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广州研发人工智能“虚拟医生”准确诊断24种儿科病;阿里机器人批改作文200字文章看出8处错误 AI 掘金晚报
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2023/1/6 19:51:16 | 【字体:

  同居非意外雷锋网消息 广州市妇女儿童医疗中心6日称,该医院研发的人工智能“虚拟医生”“咪姆熊”已经学习了近200万份线种疾病诊断的准确率达到90%以上。

  “咪姆熊”目前已分化成两个版本:简单易用的大众版和专业的医用版。未来,孩子发热生病,家长可以先在手机和电脑网页上,找到大众版咪姆熊医生“咨询问诊”。

  例如,“点额头:发烧?点四肢:肌肉酸痛?”根据孩子出现异常的身体部位,点击咪姆熊身上相应的区域,并选择孩子的症状描述,咪姆熊就会给出初步判断,为家长提供就诊建议。

  广州市妇女儿童医疗中心临床数据中心主任梁会营介绍,2016年11月,该医院启动“咪姆熊”智能医生的研发,主要用于辅助医生进行诊断,以及后续治疗方案的推荐。

  借助医院的医疗大数据,“咪姆熊”至今已经学习了近200万份病历,主要通过学习理解医学词汇,提取并理解病历中的信息、专家指南等,其后将医生输入的病情描述等病历信息转化为自己能识读的结构化文本。

  在‘咪姆熊’六月龄时,我们组织了一场咪姆熊与医生的‘比赛’:给出200份真人病历,输入体格检查、主诉等,结果,‘咪姆熊’的准确率达到76%。”梁会营称。

  梁会营表示,目前,“咪姆熊”仍在“实习期”,跟着带教医生出诊学习,例如“咪姆熊”给出推荐结果后,医生会在线反馈,点击“准确”“一般”“不准”,对“咪姆熊”进行再教育。

  接下来“咪姆熊”要新增学习诊断呼吸科41个目标疾病,预计“咪姆熊”未来将能看73种病,并与患者实现语音交互。

  梁会营表示,目前还在打造“发热熊”“导诊熊”“影像熊”“营养熊”等,其中,“影像熊”专注于具有妇幼医院特色的超声片阅片诊断,帮助进行产检、骨龄检查等。

  记者今日从长沙市城管执法局获悉,长沙首座智慧型公共卫生间将于本月底亮相天心区贺龙南广场。据悉,该公共卫生间将引入面部识别技术,市民可通过“刷脸”取纸,减少厕纸浪费。

  据雷锋网了解,贺龙南广场智慧型公共卫生间建成后,市民游客只需要站立在特定的识别区,机器屏幕识别面部后就将自动出纸。“这台机器可以手动调节取纸时间,同一人须间隔15秒后再次取纸,同时设置固定取纸长度,这样可大大减少厕纸的浪费。”天心区环卫局相关负责人告诉记者,这座公共卫生间还将设置异味检测系统,对异味进行实时监控,一旦超标将报警并自动除臭。

  目前,该座卫生间已完成基础施工,整体将采用环保型装配式建筑,外型与贺龙体育馆风格一致。同时,母婴室、蹲位智能显示系统、无线WIFI、中央空调等也将也将配备齐全。

  据长沙市城管执法局环卫处相关负责人介绍,2017年长沙共将打造五座示范性公共卫生间,分别位于芙蓉区万家丽中路、天心区贺龙南广场、岳麓区映日路、开福区浏阳河风光带和雨花区圭塘河生态景观区,均将于本月底建成完工。

  最近,在浙江外国语学院国际学院,阿里巴巴AI完成了一次考试阅卷,一篇200字的作文中找出8处错误。

  据雷锋网了解,这些试卷由俄罗斯、韩国、赞比亚等6个国家的11位外国留学生完成。

  阿里阅卷机器人先将试卷扫描,在后台图像被转化成文字出现在电脑上,几十秒之后,迅速在一篇200字不到的作文里圈出了8个错误。

  在这份试卷上,阿里AI用代表不同意义的符号在试卷上,圈出多词(Redundant)、缺词(Missing)、错词(Selection)和词序错误(Word Order)等错误位置。

  阿里巴巴的工程师透露,这款AI学习了几十万的中文语言体系,通过自然语言处理算法进行分析,并识别出错位类型和位置,最后批注在试卷上。整个过程大概只需约5秒。从目前的测试情况来看,阿里阅卷机器人在准确率和细致程度甚至超乎人类水平。

  6日,记者从深圳市公共交通管理局获悉,目前深圳市有500台电动出租车安装了智能计时计程系统,取代了原有的计价器。据了解,目前西湖出租、运发出租等主要出租车企业已在集中更换,预计今年底前将上路不少于5千台使用该智能计时计程系统的电动出租车,上路1万台装备安全智能管理系统的电动智能出租车。

  12月1日,鹏程电动(鹏程、龙汽)公司投放了首批装备安全智能管理系统电动出租车。

  该智能系统支持驾驶员不安全行为预警、远程安全动态监控、人脸识别、车辆亚健康动态分析、实时掌握位置和运载信息。如果司机斑马线不礼让、分神、超速行驶、吸烟、左顾右盼、打电话、打哈欠、摄像头遮挡、车道压线、车距过近、其他异常(离岗)等24种不良行为,系统就会主动报警。除提醒驾驶员高危行为,安全员和车队长还可通过本地语音报警提醒、手机APP图片和视频实施远程安全动态监控,有效提高行车安全系数,提高管理者与驾驶员的沟通效率。

  该系统利用人脸识别技术、整合多平台数据资源,加以人工智能深度分析,可识别驾驶员驾驶动作,建立其画像模型的数据源头。通过画像可了解驾驶能力和驾驶风格,并获得最客观地评估报告和改进建议,从而帮助驾驶员提升驾驶技术。

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