近日，谷歌發(fā)布了大型機(jī)器人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)，用以促進(jìn)AI的發(fā)展，而這一舉動(dòng)無(wú)疑是將AI這項(xiàng)本就不平凡的技術(shù)推向了風(fēng)口浪尖。毋容置疑AI的發(fā)展帶給我們前所未有技術(shù)體驗(yàn)的同時(shí)，也不斷向新高度攀升。



以AI面部識(shí)別技術(shù)為例，以這項(xiàng)技術(shù)為主導(dǎo)的人臉識(shí)別已經(jīng)在安防等領(lǐng)域有較為廣泛的運(yùn)用了，而近日， 《紐約雜志》發(fā)表了一篇關(guān)于將AI面部識(shí)別技術(shù)運(yùn)用于動(dòng)物面部識(shí)別的文章，并講述了其突破的難點(diǎn)，圍繞其對(duì)相關(guān)工作人員的幫助，做了一定的說(shuō)明。

  可見(jiàn)，人工智能圍繞傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行發(fā)展是當(dāng)前的主流方向之一，而今天小編要講的人工顯微鏡，就是其在醫(yī)療領(lǐng)域的全新發(fā)展。日前，騰訊人工智能實(shí)驗(yàn)室對(duì)外宣布，一款將人工智能與顯微鏡技術(shù)相融合的全新人工智能顯微鏡進(jìn)入研發(fā)測(cè)試階段。

  或許很多人會(huì)有所疑問(wèn)，顯微鏡的主要功能是“觀察入微”和人工智能似乎并沒(méi)有什么聯(lián)系，人工智能顯微鏡到底智能在哪呢？其實(shí)要回答這個(gè)問(wèn)題并不難，傳統(tǒng)顯微鏡雖然能夠幫助人們觀察到圍觀，但相對(duì)的，判斷視野中畫面的工作還是由人來(lái)完成，也就是說(shuō)，傳統(tǒng)顯微鏡只起到觀察的作用，篩選信息、判斷畫面中的內(nèi)容、計(jì)算相關(guān)數(shù)據(jù)、書寫報(bào)告的過(guò)程都是由醫(yī)生單獨(dú)完成的，這對(duì)醫(yī)生的病理學(xué)知識(shí)以及經(jīng)驗(yàn)都是大的考驗(yàn)。當(dāng)然，這樣的醫(yī)生有很多，但還是存在供不應(yīng)求的情況。而人工智能顯微鏡，智能的地方正是在于在滿足顯微鏡觀察職能的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別、檢測(cè)、定量計(jì)算和生成報(bào)告。

  對(duì)于人工智能顯微鏡而言，只要醫(yī)生足夠?qū)I(yè)，那么龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)就是他的經(jīng)驗(yàn)來(lái)源，顯微鏡作為醫(yī)生觀察微觀的工具同時(shí)，也是人工智能的“眼睛”。人工智能顯微鏡可以對(duì)圖像庫(kù)的深度學(xué)習(xí)，對(duì)顯微鏡觀察到的畫面進(jìn)行一定的判斷與分類，并且可以非?？焖俚牡玫疆嬅嬷械囊恍┍匾獢?shù)據(jù)，將病理切片數(shù)字化，通過(guò)AI算法輔助分析協(xié)助醫(yī)生完成工作。

  以瘧疾為例，瘧疾是一種顯微鏡切片難以識(shí)別的疾病，如果借助傳統(tǒng)研究手段，不但人力成本和時(shí)間成本巨大，而且準(zhǔn)確度難以保證。但是，通過(guò)人工智能驅(qū)動(dòng)的顯微鏡，在半小時(shí)內(nèi)，AI就可以完成血片中的瘧疾寄生蟲的識(shí)別與計(jì)數(shù)，幫助醫(yī)療人員更好的完成醫(yī)護(hù)工作。

  就目前而言，AI+顯微鏡的思路仍處于發(fā)展階段，像IBM、麥克奧迪等公司都在人工智能顯微鏡的研究上有大量投入，人工智能顯微鏡的眼光也不會(huì)僅僅停留于醫(yī)療制藥，生物學(xué)研究、海洋學(xué)研究、農(nóng)業(yè)研究都是人工智能顯微鏡的重點(diǎn)突破領(lǐng)域。

  AI作為創(chuàng)新的科技理念，近年來(lái)已經(jīng)得到了充分認(rèn)可，清華大學(xué)就著手建立昌平校區(qū)主攻人工智能應(yīng)對(duì)未來(lái)科技發(fā)展。就目前而言，人工智能顯微鏡作為一種傳統(tǒng)儀器與創(chuàng)新科技的交融，一定程度上為未來(lái)儀器發(fā)展提供了一個(gè)可行的方向與思路。雖然現(xiàn)在智能化儀器仍處于發(fā)展階段，但是相信隨著數(shù)據(jù)庫(kù)的逐漸完善，技術(shù)的持續(xù)提升，傳統(tǒng)儀器與AI直接的結(jié)合將更加緊密。