广东省政协委员、科大讯飞高级副总裁杜兰 受访者供图
广东省政协委员、中山大学中山眼科中心副主任林浩添带来了一份主题为眼病数字智能化防治的提案,期待通过智能化手段,高效推进眼病防治。
“全国注册眼科医生不过4万多人,相对于患者群体真的太少了。”在林浩添看来,AI医疗可缓解医疗资源不平衡的现状,一方面,能让医生力量薄弱的基层地区患者,享受到更专业的眼科医疗服务;另一方面,还能让诊疗过程变得更高效。
为了让更多的百姓受益,推动数字眼科和健康广东高质量发展,林浩添建议,将数智化眼病筛诊融入数字政府建设,让眼科人工智能技术“走出医院”。
此前,林浩添已在湛江市开展这一试点工作,在粤省事的“i湛江”专区上线了眼表黑色肿物智能诊断系统——“粤睛晶”。有眼表“黑痣”的患者只需拍一张照片,足不出户即可初步判断自己眼表肿物的情况。
“依托数字政府的海量用户及管理平台,嵌入眼病智能筛诊小程序,通过智能手机便可以完成眼病的初筛。”林浩添表示,其后可以在云端健康档案、闭环转诊、精准推荐、流量引导、人机协作等各个方面逐步优化细化,实现医学数据流和用户流的良性发展,让更多百姓真正享受到智慧医疗的便捷与高效。
预计到2030年,广东老年人口占比将突破20%。在“老龄化呈现数量多、速度快、差异大、任务重”的形势下,越来越多的人工智能、互联网等新技术、新产品逐步走进老年人的生活,实时监控警报老年人跌倒的智能手环、支持83种语言翻译的智能翻译机等产品为他们带来便利与幸福感。
围绕“用人工智能助力老人拥有高质量老年生活”的话题,广东省政协委员、科大讯飞高级副总裁杜兰表示,通过调研,她发现,很多老年人在使用这些智能化产品时,存在产品设计不够适老、老年人对产品使用不够熟练、产品价格较高等“痛点”。
杜兰认为,广东省是机器人制造大省,应设立专项支持机器人企业,提升康养机器人、陪伴机器人等产品的智能化水平,进一步支持机器人智能交互开放平台的建设,并通过进一步开放社区、康养院、老年大学等多场景的应用试点,让人工智能技术在养老护老方面发挥更大作用,并组织志愿者组织等力量来加速智能化产品的普及。
此外,杜兰还建议设立专项基金支持重点人群使用智能化产品。“一些智能化产品能较大程度提升失能、半失能以及空巢老人的养老生活质量。建议设立专项基金,通过自主申报、推荐申报以及授权申报等形式,为上述重点人群配备相关智能化产品提供资金和配套服务支持。”她说。(完)
提速近10倍!基于深度学习的全基因组选择新方法来了****** 近日,中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用,将助力深度学习在全基因组选择中的应用,为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物(Molecular Plant)》上。 全基因组选择作为新一代育种技术,通过构建预测模型,根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择,从而缩短育种世代间隔,加快育种进程,节约成本,推动现代育种向精准化和高效化方向发展。 统计模型作为全基因组选择的核心,极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型,难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。 相较于传统模型,非线性模型(如深度网络神经)具备分析复杂非加性效应的能力,人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机,深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。 该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料,通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。 与其他五种主流预测方法相比,该方法有以下优点: 可以利用多组学数据开展全基因组预测;算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构,可以有效降低模型错误率,提高运行速度;预测精度稳健,在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当,在大规模数据集上预测优势更加明显;计算时间与传统方法相近,比已有深度学习方法提速近10倍;超参数调整对用户更加友好。 该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。 学术支持 中国农业科学院作物科学研究所 记者 宋雅娟
(文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |