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吴恩达最新动态新公司极有可能做AI医疗_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 18:33:16 阅读: 来源:四件套厂家

雷锋网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。不过从最近几天他的推特动态上看,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,据雷锋网观察,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。

雷锋网小结: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

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