醫療領域似乎是人工智能的必經之路，IBM、百度等公司紛紛進入市場，前者推出了IBM華生保健，后者推出了百度醫療大腦。現在，阿里云加入了戰斗。今天（3月29日）上午，阿里云在云旗會議“深圳峰會”上宣布ET醫學大腦，正式進入醫學人工智能領域。這個大腦能做什么？在現場，阿里云總裁胡曉明請了一位醫生解釋超聲波智能診斷系統在甲狀腺結節診斷中的應用。借助計算機視覺技術，該系統能快速掃描分析甲狀腺B型超聲，圈出結節區，做出良惡性判斷，節省了醫生的診斷時間。他們在大屏幕上顯示了兩個B型超聲圖像，其中一個結節呈橢圓形，長寬比較小。展覽現場的一幅圖片就是這個系統的結果。系統地圈定了上述綠色區域，1.0值表明結節是良性的。現場的張醫生解釋說：“我們用0-1的概率來表示結節的良性。越傾向于0，結節的惡性程度越高，傾向于1，良性的可能性越大。我們根據結節的特征來鑒別結節。該系統能快速有效地提高醫生的工作能力，為醫生的診斷和治療行為提供參考。該系統已在幾家醫院進行了試點。”胡曉明說，張醫生和他的團隊為阿里云的人工智能平臺學習提供了2000多個甲狀腺膜源，使該系統可以作為醫生的診斷助手。一般醫生用肉眼觀察甲狀腺結節，準確率為60%-70%。如今，有了云計算，準確率已經提高到85%。可見，阿里云的ET醫學大腦的研究與開發與普通醫學大腦相似。它需要運用深度學習技術，通過大量的數據訓練機器完成特定的任務，即計算機通過學習病例數據來提高醫療技能。與人類相比，機器的優勢在于它可以24小時不睡覺地學習，同時處理數千項任務。ET的學習進度比人類快得多。根據阿里云的說法，經過一年多的研究和培訓，AIET具有多種醫療能力，可以在患者虛擬助理、醫學影像、精確醫療、藥物療效挖掘、新藥研發、健康管理等領域發揮醫生助理的作用。例如，去年，ET與華達基因合作，分析了大量肺腺癌病例的DNA序列，發現了癌癥發病機制中的關鍵基因突變。胡曉明說，我們希望到2020年將人類基因測序的成本降低到1000元。”我和華達基因有一個夢想。我們相信人們能活到120歲。隨著科技的進步，隨著我們對健康的預測和預警，我們當然可以掌握這種醫療技能。”在新藥研發領域，去年上海華山醫院與阿里云合作，以數字模型代替部分臨床實驗，模擬小鼠體內實驗，加快特定藥物的開發。同日，阿里云宣布與Intel和LinkDoc共同推出天池醫學人工智能系列，這在第一季度挑戰了早期肺癌診斷。阿里云天池平臺將提供大量高分辨率胸部CT掃描后脫敏數據。玩家需要通過原始CT圖像訓練模型算法獲取結節特征，最終實現圖像中結節區域的智能判斷。同日，阿里云還公布了ET在工業領域的最新進展。目前，阿里云人工智能ET已成為交通、司法、工業制造、醫療等諸多領域對人類的良好幫手，在發布ET醫學大腦的同時，阿里云也在會上發布了ET工業大腦。同時，它還發布了一個機器學習平臺pai2.0，允許開發人員使用人工智能技術，通過可視化拖放方法。阿里云表示，2016年8月，蘇州ET工業大腦開始進駐國內大型能源巨頭協新光伏芯片生產車間。光伏芯片的生產有一個非常精確的工藝過程：一根只有0.1毫米厚的金屬絲與硅錠摩擦，最后切割出一塊只有0.2毫米厚的硅。灰漿的濕度、溫度、上下溫度、導輪上下溫度等實時影響生產。在這樣一個復雜的生產環境中，要保證100%的手工經驗的產品質量是很困難的。ET首先將標準化車間所有端口的數據傳輸到工業大腦。然后，通過人工智能算法，通過深入學習，計算出所有相關參數，準確分析出與良品收率相關的60個關鍵參數，建立參數曲線，實時監控生產過程中的變量。目前，在ET工業頭腦的幫助下，協新光伏產品的產量提高了1個百分點，每年可節約數億元的生產成本。在進入醫藥工業界之前，阿里云ET做了很多調度員的工作，包括以前饑餓的送貨調度員和調度員，在廣州白云機場派送了1000多架飛機；通過觀察廣州的道路車輛來調度交通燈；向卡車匹配公司派送卡車；d為快速出租車發送訂單。

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