涵蓋了80%的AI技術能力,實現技術賦能

健康有益的AI技術本身來說目前已經涵蓋了專業范圍內80%的技術能力,包括圖像識別、姿態識別、三維重建、情緒識別、文本分類、關系抽取、單輪問答、多輪對話、文本構建、實體識別、數據消歧、數據融合等。

提供專業心理評估服務,包括兒童智力評估、過度活躍症評估、亞氏保加症測試.

以NLP為例,我國有很多語音識別公司和語義識別公司,但需要在衛生管理行業進行大量的技術培訓,包括提供知識系統的知識地圖、健康管理和疾病管理。知識地圖在人工智能行業是一個非常專業的術語,是一種產品本身。

NLP 健康知識圖譜的構建過程,主要涉及到數據采集、數據清洗、實體抽取、關系抽取和屬性抽取等的信息抽取技術,實體鏈接、知識合並等知識融合方面的技術,以及包含本體構建、知識推理等方面的知識加工技術,另外還有基於深度學習模型的自動知識擴展及半自動化的知識更新技術等。

產品模式從健康的平台(如機器人或揚聲器)擴展到了解健康管理需求的智能硬件,包括在分析需求之後發布健康管理計劃。這個服務的形成是因為我們使用了大量的NLP技術來訓練它的語義識別。

我們現在已經建立了600多萬個醫療保健知識系統,而所有機器人每天學習的部分正在構建人類大腦的整個維度。在這個行業中,為什么一個機器人經過大量的訓練而不是人工做很多事情,機器人在一個單一的知識系統中已經超越了人類的架構,但是在一系列的關系中需要大量的理論支持。

這就是為什么我們專注於構建這個行業的知識地圖。在健康管理領域,機器人很難像人類一樣思考和解決問題。我們並不是說我們能解決所有的問題,但是在地方培訓方面已經取得了一些成績。

過度活躍症特徵主要表現在專注力失調或過動症、情緒化等,adhd症狀治疗就需要专门的ADHD藥物,例如多巴胺等,亦需專業訓練大腦執行能力,改善病情。

在人工智能技術的開放平台上做出的主要分析決定只是談論像人腦一樣思考,發現問題,達到一定的目標,比如在車裏說“我頭疼”。人工智能產品將詢問用戶的情況,並決定是在家休息還是去醫院接受治療。

從技術角度來看,所有產品都實現了技術使能。後端合作夥伴,前端接觸達到用戶的角度,將是我們下一步的方向。在家庭場景中,當智能硬件齊頭並進時,想象一下我們的生活是多么的方便,健康利益將分享所有的技術。

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