2018年7月18日 星期三

AI披白袍,AI成為醫療界的新寵兒


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2018/07/19 第497期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份
  科技新知 AI披白袍,AI成為醫療界的新寵兒
D Car share 讓你5分鐘內借到一台車
WedShed讓你的結婚地點與眾不同!
對話系統NLP與機器學習ML的結合應用

AI披白袍,AI成為醫療界的新寵兒
FIND研究員:翁逸姝、林沂霏

日前Google分享了自家研究「訓練機器」協助醫療診斷的成果,Google AI部門經理Daniel Tse提到,Google目前已初步應用於檢測淋巴結中的乳腺癌細胞轉移以及糖尿病視網膜病變等。

所謂的訓練機器其實就是透過大量蒐集影像,人工方式的一一指認,讓機器可以慢慢地吸收這些大量且準確的資料,最終達到不用透過人工的介入,也可以自動辨識出,達到準確率高、且精準的狀態。

除了Google已經投入醫療產業之外,根據下圖我們也可以看到AI在醫療產業的分布,舉凡線上醫生、圖像辨識、醫療紀錄、醫療的自動對話、穿戴式裝置、電子攜帶式產品檢測等等,都已經有不同的廠商涉入,十分的多樣化。

以下我們舉三個例子來說:

第一個、AI在照護患者的護理上

a)通過AI審核大幅度減少處方出錯的機率

b)監測母親和胎兒實現早期診斷出疾病

c)對於患有多項疾病的患者數據進行治療優先及分析

d)透過AI分析臨床數據,增加病徵的數據學習,未來提供更多治療建議

第二個、AI對於醫學影像蒐集和自動診斷上

a)發現早期疾病或其他慢性病徵

b)先進的醫學成像分析,目前已經能發掘早期皮膚癌

第三個、AI在針對藥物上

利用AI系統快速發現藥物和疾病之間的聯繫

總結來說,透過AI在醫療界上的協助,將可以大幅降低醫療人事成本,進一步來說也許有機會可以紓解醫療人員不足的問題,但是另外一個問就是一旦發生醫療疏失,將歸責於誰,這個議題將是未來爭論的重點。

資料來源:

https://blog.appliedai.com/healthcare-ai/

https://udn.com/news/story/7266/3183552

https://techburst.io/ai-in-healthcare-industry-landscape-c433829b320c

 
D Car share 讓你5分鐘內借到一台車
FIND研究員:薛舜益

你是否有急需用車的經驗呢?不論是突然要去某個地方接人或是需要去大賣場採買,沒有一部車還真的是有點不方便,但是租車往往都需要提前1天以上去預約,即使人到現場也無法確定有可租用的車,因此,亞洲用車大國之一的日本,其電信商NTT Docomo推出了一個「d car share」服務,讓您有需的時候可以在5分鐘內借到一部車!

日本的NTT docomo為了打造智慧城市,除了不斷推出各種智慧服務,這次將服務深入汽車共享服務上,打造消費者用車的第一入口,目前平台上有5,000部以上的車可租用,且服務範圍高達全日本50個縣市,並提供三種不同需求的租車服務。

1.「臨時用車」

2.「私人車共享」

3.「長期租車」

首先「臨時用車」為使用租車公司所釋出停在路邊公用停車格的智慧共享車,透過手機的方式啟動即可,服務時間為24小時全天服務,並且最低計算時數可以15分鐘為一個單位。

再來「私人車共享」服務是透過媒合平台,讓車主可以在平時沒使用自家車時提供出租,而且由平台來擔保做為一個保險與風險控管單位,創造三贏的智慧共享服務,而此服務的價格也都相對較便宜。

最後「長期租車」則是直接與租車公司確認租借時間與需求,最後前往租車公司門市取車使用,目前有七大租車公司於平台上提供服務。

NTT docomo的租車服務看似起步很晚,但在經營上卻採取了很智慧的策略,有兩大關鍵,第一點是並非自身平台去養車,而是與既有的各大租車業者合作,因此服務上線即可支援日本大部分的縣市且車輛供應十足,並打出5分鐘內即可完成租車的廣告口號,第二點是將所有的租車服務模式全面到位,從路邊的臨時用車、隔壁鄰居的租車到大公司的長期用車,以上所有服務都整合在一個平台上,且提供第一個月全額免費的用戶體驗,這也讓平台第一個月就有5,000名以上的會員註冊,截至2018年4月已有50萬戶的使用者了,而且根據用戶回饋,有86.5%的用戶最滿意的點是「有找到適合的車與租用方式」,而其中有不少高檔車的車主願意於平台上出租自己的車,主要原因除了可以賺取額外的汽車保養費用,更重要的是可以節省昂貴的停車費用。

資料來源:

d car share官方網站:https://carshare.dmkt-sp.jp/about/

Car-share Next:https://car-sharing.jp/d-carshare

 
WedShed讓你的結婚地點與眾不同!
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對話系統NLP與機器學習ML的結合應用
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