何为行星级的医学AI系统?

什么是行星级医学AI系统?

2019-08-21  本文已影响0人  skysunky

今天写一篇点题的文章,文笔有点糙,等有时间会慢慢研磨的。

迈克尔·乔丹说,现在的医学AI系统充其量只是统计工具。行星级的医学AI系统,其组成部分中,大部分是碳基生物-人,是医生,是患者,是数据科学家,是医学家。我们的医学系统已经摸爬滚打了近百年,稍有成效,但是远不理想。

让我们来理一理目前这个AI系统长什么样子吧~
它又是如何运转,去加持、优化当今地球上这些智人(人类)的生存健康状态的呢?

智人,和其他动物一样,是由DNA等遗传物质来决定一个智人躯体的生存/活动的大体轮廓的,这个人体的使用期限一般在120年内。从出生开始,1850年内时间里会产生约03个有效子代DNA,有效子代DNA可以经过父代的照顾,获得健康的躯体并且繁衍后继子代。借助基因突变 + 适者生存,智人的DNA体系和其他很多动物一样,已经成功应对了百万年的环境改变,繁荣至今。

不同年代,子代DNA对于环境资源的利用效率有所不同,但总体来说呈上升趋势,其中很大部分来自于父代躯体的大脑器官存储了越来越多的信息,并且很多父代的大脑会通过社会网络,组成高效的信息传播体系,子代可以通过社会网络,获得亲生父代在内大量的父代大脑所存储的信息。

子代大脑接收信息速度,在生物进化历史里并没有明显加快,带宽虽没有明显加宽,但在整个社会网络的信息传输的效率(精确度)却加快了(例如有职业的老师出现,不断优化每一类信息的结构、梳理表达方式、统一概念、设计循序渐进的阶段式学习);并且通过社会分工体系,对于每一个子代大脑节点都会正向反馈式地不断优化接口(例如18岁~55岁不断发展的医学生,选择性地吸收医学及其相关方面的知识/技能并不断强化)。

接收信息的速度加快,DNA利用环境资源的效率越来越高,生成新信息的需求和实际增长速度也随之加快,在医学领域来说,近两百年来,医学知识通过论文的形式不断展示着这门学科的发展的速度和边界,进一百年左右,统计学的发展搭起了数学和医学的桥梁,从此医学搭上了数学的顺风车,走上了可持续发展的康庄大道。

总言之

当前医学的发展,医学知识的“Humachine Leaning”,是依靠真实世界的患者数据,通过半自动化的数据收集,通过低效率的个人(医生或者科学家)统计分析,通过传统的出版方式,再通过学术在线“发行商、渠道商”,达成知识产生的第一环,第二环则是基于“发行商、渠道商”的“服务”,医生或科学家对加工后的真实世界的数据作二次开发利用,进行低效率的借用统计学方法的“学习”。

在当世,60亿智人躯体,百亿以上智人DNA信息,通过上述方式,形成了一个知识产生-应用-转化(转化医学的概念)的有效但不高效的学习系统。这个系统里,所有人是数据资料产生方,医生、科学家是数据采集者+数据清洗者,极少数医生、科学家是算法工程师,学术出版商是数据存储方。

现在做医疗AI“系统”的公司,部分没有看透的,可以换一个思路:作为能力始终有限的一个公司,面对这个行星级的医学AI系统,你准备自成一个独立的系统么?或者,你要做的事情,就只是模仿么?

这个专栏:介绍现在医学AI的发展现状,并会给一些来自于专栏主自己的浅薄见解,评论和留言会选择性的回复,时间有限,不会对任何意见分歧纠缠不休。但诚心欢迎纠错、指导!

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