發(fā)布時(shí)間：2020-12-02 10:25

　　2017年以來(lái),中國(guó)、美國(guó)和歐盟先后發(fā)布了國(guó)家級(jí)人工智能（AI）戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃,人類歷史即將迎來(lái)以"智能化"為主旋律的第四次工業(yè)革命。在醫(yī)療檢驗(yàn)領(lǐng)域,人工智能的理論和技術(shù)爆發(fā)也將為醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)理論、方法與應(yīng)用的發(fā)展提供新方向,本文首先從人工智能的理論與實(shí)踐基礎(chǔ)出發(fā),介紹人工智能的發(fā)展歷程以及算法、數(shù)據(jù)和算力三大要素的前沿進(jìn)展,進(jìn)而結(jié)合醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)的關(guān)鍵應(yīng)用維度,闡述"AI+檢驗(yàn)"的結(jié)合創(chuàng)新,包括涉及檢驗(yàn)標(biāo)本處理的標(biāo)本采集機(jī)器人、樣本稀釋機(jī)器人和樣本傳送機(jī)器人;檢驗(yàn)項(xiàng)目挖掘如腫瘤標(biāo)志物和藥物基因組學(xué);檢驗(yàn)細(xì)胞形態(tài)學(xué)、檢驗(yàn)數(shù)據(jù)處理、輔助診斷模型和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)等。隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來(lái),人工智能技術(shù)必將推動(dòng)醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)從自動(dòng)化發(fā)展到更高階的智能化階段。 

【文章來(lái)源】：南方醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào). 2020年02期 第287-297頁(yè) 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

遷移學(xué)習(xí)概念圖

1.3.2 深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，深度學(xué)習(xí)用無(wú)監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來(lái)替代傳統(tǒng)特征提取算法[9]。深度學(xué)習(xí)引入了感知器這一概念并且將神經(jīng)元視作一個(gè)功能邏輯器，同時(shí)將神經(jīng)元活動(dòng)簡(jiǎn)化為了3個(gè)過(guò)程：輸入信號(hào)線性加權(quán)，求和，非線性激活。神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由3部分組成：輸入層，隱藏層，輸出層，3者均由權(quán)值連接，輸入層接收外界信息，隱藏層和輸出層的神經(jīng)元對(duì)信息進(jìn)行函數(shù)處理，最后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類大腦做出決策[10]。深度學(xué)習(xí)依賴數(shù)據(jù)來(lái)提升算法準(zhǔn)確率，數(shù)據(jù)集質(zhì)量越高，深度學(xué)習(xí)對(duì)特征的學(xué)習(xí)效果就越好，深度學(xué)習(xí)概念如圖2所示。

深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)均從零知識(shí)開(kāi)始，這意味著模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)開(kāi)始是隨機(jī)猜測(cè)的。除此之外，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量標(biāo)注好的高質(zhì)量數(shù)據(jù)以及強(qiáng)大的計(jì)算資源和算力基礎(chǔ)。因此學(xué)者們考慮對(duì)已有大數(shù)據(jù)集進(jìn)行最大程度的開(kāi)發(fā)，于是遷移學(xué)習(xí)誕生了。遷移學(xué)習(xí)也是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種手段，遷移學(xué)習(xí)可以理解為將計(jì)算機(jī)在一個(gè)任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識(shí)遷移到另一個(gè)新任務(wù)上，作為其起點(diǎn)繼續(xù)對(duì)新任務(wù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。遷移學(xué)習(xí)包括基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)，其特點(diǎn)為源域?qū)嵗�類似目�?biāo)域?qū)嵗�；基于特征的遷移學(xué)習(xí)，其特點(diǎn)為源域特征與目標(biāo)域特征有重疊；以及在訓(xùn)練階段共享一部分參數(shù)或者先驗(yàn)分布的基于共享參數(shù)的遷移學(xué)習(xí)[13]，遷移學(xué)習(xí)概念如圖3所示。圖3 遷移學(xué)習(xí)概念圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2895170