訪談

中國的醫療人工智能和工業4.0應該怎么做?-德國院士張建偉來解答

2025China.cn   2017年06月08日

  對人工智能而言,醫療領域一直被視為一個很有應用前景的領域。目前來說,人工智能在醫療健康領域中的應用主要包括醫學影像、虛擬護士助理、健康管理、醫療風險分析、藥物挖掘、輔助診斷、醫學研究和營養學等。縱觀我國的政策,在2016年6月國家發改委、科技部、工信部等都明確指出到2018年將打造“人工智能基礎資源與創新平臺”,在重點領域將培育若干全球領先的人工智能骨干企業和人才,這對一些初創企業來講剛好是一場春風。

  張建偉院士近二十年在德國從事及領導智能自動化生產系統的感知學習和規劃、多傳感信息處理與融合、智能機器人技術、人機交互的研究與開發等研發方向。發表三百余篇論文及專著,并多次獲得國際會議最佳論文獎;擁有四十余項發明專利。指導德國碩士工程師百余名,德國博士三十余名,洪堡學者多人,聯合培養中國博士十余名。主持德國科學基金重點項目、聯邦教研部與工業合作項目、歐盟ICT、中德跨學科重大研究中心等多項重大研究項目。領導開發出經驗學習算法、自主移動護理機器人、脊椎手術機器人、配藥機器人、多模式人機交互平臺、開放機器人軟件、大數據智能軟件等多項技術與系統,其中配藥機器人、多功能輪椅等已經進入產品化階段。

  此外,張建偉院士還將于日出席由生物谷主辦的“2017未來醫療科技大會暨人工智能前沿論壇”,并為大家帶來題為“人工智能、機器人與醫療科技的融合”的報告。

  那么對于近期醫療人工智能的熱門研究,張建偉院士如何評價及其研究組在相 關領域又有哪些新的突破呢?下面是生物谷的采訪。

  生物谷:張院士您好,非常感謝您此次接受生物谷的邀請來參加“2017未來醫療科技大會暨人工智能前沿高峰論壇”。人工智能技術的發展讓我們有預感過去在科幻大片里看到的場景將逐漸變成現實,人工智能目前在醫療領域中的應用主要體現在輔助診斷上,您掌握人工智能和機器人研究核心技術,那么人工智能機器人現在醫療領域中主要有哪些應用?您認為未來人工智能在醫療領域最有可能取得新突破的方向在哪里?

  回答:人工智能現在在大數據和無處不在的新算法環境下,技術慢慢從實驗室走向各行各業。從研發角度來講,還有許多理論問題需要突破,還有許多問題和挑戰有待解決。在醫療技術方面,人工智能會結合以下領域帶來新的創新應用:診斷系統, 藥物發現,手術康復和護理技術,醫院物流自動化以及電子信息化管理,等等。近期內,基于大數據的個性化診斷,新型藥物的發現,智能康復設備,自動導航手術機器人,醫院物流自動化系統,都會在實用創新方面實現突破性的進展。

  生物谷: 您是德國漢堡學院院士,遠道而來,能否向我們講述一下人工智能在德國的發展情況?在醫療領域,有哪些好的東西值得我國借鑒?

  回答:德國在人工智能的理論和應用方面,始終有持續的資助和企業研發。人工智能的基礎理論研究在各個大學的人工智能實驗室和馬普所相應部門進行。另外,德國人工智能研究院和多個弗朗豪夫研究院,從事著人工智能在各行各業的垂直領域應用和技術轉移工作。通過產學研的合作項目和大學人才的承接,企業也在人工智能在產品開發上不斷的起到重要的創新作用。德國在新型的智能醫療儀器,診斷系統,康復設備,醫院信息管理系統等方面,都有很好的產品。在未來的助老助殘機器人,智能手術輔助系統等領域領域,也有很多的技術儲備。企業和研發單位高校注重多學科的融和以及人才的培養,保證了人工智能在醫療技術上得到長期的持續應用。

  生物谷:近年來,醫療機器人領域吸引了眾多資本的參與。您多年致力于智能機器人技術、多模式人機交互的研究與開發,也擁有四十余項機器人和人工智能方面發明專利。您認為未來人工智能機器人的發展趨勢如何?您認為未來有哪些工作崗位會被人工智能所取代?

  回答:國際大公司,起到推波助瀾作用。從學術,工業到資本,使AI應用出現了里程碑式結果,這使大眾和政府都把AI作為全球技術創新的核心技術。大公司幾乎都在爭相努力建立自己最強AI研究院。而中小公司人才缺乏,沒有技術,就像互聯網一樣,怕失去競爭優勢。

  中德最新啟動的重大大學課AI研究項目,是“跨模態學習”,這是面向未來的核心AI技術。現在AI(弱人工智能)與機器學習,是基于單模態的,它只在一個領域解決問題,無法轉移到另一個領域,比如只專攻與圖像處理、語音處理等單個方面。而下一代的AI技術是基于跨模態的信息。包括文本、圖像,聲音等各種人工數據,打通這些數據。把它們整合,做成自學習系統,實現更強大的AI,也就是強人工智能,這樣就具有記憶,推理,人機交互等通用型綜合系統。強AI方面,有許多路要走,j建立通用AI引擎,需要跨模態的形式進行研究,包括關鍵技術整合,機器記憶,預測與數據校準、知識的抽取、推理、表達和自學習,這些都是強AI引擎里的關鍵技術。

  人工智能將替代人做那些非常重復勞累無尊嚴的事情,比如清潔,配藥,運送,分診,數據輸入及處理。在大數據互聯網環境下,在提高效率方面,提高數據質量方面,可比人做得更好。

  生物谷: 在您開發機器人的時候,您認為未來是否會有可能賦予智能機器人人類思考能力?或者說機器人是否可能會取代人類?

  回答:人工智能能夠帶來超級病人,超級醫生等。但是我認為研發應該基于“以人為本”的宗旨,AI系統不應該是黑匣子,而未來必須全透明,我能了解每個機器決策來源和過程,使未來AI系統成為幫助人類完成繁瑣復雜重復工作的助手,而不是取代我們的超級機器。

  生物谷:據我們所知,您在工業4.0研究領域也開發了多種隨著人工智能與醫療領域的結合,可用于工業4.0的經驗學習機器人系統、自主移動操作機器人、雙臂裝配系統、多模式人機交互平臺、開放機器人軟件、認知式電子教學界面等多項技術與系統。我國的工業4.0建設剛起步不久,對于我國的工業4.0建設,您能否給一些好的建議?

  回答:工業4.0的概念應用范圍已經遠遠超出了制造領域。產學研結合,不能只是產品的研究,而忽視學校的基礎技術研究。公司的研究和學校的研究,有不同之處。公司可以雇傭許多編程和大數據人員,但它們在基礎的大交叉領域很難做。比如他們沒有動機去雇傭研究大腦和心理的人員。他們缺乏專攻跨學科的研究專業人員。AI基礎研究項目,需要包括有心理,腦科神經學專家一起參與,要研究多模態的表達的機制等。探討在深度學習,增強學習之外能有更新的方法。此外,企業和學校在基礎項目的合作是很好的形式,比如現在的中德項目,也得到不少大公司的關注,給予了資助。大公司借此可以觀察跨學科創新的研究進展。

  政府來引導組織,實現人工智能和細分垂直領域的結合,實現創新應用,孵化創新公司,結合人工智能在工業4.0和醫療方面的專用基金,充分發揮國際合作,面向全球市場,中國一定會在這個領域實現創新模式的突破。

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