2017年以來,中國、美國和歐盟先后發(fā)布了國家級人工智能（AI）戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃,人類歷史即將迎來以"智能化"為主旋律的第四次工業(yè)革命。在醫(yī)療檢驗領(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展,進而結(jié)合醫(yī)學(xué)檢驗的關(guān)鍵應(yīng)用維度,闡述"AI+檢驗"的結(jié)合創(chuàng)新,包括涉及檢驗標(biāo)本處理的標(biāo)本采集機器人、樣本稀釋機器人和樣本傳送機器人;檢驗項目挖掘如腫瘤標(biāo)志物和藥物基因組學(xué);檢驗細胞形態(tài)學(xué)、檢驗數(shù)據(jù)處理、輔助診斷模型和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)學(xué)檢驗等。隨著工業(yè)4.0時代的到來,人工智能技術(shù)必將推動醫(yī)學(xué)檢驗從自動化發(fā)展到更高階的智能化階段。 

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

【文章頁數(shù)】：11 頁

【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)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，深度學(xué)習(xí)用無監(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)元視作一個功能邏輯器，同時將神經(jīng)元活動簡化為了3個過程：輸入信號線性加權(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)元對信息進行函數(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)和強化學(xué)習(xí)任務(wù)均從零知識開始，這意味著模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)開始是隨機猜測的。除此之外，實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)需要大量標(biāo)注好的高質(zhì)量數(shù)據(jù)以及強大的計算資源和算力基礎(chǔ)。因此學(xué)者們考慮對已有大數(shù)據(jù)集進行最大程度的開發(fā)，于是遷移學(xué)習(xí)誕生了。遷移學(xué)習(xí)也是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的一種手段，遷移學(xué)習(xí)可以理解為將計算機在一個任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識遷移到另一個新任務(wù)上，作為其起點繼續(xù)對新任務(wù)進行學(xué)習(xí)。遷移學(xué)習(xí)包括基于實例的遷移學(xué)習(xí)，其特點為源域?qū)嵗愃颇繕?biāo)域?qū)嵗�；基于特征的遷移學(xué)習(xí)，其特點為源域特征與目標(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】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2895170