dotNET在大数据和人工智能项目之中的应用实践课件.pptx
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- 关 键 词:
- dotNET 数据 人工智能 项目 之中 应用 实践 课件
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1、目录1背景2整体架构3.NET的应用4其他技术应用5应用效果1背景人工智能+医疗u 人工智能定义“人工智能”研究和发展至今,不论是学界,还是市场研究机构,对其概念都有着不同的界定;综合来看,大致可分为两类:A.从行为和功能的角度出发,定义人工智能机器的外在行为和能够实现的功能;B.将“人工智能”定义为一门新学科或新科学。u 人工智能技术图谱就目前技术发展而言,人工智能以机器学习、数据挖掘为两大技术核心,两者技术范畴上有所交叉。在机器学习与数据挖掘的技术之上,实现了目前市场上最常见的三大技术应用,即计算机视觉、智能语音技术和自然语言处理。人工智能+医疗u 人工智能的发展条件人工智能+医疗发展背景
2、u 政策:国家对医疗领域提出人工智能发展要求2016-2017年,国家对于医疗领域提出明确的人工智能发展要求,包括对技术研发的支持政策,就相关技术和产品提出健康信息化、医疗大数据、智能健康管理等具体应用,并针对医疗、健康及养老方面提出明确的人工智能应用方向。人工智能+医疗发展背景u 经济:人工智能投资热度不断上升2012-2016年,我国人工智能领域投资金额不断上升,于2015年第二季度起,投资金额和投资频次均进入爆发式增长阶段;仅2016年第二季度投资额就达到4.7亿,投资频次达65次。人工智能+医疗发展背景u 社会:高等院所开设相关专业与研究所,重点培养人工智能人才人工智能+医疗发展背景u
3、 技术:“互联网+”贡献海量数据,为机器学习提供“养料”中国“互联网+医疗”从信息服务阶段,发展到咨询服务阶段,再到诊疗服务阶段,保留了大量电子病历数据和电子健康数据;根据IDC Digital预测,截止2020年,全球的医疗数据量将达40万亿GB,为医疗人工智能的发展奠定了数据基础。人工智能+医疗发展背景u 技术:深度学习使得人工智能取得新突破2006年,“神经网络之父”Geoffrey Hinton等人首次提出了“深度学习”(Deep learning)概念。深度学习基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望;2012年,随着深度学习算法逐步
4、实现视觉识别和语音识别,人工智能技术真正开始进入商业化和产品化阶段。人工智能+医疗发展背景u 人工智能“赋能”信息化建设,为信息系统赋予打破桎梏,突破壁垒的能力和能量,实现信息化建设转型和变革。人工智能赋能信息系统信息系统1.0信息系统2.0信息系统3.0电子化实用工具结构化集成化工作助手知识库+人工智能合作伙伴CDR获取知识分析知识存储知识应用知识行业临床指南知识挖掘学科知识行业专业委员会业务系统知识库业务数据审核临床决策支持u 人工智能在医疗领域的应用实质上是对医疗知识的闭环管理。构建知识库人工智能在医疗领域的应用 临床知识图谱将临床指南、临床路径、临床论文,与机器学习技术结合,深入挖掘症
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