人工智能这么火，可我该如何下手？
前几天，北京的天气特别好，晴空万里、碧空如洗（可惜如今又不行了）。
长时间的蓝天告诉我们一个事实——北京又开大会了。
日前，一年一度两会的胜利召开，又为IT产业定下了一年的调调。在这次大会上，李克强总理进行了长达几个小时的《政府工作报告》，里面特别提到了“以创新引领实体经济转型升级”的概念，并指出了包括人工智能在内的许多科技热门词汇。这样一来，人工智能这个概念又火了。
这是“人工智能”首次写入全国政府工作报告，说明政府开始重视这件事了。记得前年，李总理在政府工作报告中提到了“互联网+”的概念，于是终2015年一年，整个IT产业都在提这个名词。至于这次的“人工智能”能够火多久，没人知道。
当看到这段视频回放的时候，办公室里的滕小贱一手指着屏幕，一手抓起我放在桌上的猪肉脯，嘴里还嘟嘟囊囊的说：
“哥，你说这个人工智能啥时候能实现？”
“我怎么知道，我要是有预测未来的本事，当初良乡700块钱一平的时候，我砸锅卖铁也买它个十套八套的，何必像现在这样靠胡扯西游记挣钱”。
“我前几天还看了你那个什么吃饭的直播，不是说人工智能现在距离咱们不远了吗？”
“人家说的那个不远是以历史长河为参照的，就好象英特纳雄耐尔一定会实现。”我抓起桌上最后一块猪肉脯，“但是以咱俩这寿命，估计够呛”。
“那你给我讲讲，这个人工智能究竟是啥？”
你可能在许多场合都听说过“人工智能”这个名词。记得在我很小的时候，就从爷爷那个破旧的老式半导体中，听到了深蓝电脑击败人类有史以来最伟大的国际象棋名家卡斯帕罗夫的消息。这也奠定了我对人工智能的第一个印象——智慧。
智慧来源于出色的计算力。这里我们说的计算力，是指一台电脑的处理能力，而这个能力往往会与处理器、加速器的性能划上等号。对于大多数通用设备来说，你采用更先进的处理器、更高的主频、更大的缓存，自然也就会获得更好的性能。
所谓“磨刀不误砍柴工”，一款好的硬件平台，是性能发挥的基础。对于那些想进行人工智能研究的人来说，首先就需要具备高性能的服务器设备，这是硬件准备的基础。
当然了，单单指望CPU已经不能够提供给我们足够的运算效能，更多的时候我们还是使用GPU、MIC或者FPGA进行加速。关于这个部分，不同的解决方案提供商有着不同的对策，但从总的原则来看——用更多的处理器+加速器，就一定能造出最高性能的产品。
这简直就是一句废话。正如许多像我这样的胖子都知道“管住嘴，迈开腿”就一定能减肥，但是真正做到的人却是凤毛麟角，造机器也是一样。
更多处理器、加速器带来的首先不是更多的性能，却是更多的麻烦。就好比小孩子搭积木，越多的积木，越高的楼层带来的是越大的困难。所以从这个角度来说，一款好的服务器平台就是能够最大限度的承载处理器、加速器，并且表现出优异性能的产品。
如今，业界最先进的通用解决方案也就是在一台服务器内提供最高16块GPU加速卡的支持。当然在形态方面，你可以选择标准的2U机架式产品，或者是高密度的刀片服务器，抑或是体积巨大的整机柜类产品。但是在考虑到空间、散热、功耗、效能等诸多因素之后，1机16卡这个数字已经是行业顶尖水平，比普通的CPU运算快到不知哪里去了。
大家常说苹果手机如何如何好用，一方面是人家的做工的确出色，技术水平顶尖；另一方面也是Apple Store里五花八门的软件让手机的性能得到完美的展示。看来，出色的硬件性能只是基础，而如何发挥这些性能更需要软件的调教。
但是很可惜，在软件领域，中国人一向不太擅长。看看现在热门的OpenStack、Docker架构，再想想之前的什么Hadoop、Spark，无一不是舶来品。就好象我采访过的许多高性能计算专家说的那样——我们的硬件已经走在了世界前列，但是软件依然需要巨大的提升。
但在人工智能的软件，或者说是深度学习的算法与优化上，中国人还是抢占到了一点先机。一个毕业于清华大学、后去伯克利大学深造，如今在FaceBook工作的年轻人叫做贾扬清，他开发了是一款名为“Caffe”的深度学习框架，这也成为如今最热门的深度学习解决方案。
当然，这个Caffe的框架只是为深度学习乃至人工智能的实现提供了基础，就好比我们用的Windows 10电脑一样，要想真正发挥作用还需要不断的优化。如今，成熟的解决方案可以在保证正确率相同的情况下，在4节点下16卡的性能较单卡提升13倍，并增加了对cuDNN库的支持，使程序开发人员能够轻松实现高性能深度学习代码的开发。
对于人工智能来说，“用好”很重要，但是“管好”更重要。我们为人工智能积累了越多的性能，就意味着我们需要更好的手段将这些计算设备管理起来。面对众多的集群，自然需要一款能够兼容MPI、Hadoop、HBase等应用的解决方案，这样才能让管理员有更多的精力放在人工智能的研究上，而不是每天抱着机器到处维修。
正如我们前面提到的，有了硬件平台的性能基础、有了软件应用的管理与调优，似乎我们已经掌握了人工智能实现的金钥匙。那么接下来要做的，就是让这些软硬件融入到日常的生产、生活当中，让它们切实的发挥作用。
所以你看到，在这次两会上，腾讯创始人马化腾、百度创始人李彦宏、科大讯飞创始人刘庆峰、浪潮集团董事长孙丕恕、复星集团董事长郭广昌等诸多大佬纷纷就人工智能的问题为两会建言献策，顺便也是为自己的企业造势。
其实，这些企业每天都在影响我们生活的方方面面：
我们在腾讯视频看《精绝古城》和《乡村爱情》，给亲朋好友发微信，和朋友圈的小伙伴每天互动开开心心；
我们用百度搜索各种热门信息，每天看着网盘里缓存的电影电视剧，不一会儿外卖小哥就把可口的饭菜送上家门；
我们用科大讯飞的语音输入，懒得打字说一句话就好了，软件能自动翻译，而且一字不差
什么？你问我浪潮做了什么？为什么孙丕恕那么看重人工智能？其实，刚才我们已经列举了许多浪潮人工智能顶尖解决方案的案例。
比如，刚刚提到的1机16卡、名为GPU Box顶尖技术，这就是浪潮研发的、应用于整机柜的解决方案。不仅如此，浪潮还计划今年下半年推出2U4卡的GPU扩展Box，进一步提升人工智能计算力扩容的的灵活性。除此之外，浪潮在硬件领域的建树颇丰，与英特尔、英伟达合作研发的FPGA加速卡F10A、GPU深度学习一体机D1000等等产品，都证明了浪潮在人工智能领域走在前列。
再比如在软件层面，我们提到的MPI集群版的Caffe深度学习计算框架正是浪潮在2015年发布的产品。更为特别的是，浪潮还开源公布了这款产品的所有代码，为深度学习的用户提供了更便捷、更高效的应用手段。还有浪潮针对深度学习大数据和高性能计算融合的应用特点开发的ClusterEngine高性能计算服务平台、与英特尔联合发布的“Keep”的试用体验计划，都是推动软件发展与优化的关键环节。
人工智能是下一幕是很明确清晰的大方向，但是需要基于计算和数据，如果没有计算和数据汇集，就不能很好的应用——浪潮集团董事长孙丕恕
正是早在多年前就看到了人工智能发展的契机，所以浪潮才在软硬件方面对于人工智能的平台、应用有了深度的布局，形成了完整的产业链。如今，在整个行业开始发现人工智能的红利时，浪潮早已凭借先前的部署走在了前列，许多互联网先锋的背后都有浪潮的支持和身影：
百度——百度无人驾驶汽车项目的底层硬件架构中，应用了浪潮为百度定制的深度学习专用FPGA卡和GPU服务器，从而协助百度在国际通用的车辆测试集KITTI中实现了超过90%的识别准确率；
腾讯——浪潮为腾讯提供4卡、8卡GPU服务器产品，支撑腾讯在人工智能应用和腾讯GPU云相关业务的发展。协助腾讯建立AI统一平台，加速腾讯内部AI相关应用开发，并通过“云”降低更多中小AI企业的计算成本压力；
科大讯飞——浪潮与科大讯飞、Altera成功将FPGA芯片应用于智能语音线上识别领域
奇虎360——浪潮与奇虎360在GPU加速加速流量特征分析技术开展合作，通过软硬件优化，使训练24万样本的时间单节点4GPU相对于单GPU加速3倍，单机4GPU卡程序性能较原始版本加速270倍；
如今，浪潮已经为百度、阿里巴巴、腾讯、奇虎、搜狗、科大讯飞、今日头条、Face++等中国人工智能企业，提供基于GPU、FPGA、KNL等协处理加速服务器和caffe-MPI等软件、算法优化。
或许正如中国工程院院士王恩东提到的那样，“高性能计算与云计算、大数据相互融合的趋势会更加明显，并将在人工智能、虚拟现实、高性能数据分析等新领域得到更广泛的应用”，而这样的变化也需要更高的性能，更优秀产品和更广泛、更具适应性的的解决方案，这也正是浪潮服务器努力的方向。
而浪潮努力实现的目标或许更大，从中国服务器市场第一，到服务器技术全面领先，从面向核心应用场景的关键应用主机M13，到面向未来超大规模数据中心应用的融合架构，以及人工智能等，浪潮面向云计算、大数据，已经从产品、技术、生态上全面发力，提供最佳的计算平台。
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人工智能现在是不是很火？
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你好！现在人工智能的确比较火爆，并且慢慢渗透我们的生活，比如一些手机拍摄引入AI摄影，可以拍摄出更加漂亮的照片，一些AI音箱，可以和用户进行交流，根据要求执行一些操作或者搜索任务，还可以帮助用户规划行程等。
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。机器人和现在火爆的人工智能有什么区别？原来这才是答案机器人和现在火爆的人工智能有什么区别？原来这才是答案小光丶影视百家号现如今，人工智能和机器人都是人们热议的话题。人类是否被人工智能、被机器人取代的争论再度在科技界盛行。那么，机器人和人工智能有何区别，又有什么内在联系？其实两者本身并没有什么必要的联系，然而随着时代的进步，两者相互促进，就形成了紧密不可分的关系。机器人 是靠自身动力能够实现某项具体功能的机器，是机器设备。如：洗衣机、扫地机器人等，它们之间的区别是智能化程度不同而已。人工智能 是利用计算机科学技术研究、开发，用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学。其目是让计算机的工作效果发挥的极致。普通的自动化机器他的功能基本上是已经用程序写死，做重复的动作，很多参数、特征值、判断条件也是人为设定或者提前在程序上写死。运行的轨迹也是程序写死。当初程序写的是什么，结果机器运行的轨迹就是什么。人工智能与其的区别在于：很多参数、特征值、判断条件是通过学习获得的。人工智内部联系能很复杂，不是简单的机器学习就可以解决的，里面（程序）牵扯到一些专业的算法。参数、特征值交叉调用、交叉分析。还有很多传感器、驱动器（硬件）。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。小光丶影视百家号最近更新：简介:勇敢坚毅真正之才智乃刚毅之志向。作者最新文章相关文章||||||||||
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人工智能现在到底有多火？看看我们身边就知道了
　　【中国智能制造网 智造快讯】人工智能到底有多火？其实看看我们身边的各种越来越普遍的应用就知道了：、语言识别、图像识别、自然语言处理等等。人工智能现在到底有多火？看看我们身边就知道了&　　计算机到底有多聪明？人工智能到底有多火？其实看看我们身边的各种越来越普遍的应用就知道了：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理&&这里有些是以人类的形象出现，帮助人类去完成一些&不可能完成的任务&；跟多的，则是隐藏在我们习以为常的移动应用背后，在购物时，帮我们过滤掉不必要的选择；在人机交互时，帮我们以更容易的方式对智能设备发出指令&&&　　而现实的问题是：传统企业该如何利用人工智能实现自身业务和产品的转型？而新晋企业又该如何利用新兴的IT技术迅速成长为独角兽？&　　&当前的形势对我们来说，势必要通过改变我们传统的工作模式，来寻求更大的发展空间。&2017年12月底的一天，参加央视《机智过人》录制的柯马公司CEO Mauro Anselmetto接受记者采访时强调，作为企业用户，拥抱改变的方式之一，就是从产品层面做更多的创新。&　　实际上，作为隶属于菲亚特集团的全球化企业，柯马一直以工业自动化领军者的面目出现在市场上。因此，实际上柯马早期提供的机器人，应用的场景更加贴近工业领域：&例如柯马的机器人是速度、精确度和我们广泛的产品范围而所被熟知的，那我们机器人的产品范围从3公到700公斤的负载都是有的，那700公斤负载的机器人，就可以用于搬运非常大的产品部件，能够来搬运汽车。&因此在各大工厂、在OEM厂商，在汽车厂商都会被广泛地用到搬运、焊接等各种工业环节。&　　面向To C的柯马机器手臂得到了观众与嘉宾的赞赏，同样的正处开发阶段的&九歌&机器人因为能够自动生成的诗歌，而享誉了网友们的一致好评。作为九零后清华当红小生，九歌作诗主力研发人员矣晓沅面对采访时称：&九歌作诗最后体现的能够是诗歌创作的一个智能助手，如果这块能够做好，我们希望可以扩散到很多方面，比如小说。&&　　随着市场和技术的改变，柯马希望通过将更多的新技术应用于传统的优势机器人产品当中。&我们也许能够找到一个契机，让我们的机器人能够走出这些工厂，让更多家庭个人看到他们的价值。&而&九歌&的团队也同样希望能够借助舞台的机会得到大众的认同，并给予更多的鼓励与资助。尽管目前的&九歌&还未面朝消费市场，但是未来在机器创作能力的提升下，也许会有面向市场展示的机会。因此，无论是还处于开放阶段的人工智能，还是已在市场有所建树的&老成玩家&，事实上都在通过努力来开发更为人性化的产品，从研发的测试阶段，逐渐迈向To B再走入向To C。&　　与柯马、&九歌&同样对新技术着迷的，还有一飞智控。但是略显不同的是，一飞智控是一家全新的公司&&之所以称其为&全新&，是因为这是一家2015年7月刚刚在天津注册的公司。虽然不到三年时间，但是其产品商业化的节奏却一点不容小觑。&　　&大家已经都很熟悉了，现在的无人机，更多地在做的事情，就是把我们的眼睛带到空中，从另一个角度去看世界，或者做一些测绘。一飞智控希望能够在此基础上更往前进一步：不仅仅把我们的眼睛带到空中，我们更希望把我们的大脑，把我们的手臂带到空中。&曾经从小有一个飞行员梦想的齐俊桐，现在的身份是天津大学机器人与自主系统研究所教授，博士生导师，同时，也是一飞智控(天津)科技有限公司创始人，他的一飞智控正是那个把人类的大脑和手臂带到空中的公司&&为无人机提供更先进的飞行。&　　同样是在《机智过人》录制现场接受采访的齐俊桐强调，将无人机的应用向前推进一步，需要解决非常多的技术问题。例如，如何快速地避开障碍物，提高设备对于复杂环境的理解和决策？另外，如果希望无人机可以帮助人类做注入喷洒农药、搬运等工作的话，那么无人机就必须要能够在载荷变化的情况下，控制好飞行的平稳和安全。&　　在节目录制的阶段中，通过现场编程的调整，使飞行机器人技术得到了突破。齐俊桐表示事实上通过应用一些人工智能的算法，才能够根据重量随时变化调整一系列动作，以此来保证飞行的稳定。如今一飞智控的无人机在应用的过程中已经能够随着应用的场合的改变，不断修正和提高自身的适用性。&在农业，到今天为止，除了青海和西藏，其他所有的省市自治区现在都有一飞智控的系统。在喷撒农药的作业方面，今年的作业季，一飞智控的系统已经保障无人机飞行了大概三万多个小时的小时数，喷洒了一百多万亩这样的作物，把一千多吨的农药喷洒到了田间地头。&&　　不能否认的一点是，随着人工智能步入加速发展期，多个领域维度布局也愈来愈细化。而人工智能、大数据等新兴技术也逐渐成为国家最近重点规划、大力发展的产业。据行业数据表明人工智能产业年均复合增速超40%，可以说在新工业革命的背景下，数据、计算力、算法和网络设施等快速迭代，正驱动人工智能进入新阶段。而人工智能由于巨大的技术溢出效应，将推动战略新兴产业总体突破，是各国必争的新动能、新机遇、新引擎。因此无论是对柯马的机器手臂，还是一飞智控的无人机大脑、九歌的作诗机器人，甚至包括同样在《机智过人》亮相的：御眼重明的人脸识别、微软小冰等，都拥有非常广阔的市场空间，而如何真正能够抓住机会，不仅仅只是技术问题，而且还是彻头彻尾的商业价值判断问题。这就需要亲身参与者，用行动给出自己的答案。&　　原标题：人工智能到底有多火？看看我们身边的各种普遍应用！
(来源：央广网 )
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如今医学界人工智能的领域是最火热的，越来越多的公司将他们的商业前景设定在人工智能的大背景下，希望能够在人工智能的帮助下颠覆医疗保健行业。我们收集了目前市场上名气最大的一些公司，这里面有初创企业，也有技术巨头，它们将是2017年人工智能领域的执牛耳者。
人工智能必将颠覆医疗行业
没有人怀疑人工智能令人无法想象的潜力。在接下来的几年中，它将彻底改变我们生活的每一个方面，包括医学。许多人对于人工智能有朝一日将会接管世界仍然充满了恐惧和怀疑，就连大名鼎鼎的科学家史蒂芬·霍金都说，完整的人工智能的发展可能会导致人类的灭亡。然而，我认为如果人类对人工智能适当地做好相关应对准备，人工智能将证明是人类和机器之间下一个成功的合作领域。
其中就包括医疗保健，人工智能将重新改变它——并将它变得更好。人工智能可以帮助医疗专业人员设计治疗计划，并为每个患者找到最适合的方法。它可以帮助我们去做那些机械重复，非常单调的工作，然后让医生和护士专注于他们的实际工作。
“医疗记录的数据挖掘是人工智能在医学中最明显的应用。 收集，存储，规范化数据。追踪其数据根源， 这是彻底改变现有医疗保健系统的第一步。”
看看以下这个案例，你会发现人工智能的需求
看看这幅在匈牙利首都布达佩斯医院在拍摄的照片。 医疗人员正在一个巨大的黑板上手动管理着患者的手术安排，我不想对这张索引卡持有者的医院发表评论， 但这整个场景看起来都像是20世纪初的医院，而不是一个21世纪拥有二十几年历史的医疗机构的方式。
很明显，这种系统是不可持续的，在这个方面人工智能可以提供帮助。 一些企业家已经意识到人工智能在医疗行业的巨大变革和财政潜力。研究机构Frost＆Sullivan表示，到2021年，人工智能系统将从医疗保健行业产生67亿美元的收入，而2015年仅仅为8.11亿美元。
市场正在蓬勃发展，因此初创企业正如雨后春笋一样不断涌现。这些公司通过人工智能实现医疗保健的民主化，而且它们以建立一个更透明和有效的医疗保健系统为使命而努力。
医疗数据挖掘，分分钟搞定
我们如今居住在“大数据”的时代，毫无疑问，有价值的患者数据是多么宝贵。 当Google或IBM这样的技术巨头将他们的资金投在患者数据挖掘领域时，我们就都知道了这确实是值得做的事情。
1、Google Deepmind
最近，Google公司的AI研究部门推出了谷歌Deepmind健康项目，用于医疗记录数据挖掘，以提供更好和更快的健康服务，这些并不仅仅是口号， 谷歌Deepmind的确能够在几分钟内处理成千上万的医疗信息。 虽然对这种数据收集和机器学习的研究还处于早期阶段，但Google正在与Moorfields眼科医院的NHS基金会信托基金合作，以改善眼科治疗现状。
此外，作为Google公司生命科学部门的Verily Alphabet正在开展基因数据收集计划，名叫基线研究。它的目的是使用一些跟强大的谷歌搜索引擎类似的算法，来分析是什么原因影响人们的健康。这其中包括实验疾病监测技术，以及可以检测血糖水平的数字隐形眼镜研发。
2、IBM WatsonPaths
IBM Watson与Case Western Reserve大学的Cleveland Clinic Lerner医学院合作启动了一个名为WatsonPaths的项目。 WatsonPaths主要负责开发两种认知的计算技术，可以通过人工智能手段供Watson使用，这将有助于医生做出更准确的决策，并从电子病历（EMR）更新对患者的诊断。
3、Careskore
Careskore正在研发用于卫生系统和医生组织的基于云的预测分析平台：这是来自芝加哥的初创公司的理念。很多人对这个平台充满热情，在2016年8月，它获得了430万美元的投资。
Careskore基本上可以通过宙斯算法实现实时预测，这些预测是基于临床，实验室，人口统计和行为数据的组合，来计算患者可能再次进入医院的可能性。通过这样的数据，医院能够提高护理质量，而患者也可以更清楚地了解他们的健康。特别是如果患者注册了Careskore的个性化账户，那么基于AI的通信服务平台，患者可以实时获取有关于他们健康风险和身体问题的通知。
4、Zephyr Health
经过5年的数据挖掘，强生公司的多样化数据集正在帮助医生找到更好的治疗方法，William King在2011年推出Zephyr健康项目，旨在帮助生命科学公司改进研究，以减少将他们的治疗成果推上市所需的时间。
这个初创公司进入了一个丰富的领域，拥有与众不同的才华和愿景，King被PharmaVOICE杂志的读者评选为2016年度生命科学行业100位最具启发力的人物之一。 该启动程序结合了数据库，机器学习算法，特别值得一提的是这家公司所做的数据可视化工作，这项技术可以帮助医疗保健公司更快更直观地了解各种数据。
5、Oncora Medical
这家位于费城的初创企业旨在帮助癌症研究和治疗，特别是在放射治疗方面。作为联合创始人之一的David Lindsay，毕业于宾夕法尼亚大学的M.D. / Ph.D专业，在做临床工作的时候，他意识到辐射肿瘤学家没有形成一个收集和组织电子病历的集成数字数据库。因此，他决定建立一个数据分析平台，可以帮助医生为患者设计声音辐射治疗计划。就是这样的一个想法让Oncora医疗公司蓬勃发展！ 在2016年，这家初创公司接受了来自投资者120万美元的初始投资。 在2017年，它计划将其精密放射肿瘤学平台推广到三个主要医疗中心，帮助10,000名患者接受个性化治疗。
6、Sentrian
“远程病人智能公司”旨在使医疗社区更接近未来，在那里智能算法将会告诉人们他们是否会生病，甚至在他们经历症状之前。Sentrian是在两年前推出的，目前公司估值为1200万美元，同时他们专注于慢性病，他们的目标是通过远程病人监测消除所有可预防的住院。
这个目标听起来很不可一世， 但是Sentrian希望它能在两个步骤中完成。首先，它从越来越广泛使用的生物传感器收集患者的数据，然后精准快速地处理这海量数据，它想要机器去做一个专门的临床团队的工作，比如连续监测每个患者的数据，检测他们身体微妙的迹象 同时警告即将发生的健康问题。
7、CloudMedX Health
这家硅谷的初创公司将致力于通过预测来优化患者的财务状况。CloudMedX基于算法，机器学习和自然语言处理，在所有护理点生成实时临床观测数据，以改善患者的医疗状况。联合创始人兼首席执行官Tashfeen Suleman在最近的一次采访中表示：“我们正在把医生带回医院，而不仅仅只是一些数据录入人员。 我希望许多其他人能够在医疗专业人员免受行政和数据相关负担方面从而真正发挥他们在医疗其他方面的领导作用。
颠覆医疗成像技术的公司
医学成像技术包括可以检查人体内部秘密的各种技术和方法，比如，X射线，心电图，MRI，超声，断层扫描等。当你考虑这些技术的时候，你会想到什么？是不是第一反应就是你需要在一个巨大的，看起来非常不友好的房间，突然这个房间也是每一家医院里面最大的，装有最大的，最昂贵的和最复杂的机器。此外，世界上60％的医院没有成套的医学成像技术和仪器，因为当前与医疗成像相关的技术是笨重的，昂贵的，更不要说相关的培训。这正是以下创新的人工智能技术想要改变的一点。
1、Butterfly Network
Jonathan Rothberg在2011年成立了创业公司Butterfly Network，目标是创建一个全新的手持式医疗成像设备，使MRI和超声波大幅度地降低成本，从而提高效率。他的最终目标甚至是自动放大绝大部分的医学成像过程。这位大胆的企业家已经拥有了两家DNA测序公司。
与此同时，他在2014年还获得了1亿美元的投资用来开发他跟iPhone手机一样大小的扫描仪，例如你可以扫描一个人的胸部，然后看到一个真实的，移动的，3-D图像的内容。接下来这些图像将交由超声专家来进行一系列的深度学习算法工作。虽然3年前Rothberg承诺将在18个月内完成以上目标，不过目前我们仍在等待这只包裹在厚重的茧里的蝴蝶。
位于旧金山的初创企业3Scan旨在通过机器人显微镜和机器视觉帮助实验室和研究人员更好地观察人体细胞组织。根据公司的联合创始人兼首席运营官Megan Klimen的说法，3Scan可以消除一些药物研究者的困扰，因为他们之前通常使用一些手工的过程来进行组织分析。然而3Scan的机器与传统手工方法相比是如此高效，它可以只花一天分析以前需要花一年时间的组织样本。
3、Enlitic
Enlitic使用深度学习技术的科技，特别是其在某些方面的图像识别的实力，收集源自放射学图像的数据并将其应用于独特的医疗案例中。深度学习实际上指的是计算机接收数据的过程，然后基于从其他数据中得到的广泛知识来解释该信息。
启动的技术可以解释医学图像，以毫秒为单位——这比普通放射科医师快10,000倍。此外，在2016年6月的“经济学人”报告中说，在对三个专家人类放射科医师合作的测试中，Enlitic的系统在分析诊断恶性肿瘤方面优于50％，并具有零的假阴性率（即错过诊断癌症的机会）。这非常令人印象深刻，不是吗？
4、Arterys
在云空间，人工智能和医学成像相遇的地方，也是Arterys的工作的起点。这项开创性的启动技术承诺“打开医学成像到云端的力量”。因此，他们与GE Healthcare合作，通过他们的项目ViosWorks来改变心脏MRI。使用这个新方法，扫描过程只需要6至10分钟，而不是以前的一小时，患者同时也不需要在检查期间一直保持呼吸。 从记录上来看，Arterys的平台设计获取七维数据，其中包括3D心脏解剖，血液流速和血流方向等有效信息。
5、Bay Labs
去年推出的Bay Labs公司使用深度学习帮助发展中国家的医疗专业人员解释超声波，以便更好地治疗心脏病。
2016年9月，Bay Labs和一些合作者将该技术应用于非洲，以帮助肯尼亚学生识别风湿性心脏病（RHD）的症状。Bay Labs软件分析来自超声波的数据。在这趟旅行期间，医疗专业人员在四天内扫描了1200名儿童，并发现了48名患有RHD或先天性心脏病的儿童。 此外，Bay Labs的Johan Mathe说，执行该算法通常只需要训练一个超声波技师几分钟！
加快生物药物开发，几年缩短到几周
临床试验开发药物有时花费的时间超过十年，成本达到数十亿美元。通过人工智能技术加速药物开发过程并使其更具成本效益将对今天的医疗保健产生巨大的影响。
1、Atomwise
Atomwise的目的是通过使用超级计算机从分子结构数据库，预测有哪些潜在药物将会起作用，以及哪些潜在药物不起作用，从而降低药物开发的成本。在2015年，Atomwise开始虚拟搜索安全的现有药物，以便重新设计来治疗埃博拉病毒。 他们发现该公司的AI技术预测有两种药物可以显著降低埃博拉病毒的感染性。以往这种类似的分析通常需要几个月或几年，但现在却可以在不到一天的时间内完成！ 想象一下，如果这样的临床试验可以在医疗保健的“零点”水平，即在药房中实现，那我们可以更有效地进行药物开发。所以我希望它会发生得比我们想象的快！
2、Recursion Pharmaceuticals
该药物发现公司成立于2013年，目的是建立一个专有的药物发现平台，将高通量生物学和自动化的最佳元素与人工智能的最新进展相结合。该公司已经确定了在稀有遗传病空间中传递药物，以及将生物活性化合物和搁置的制药资产赋予新的用途。 他们承诺在未来10年内实现成功治愈100种疾病的雄心勃勃的目标。
3、Whole Biome
该公司的使命宣言说，它的目标是成为一个值得信赖的品牌，通过微生物组织使公众改善健康解决方案。 微生物是什么被定义为存在于每个个体内部和外部的所有微生物。
人体内含有比人体细胞多10倍的微生物细胞。在我们的成长过程中，人类与微生物共同演变进化，因此我们体内拥有许多有益于我们健康的微生物。经过几十年来的科学研究，研究人员已经知道，微生物组代表了塑造健康的巨大机会。但只是最近这些基因组和分析工具才得以实现。因此，Mayo Clinic与Whole Biome合作，希望通过微生物组诊断测试帮助妇女避免早产的可能性。
4、iCarbonX
iCarbonX是在我们的榜单上唯一的一个中国初创公司，iCarbonX有“数字化每个人的生活信息”的意图。它已经投入了近6亿的资金。事实上，中国最大的社交媒体应用程序——微信也在其支持者中站队，这意味着公司应该会非常有前途。
它基本上想要构建一个纯“数字化”的人体信息库，包含生物样本，如唾液，蛋白质和DNA; 以及通过环境测量，如空气质量等， 还有人类的生活方式因素，如锻炼制度和饮食等习惯。这个成立几乎不到一年的公司已经开始开发算法来分析数据，旨在为客户推荐私人定制的健康计划，食物选择和可能的处方药。
5、Deep Genomics
Brendan Frey的公司承诺解决遗传学中最大的谜题——基因组。要知道大多数基因组都可以为我们提供很多有用的信息。为此，Deep Genomics利用人工智能，特别是深度学习来帮助我们来解码基因组的意义。
他们的学习软件正在基于数十万个突变实例的分析来尝试预测特定突变的影响; 即使现在我们还没有这些突变的记录。但到目前为止，Deep Genomics已经通过使用他们的计算系统开发了一个数据库，为我们提供了超过3亿个遗传变异如何影响遗传密码的预测。因此，他们的发现将被用于基因组的治疗开发，分子诊断，靶向生物标志物发现和评估遗传疾病的风险。
6、Turbine
一个专业的AI开发人员，加上医疗专业人士和生物信息学家团队花了6年时间来研究构建人工智能的解决方案，旨在为任何癌症类型或患者设计相比任何传统医疗服务更个性化的治疗服务。个人化治疗的技术在分子水平上模拟细胞生物学;它可以鉴定靶向特定肿瘤所需要的最佳药物，此外，它每天通过进行数百万次模拟实验来鉴定复杂生物标志物和设计组合疗法。
涡轮机独特性的关键是它独特的癌症生物学的分子模型，它通过运行多个模拟实验，由AI指导以识别信号对治疗敏感的生物标志物。因此，该技术已经被用于与Bayer，剑桥大学和匈牙利顶级研究团体的合作，以寻找新的癌症治疗方案，如果他们能够加快上市时间，将有更多机会拯救患有目前不可治愈形式的致死性疾病的患者的生命。
备注：文章来自http://medicalfuturist.com/，动脉网进行了编译。
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