂组成的演示器,因此代表了一个经典的设置。一只机械臂可以由人手通过另一只的引导来控制。该系统以力反馈的形式实现虚拟触觉反馈,从被控机械臂传递到被控机械臂。这让控制型的人感觉到他们在做什么。两个机器人之间的通信通过网络进行。在传输过程中没有大型数据包——问题的关键是相当不同的:“特别是在远程控制操作等高度敏感的活动的情况下,特别适用于高延迟要求。实施手术的人发出的控制命令必须毫不拖延地到达治疗地点,”团队负责人Christoph Lipps解释说。“这就是为什么我们使用测试场景来指定未来6G移动通信标准在实时控制方面必须满足的要求。” 让控制更“自然” 与此同时,该团队正在研究如何使用智能技术来改善系统的运行。除此之外,他们正在测试一种基于近红外的动作捕捉系统。这使得像手这样的物体及其运动可以在空间中以毫米级的精度被捕获。这将消除对不自然的操纵杆控制的需求。还可以将人机接口(脑机接口,BMI)集成到系统中。“通过使用脑电图或近红外光谱来测量一个人的脑电波,我们可以获得有关他们精神状态的数据,”该团队的研究助理Matthias Rüb说。“人工神经网络,一种机器学习领域的应用程序,负责分析。它扫描脑机接口测量的数据,并为它们分配精神状态。例如,如果医生的注意力减少或他的压力水平增加,就会发出警告信息。 对“Open6GHub”的贡献 该团队将利用该项目的结果来填写手术机器人实时远程控制的规范。“我们不是在开发医疗设备,”Ruffing 总结道。“相反,我们感兴趣的是定义6G和人工智能的需求,以便将该技术投入使用,例如,以移动手术室的形式或内置到救护车中。” 该项目位于“Open6GHub”框架下,由Hans Dieter Schotten教授协调,他是DFKI智能网络研究领域的负责人,也是RPTU无线电通信与导航系主任。除了RPTU和DFKI之外,其他大学和研究机构也参与了该项目。在研究联盟中,合作伙伴希望为整体6G架构的发展做出贡献,并在以下领域推出端到端解决方案,其中包括:具有高度敏捷的所谓有机网络的先进网络拓扑,安全性和弹性,太赫兹和光子传输方法,网络中的传感器功能及其智能使用和进一步处理,以及特定应用的无线电协议。 在此过程中,研究人员对对话和合作持开放态度。Schotten说:“我们正在寻求尽早与公众进行互动对话,同时也准备好与行业和用户合作。”“为此,我们将设立开放实验室和开放实验场。最后但同样很重要的是,我们希望通过让中小企业和初创企业及其成果参与进来,促进开放的创新体系。”