教育医疗“智能+”,将带来哪些改变?

2019-03-27 14:13:57 海外网
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经过数年发展,新一代人工智能已经从最初的算法驱动逐渐向数据、算法和算力的复合驱动转变,其中,人工智能应用对数据的依赖性越来越强。人工智能要在教育、医疗行业用好,不可避免要获取丰富的学生、患者数据。专家强调,技术的应用不能跨越法律和伦理的边界,需要重视信息安全和隐私保护。

人工智能的应用越来越多,很多人都从中得到了好处。这不,今年的《政府工作报告》,就明确提出要打造工业互联网平台,拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能。前几年的《政府工作报告》,曾多次提到“互联网+”,而将“智能+”写进《政府工作报告》还是首次。

实际上,经过产学研各界数年努力,“智能+”正在加速与传统行业融合,其中教育、医疗就是重要的应用领域。所谓“外行看热闹,内行看门道”,在教育、医疗这两个与民生息息相关的行业,人工智能落地情况如何,又有哪些难点?在不久前举行的“2019年度中国人工智能创新者论坛”上,麻辣财经采访了相关专家。

智能+教育,可以批改作业判卷子

“人工智能+教育”能做什么?网易高级副总裁、网易有道首席执行官周枫的理解是,利用人工智能技术实现教育过程自动化、教育内容数字化以及教育方式智能化,让教育效率更高、学生学得更好。

有统计显示,多数老师每天要花2个小时甚至更多的时间批改作业。周枫说,把每道题划分出来,人工智能机器可对客观题自动批改判分,主观题也能由老师在人工智能系统里进行集中批改,极大地提高批卷效率,让老师有更多精力专注在教学研究上。

据说,作文批改机器人也问世了,还应用到了考试阅卷中。机器人判卷的准确程度,可能不好跟老师判卷直接比较,但机器人能将考生的作文内容进行比对,看看是否有抄袭嫌疑。这个就跟写论文“查重”的原理差不多,有了这样一个“铁面无私”的机器人,对严肃考场纪律、确保成绩不掺假,还是相当有帮助的。

此外,通过批改作业,机器还能将“阅卷”结果反馈学校或教育主管部门,比如总结出哪些题目学生比较吃力,应该有针对性地加强训练。甚至有专家认为,在以考试为主的评测类学习中,通过抓取学习轨迹,挖掘数据规律,人工智能能实现“因材施教”。

清华大学在线教育办公室课程总监王帅国认为,人工智能除了可帮助老师、学校提升教学管理效率,还能充当学生“书童”的角色,记录学习轨迹,从而帮助学习者发现不足,并提出学习建议等。

不过,周枫表示,人工智能在教育行业的应用,仍处于非常初级的阶段,很多设想仍有待实现。

首先,目前教育过程很大程度上仍然是依靠纸质载体完成的,学习信息数据化、电子化程度较低。此外,教学产生的数据地域分布非常广,如何有效汇总、处理等都是难题。

此外,技术应用还不够成熟。“不同的学习内容,不同的教学环境,应用场景有很大差异,没有一种人工智能算法可以解决所有的问题。”周枫说,未来还需要进行计算机视觉、语言处理、自适应学习算法等一系列基础技术创新。让人工智能更好地赋能教育行业,学术界和产业界需要一起努力。

专家提醒,教育的目的是帮助学习者人格、心智成长,人工智能不能仅仅沦为提升效率的技术工具。未来,人工智能还应关注如何激发学习者内在动力、促进健全人格培养等问题。

智能+医疗,可提高诊断的精度和效率

医疗被认为是人工智能最有应用前景的行业之一。近年来,人工智能已经渗透到了智能问诊、医疗影像辅助诊断、疾病风险预测等医疗服务的多个环节中,成为影响医疗行业发展、提升医疗服务水平的重要因素。

业界专家介绍,目前医疗人工智能主要解决三类问题;

一是医生不想做或做起来效率低的工作。比如,医生看影像资料,重复性高、劳动强度大,人工智能完成读片,能帮助医生提高阅片的精度和效率,减少误诊漏诊。

二是学习专家经验,提升非专家的水平。每个领域的专家资源有限,人工智能通过学习专家标识的数据,能提升全行业的诊断水平。

三是完成一些医生不容易做好的工作。比如借助人工智能算法给出精确的定量用药和治疗方案。

专家普遍预计,2019年人工智能在医疗领域的应用场景将更加丰富,有望加速融入到临床辅助诊疗、智能健康管理、医院智能管理等环节。不过,“人工智能+医疗”,难点同样不少。

以医疗数据化为例,清华大学统计学研究中心副教授俞声说,目前,医院一般的电子病例数据与人工智能所需的数据并不是一回事。有些电子病历相对好用一些,比如疾病诊断、手术编码等等。但涉及诊疗经验和知识的信息,却常常是以文本的形式记录在病例里。这些信息很有价值,但与机器学习要用到的训练数据差别很大。

“想把一个病人的完整病例整合起来,需要接几十个系统。此外,不同医院的病历信息描述方式也不同,要把这些大数据结合起来‘训练’人工智能机器,还要建立统一的标准数据集,需要大量的投入。”医渡云大数据应用算法总监李林峰说。

如何推动人工智能在医疗行业落地?准入门槛、应用规范等管理制度体系需要完善。透彻影像首席执行官王书浩认为,涉及医疗行为的人工智能手段必须获得国家食品药品监督管理总局的认证,其他相关法规、制度的制定修订也应提速。

“医疗活动社会关注度高,人工智能的应用需慎之又慎。”清华大学生物医学影像研究中心研究员赵锡海说。他还认为,治病不仅是冰冷的用药和手术,还有人文关怀。医疗活动受到的规范监管较多,因此,人工智能要较大规模在医疗领域落地,也需要人们逐渐改变观念,这个过程会很长。

拓展相关技术应用,要加强信息安全保护隐私

经过数年发展,新一代人工智能已经从最初的算法驱动逐渐向数据、算法和算力的复合驱动转变,其中,人工智能应用对数据的依赖性越来越强。人工智能要在教育、医疗行业用好,不可避免要获取丰富的学生、患者数据。专家强调,技术的应用不能跨越法律和伦理的边界,需要重视信息安全和隐私保护。

王帅国说,学生的隐私很敏感,也非常需要保护。在与国外一些大学合作时,他发现有大量的法律来约束数据利用,当前国内这方面的法规相对较少,有必要进一步完善。

周枫也认为保护隐私是人工智能技术在教育领域应用的重要前提。“人工智能应用对数据量需求很大,如何在收集、汇总、挖掘数据的同时,保护好个人隐私非常关键,企业要加强自律,确保信息安全。

“医疗活动涉及到大量的隐私,包括患者的一些基本状态,疾病病史、遗传特性等。一旦在隐私保护方面出现问题,可能引起公众对新技术应用的抵触情绪,最终不利于产业发展。”赵锡海说。(人民日报中央厨房-麻辣财经工作室 喻思南

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