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仙瞳资本刘牧龙:医学人工智能的问题在于安全与伦理

[ 导读 ] 医学人工智能首先有一个问题,有没有可能发生错误?错了怎么办?责任是谁的?我想安全和伦理是我们看待医学人工智能这个领域学习特别考虑的东西。

股融易注:仙瞳资本是一家集创新技术研究、风险投资天使投资、高科技企业风险投资于一体的投资与创新技术企业孵化的综合投资机构。创始人刘牧龙先生毕业于中科院,曾担任国家医学计量技术委员会委员、深圳市科技领军人才、曾获国家科技进步二等奖。核心创始团队拥有近20年高科技企业创业及管理经验、超过10年的中国资本市场经验及5年以上直接股权投资经验。


2017年7月6日,“2017中国智慧创新峰会-安亭论坛”在上海安亭皇冠假日酒店隆重举办。本次论坛由上海同济经济园区主办,嘉定区经济委员会、安亭镇人民政府作指导单位,投中信息协办。本届论坛以“同舟共济,创智未来”为主题,集聚各方智慧、资本和资源,共同探讨、交流智能科技产业发展的新技术、新成果、新业态、新模式。


仙瞳资本执行合伙人刘牧龙出席了论坛并发表了以《医学人工智能:正在到来的新时代》为主题的演讲,他表示人工智能真正可怕的地方是在学习和自我进化的能力,其发展潜力巨大。


以下内容是刘牧龙的演讲实录:


关于医学和医疗有关领域,这两个汽车和医疗似乎是不搭界的产业。但是我们很惊奇的发现,其实人工智能在两个领域都是有着非常前沿的应用,某种意义上说,人工智能把汽车和医疗拉到一起。


美国的巨型企业谷歌花了大量的精力,包括微软等都花了大量的资源投入了人工智能市场领域里,最大的研究领域也就是汽车,所以人工智能和汽车有相当大的关联。但是人工智能在医学里面也是有非常前沿的技术,今天我就把人工智能在医学上面的应用做一个粗浅的演讲。


人工智能是非常有诱惑力的商业领域。据可靠的数据和研究统计,到2030年人工智能将使全球GDP增长14%,为世界贡献16万亿美元的GDP增长。同时到2030年人工智能将使中国的GDP增长7万亿美元,这是非常庞大的数据。更重要的是到2030年这个时代的序幕才刚刚开始。


人工智能对GDP以及医学健康领域的影响主要是几个方面:一是数据,二是传染病跟踪及健康管理,还有一个很重要的就是影像领域的应用。影像领域的应用和汽车的智能驾驶是类似的,智能驾驶有传感器和图像识别的算法以及机器大脑对路面的情况进行判断,最后制定应对的策略。


影像的诊断方面,比如说医生在读X光片或者B超的影像等等,以后很有可能大部分读片的功能就由机器来完成,人工智能目前在这一块应用的是最多的。


这里主持人也讲了小故事AphalGo战胜围棋世界第一人大家都非常熟悉,从深蓝战胜人类象棋高手到AphalGo战胜围棋世界第一人,从这里大家可以了解关于人工智能发展的速度。这里有一个小小的插曲:IBM研究的沃森的人工智能系统对女性罕见疾病的诊断。


其实人工智能真正可怕的地方是在学习和自我进化的能力,也就是他会不断的进步,就像人从小孩上学到最后成人掌握各种技能为社会服务,人工智能拥有自我成长的智能,他会变得越来越聪明,人类的科学家对这方面表示非常的担忧,这也是不无道理的。


这里是数据性的东西,也就是IBM的沃森,在人工智能领域是最先投入资源研究,看一下他们做一些什么事情。这里当然很重要的包括医疗的应用。


我们具体到医学,医学人工智能他和普通的人工智能有什么区别吗?我想很重要的一个方面,应该就在于安全和伦理的考虑,其实驾驶也差不多,当然驾驶这个上面伦理的东西可能稍微少一点,安全的东西稍微多一点。我们可以设想一下,一台自动驾驶的汽车如果发生了车祸,撞死了一个路人,有没有想过这个问题?我们是把汽车销毁还是把汽车主人做处理?这里有很多需要解决的问题。这个就是关于伦理方面的。


医学人工智能首先有一个问题,有没有可能发生错误?错了怎么办?责任是谁的?我想安全和伦理是我们看待医学人工智能这个领域学习特别考虑的东西。还有一个是对于数据的看法。刚才讲了(人工智能)学习和自我的进化,它依据的是什么?依据的就是数据。数据就是我们医学人工智能的“土壤”,当然也是人工智能的“土壤”,有些人把数据作为资源也是不无道理的。


这里展示几个医疗大数据应用的实例,主要在临床的辅助诊断和智能的慢病管理等,也就是用机械的智能学习形成像大脑一个的神经网络,最后代替人脑对信息做出判断,甚至做出决策。这也是慢病领域的应用。


有人说人工智能是医疗保健的“强心针”,这个词医疗保健并不是说医疗保健是个衰弱的行业,其实他就像二十多岁的年轻人一样正在蓬勃的生长。但是医学人工智能将加速这一发展进程,最重要是将提高整个医疗应用的效率。


这是在新药研发领域的应用,中午跟创投界的朋友们聊起新药研发的风险是巨大的,投入是巨大的,后来想想可不可以用人工智能进行药物的研发?当然是可以的。


但是目前只能取代部分的工作,也不可能在现阶段全面取代现有的新药研发模式,但是人工智能一定会提高现有新药研发工作的效率。
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