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        當鴻茅藥酒和權健們不再被信任,試試AI養(yǎng)生怎樣?

        2018-12-28 · 作者:智能相對論

        [導讀]當公眾對鴻茅藥酒和權健們失去信任,那么讓我們一起來了解一下當今大熱的AI養(yǎng)生吧。


         

        文 | 魏啟揚

        來源 | 智能相對論(ID:aixdlun)

         

        去年的這個時候(2017年12月19日),廣州醫(yī)生譚秦東因為一篇題為《中國神酒“鴻茅藥酒”,來自天堂的毒藥》的網(wǎng)帖,將自己列入了被鴻茅藥酒跨省抓捕的名單,事件延續(xù)至今仍有余波。


        12月23日,丁香園一篇長文《百億保健帝國權健,和它陰影下的中國家庭》,再次引爆網(wǎng)絡,燃起公眾對權健,甚而整個保健、養(yǎng)生行業(yè)的不滿。


        當公眾對鴻茅藥酒和權健們失去信任,那么讓我們一起來了解一下當今大熱的AI養(yǎng)生吧。

         

        AI養(yǎng)生可以比人類做得更好


        保健養(yǎng)生行業(yè)市場有多大?從每到春節(jié),電視里就鋪天蓋地播放“送禮就送腦白金”的魔性廣告就能有所體會。根據(jù)《2017-2022年中國健康養(yǎng)生行業(yè)市場發(fā)展現(xiàn)狀及投資前景預測報告》統(tǒng)計顯示,目前我國的健康養(yǎng)生市場規(guī)模已超過萬億元,同時也是僅次于美國的第二大保健品市場。無比寬廣的賽道刺激著大量AI玩家入場,經(jīng)過幾年的發(fā)展,AI養(yǎng)生的玩家們在幾個方面都展現(xiàn)出優(yōu)于人類的表現(xiàn)。


        1、基于行業(yè)數(shù)據(jù)化的綜合管理能力


        美國前國家安全局工作人員肖恩·萊恩(Sean Lane)和一個團隊在2017年開發(fā)了一套人工智能系統(tǒng)Olive,這套系統(tǒng)可以使用已經(jīng)存在于醫(yī)療保健中的軟件。例如瀏覽電子病歷,登錄醫(yī)院門戶,創(chuàng)建報告,提交保險索賠等。將一個個數(shù)據(jù)孤島通聯(lián),提高整個醫(yī)院的運轉(zhuǎn)效率。


        首先,Olive可以使用計算機視覺和機器人過程自動化或RPA,程序可以像人類一樣與任何軟件界面交互,打開瀏覽器和打字。


        其次,機器學習使Olive能夠像人類醫(yī)療保健工作者那樣做出決策。


        最后,Olive依靠Lane根據(jù)他在國家安全局工作時所學到的獨特技能,識別不同政府來源的犯罪分子——跨數(shù)據(jù)庫匹配身份的能力。就像NSA軟件可以確定CIA數(shù)據(jù)庫中的恐怖分子是否與國土安全數(shù)據(jù)庫中的相同一樣,Olive能將患者與不同的數(shù)據(jù)庫和軟件(例如多個電子醫(yī)療記錄程序)進行匹配。

        在辦公管理層面,當人類的工作都變成無紙化,實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理時,AI的賦能能使整個產(chǎn)業(yè)鏈條更有活力和更有效率。


        2、機器學習激活藥物研發(fā)


        機器學習是實現(xiàn)人工智能的方法,而深度學習是機器學習的下級概念,它可以幫助“訓練”人工神經(jīng)網(wǎng)絡。在AI養(yǎng)生中,預測和預防、保健和康復、改善衰老以及醫(yī)生的技術進步都是研究的熱門方向。

        現(xiàn)在,研究人員試圖通過已經(jīng)累積的數(shù)據(jù)和不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)收集技術,加上機器學習來對抗衰老和使康復更順利來延長壽命。例如,數(shù)據(jù)收集技術可以檢查衰老是否在加速發(fā)生,從而更準確地估計生物年齡,然后選擇相關的保健養(yǎng)生方案。國外的Bioage Labs和Insilico Medicine這兩家公司目前正在使用機器學習來發(fā)現(xiàn)抗衰老藥物。


        3、AI輔助診療改變傳統(tǒng)醫(yī)療方式


        在解決公眾的養(yǎng)生疑問與診療需求上,研發(fā)人員給出的是聊天機器人方案。


        微軟研究院基于微軟的Bot框架下,研發(fā)了一套涵蓋語音和語音處理、實體提取以及其他認知服務的機器學習模型,他們將這款聊天機器人稱為Chatbots。與Chatbots進行對話,可以幫助確定癥狀,生成一份簡明的分診報告,然后將患者指派給合適的臨床醫(yī)師


        英國的數(shù)字健康公司Babylon Health也研發(fā)了一款人工智能醫(yī)生Triage,這款遠程診療軟件可以通過AI技術,為用戶提供全天候醫(yī)療咨詢服務。醫(yī)療專業(yè)人士可通過Triage與用戶視頻交流,并提供相關咨詢方案,包括提供AI診斷結(jié)果。Triage還能在沒有人類幫助的情況下診斷疾病。


        不知不覺中,AI已經(jīng)逐漸滲透到我們的周圍,養(yǎng)生保健自然無法獨處,相比人性的復雜,技術的中立性或許更值得信任,更何況,在以上的工作中,AI做得比人類還更好。

         

        披上人工智能的外套,AI養(yǎng)生就是老中醫(yī)?


        由于人工智能的技術特點,AI養(yǎng)生很好的解決了人類在邏輯層面的信任危機,那么但凡掛上一個AI的title,就能成為受人敬仰的老中醫(yī)嗎?讓我們來看看以下幾個產(chǎn)品。


        北京一家機器人公司宣稱,在DSA自然語言處理技術基礎上開發(fā)了一個問答機器人平臺,只需用戶注冊一個賬號,添加一些正確的養(yǎng)生知識,就可以為詢問者提供正確的養(yǎng)生方法。該平臺是一個用戶可以自己維護的平臺,由于可以接入到智能設備中,因而具備成為一個真正“養(yǎng)生機器人”的軟件基礎。


        智能相對論不得不對此進行吐槽,一個靠用戶維護的開放性平臺,如何保證其中各類養(yǎng)生知識的可靠性?相對于陌生人之間的人際傳播,通過機器人的嘴說出的話可能迷惑性更大一些,至少對任何事情都充滿興趣和好奇的小孩會對此非常癡迷;沉迷在微信中各類心靈雞湯不能自拔的爸爸媽媽、爺爺奶奶們也會將機器人的建議“照單全收”并“遵照執(zhí)行”。


        佛山一家空氣凈化器生產(chǎn)企業(yè)開發(fā)了一款“智能AI養(yǎng)生機”,號稱可以通過播放助眠白噪音、過濾空氣制造負氧離子的方式來幫助用戶達到養(yǎng)生的目的。在這家公司官網(wǎng)的產(chǎn)品宣傳頁面,智能相對論驚奇的發(fā)現(xiàn)這款“智能AI養(yǎng)生機”具有和鴻茅藥酒、權健保健產(chǎn)品一樣,幾乎可以“包治百病”的功效,當然,產(chǎn)品可以防癌也是必不可少的。當養(yǎng)生產(chǎn)品披上AI外套后,在傳統(tǒng)保健養(yǎng)生行業(yè)反復出現(xiàn)的一幕又重復上演了。


        此外,還有AI中醫(yī)舌診養(yǎng)生、中醫(yī)AI刷臉養(yǎng)生等這類基于傳統(tǒng)中醫(yī)理論,結(jié)合人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術的AI養(yǎng)生產(chǎn)品。拋開被這些AI產(chǎn)品采納的中醫(yī)理論是否經(jīng)過科學論證不說,現(xiàn)在AI的算法能否準確的對用戶的健康狀況進行描述,進而分析還存疑問,如果AI計算失誤并給出錯誤的養(yǎng)生指導,用戶因此產(chǎn)生了健康問題時又該向誰聲討呢?

         

        面對質(zhì)疑,AI養(yǎng)生該如何自處?


        微軟研究院負責醫(yī)療保健方向NExT計劃的主管Peter Lee博士認為,現(xiàn)在人類對科技行業(yè)過于樂觀,總認為技術是好的,越多技術越好,但實際上,所有的技術都是雙刃劍,“技術總是有不好的用途,從技術上來說總會有一些意想不到的后果。需要更仔細的思考和刻意避免才能揚善避惡。在醫(yī)療保健應用中尤其如此。”在關系到用戶生命健康的醫(yī)療或是保健養(yǎng)生領域,AI的研發(fā)者們必須要尊重醫(yī)學研究的傳統(tǒng),這也要求AI研究人員必須保持自律、不輕率。


        陽光下的保健養(yǎng)生,確實能夠幫助用戶增強體質(zhì)、延年益壽;黑暗中的保健養(yǎng)生則夾雜著無數(shù)的鴻茅藥酒和權健。沒有完善的監(jiān)督機制,面對這個紛雜的市場,你信還是不信?鴻茅藥酒和權健也許會在民眾的憤怒中垮塌,但在另一面會有更多的鴻茅藥酒和權健迅速補位,見證它們的只有良知與生命。同樣,希望在AI保健養(yǎng)生賽道爭出高下的科技企業(yè)們,也只有在道德與良知的堅守下,才能以勝利的姿態(tài)跑到終點。

         

        【完】

        智能相對論(微信id:aixdlun):深挖人工智能這口井,評出咸淡,講出黑白,道出vb深淺。重點關注領域:AI+醫(yī)療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機交互等。

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