潜伏十年“黑客雇佣军团”曝光

数据的质量和真实性以及数据设置混合的问题，会使得任务复杂化。此外，输入是否结构化，以及记录不完整，让理解究竟如何进行有意义的风险分层、预测分析和支持临床决策变得极为困难。

电子健康记录分析已经产生了许多蓬勃发展的风险评分和分层工具。然而，在这些当中，研究人员应用深度学习的方法对看似不相关的数据集之间的独特关联进行分类。

智能机器改进监测健康状况的可穿戴设备

随着可穿戴设备日益普及，利用传感器收集消费者重要的健康数据并通过智能手机传输，其实用性越发成为必然。例如，通过步数追踪器，人们可以连续追踪心脏脉搏。通过这种技术，今后将会产生越来越多的与健康相关的数据。

收集、分析医疗信息，并辅以应用程序和其他家庭监控设备从患者身上获得的数据，可以为个人和人类的福祉提供独特的观点。从庞大而无尽的数据宝库中提取可操作的有用信息，人工智能在此方面可发挥重要作用。

手机自拍成为未来临床检查工具

专家认为，利用便携式设备，由智能手机和其他客户端拍摄的图像将成为临床质量成像的重要补充，特别是在服务不足的地区或发展中国家中。

手机摄像头的质量正在逐年提高，可产生利用人工智能算法进行分析的可行图像，这样的技术在现代皮肤科和眼科领域里是非常有名的。英国研究人员甚至已经开发出一种方式，通过分析婴儿在子宫内的面部图像来识别发育异常。

人工智能正在改变医生的诊断方式

随着医疗行业从收费报销体系向择优补偿模式转变，医疗行业也从治疗已现疾病的“被动式护理”，向在症状出现之前解决问题的“主动式护理”转变。人工智能将为这一诊断革命奠定基础，促进预测性分析和临床判断指导仪器发展。这些仪器将在医生可能意识到问题需要解决之前就提醒他们。

深度学习如何有用

深度学习在现实世界的应用中蕴含着宝贵的潜力。传统的机器学习描述训练方法，通过该方法将用于训练程序的图片与图片中的事物名称进行标记。传统的机器学习方案通常使用照片，并将其与图像内包含的“标记”进行匹配，后来的机器学习技术被称为“监督式学习”。

还记得你在脸书上给自己的照片或朋友的照片标注名字吗?这就是机器学习认识人脸的方式，从其他人中识别出来，并与互联网上的其他识别因素进行匹配，以便将来进行认证和识别。

与机器学习中使用的其他训练技术相比，监督式学习速度快，对计算能力的要求相对较低。然而，对于现实世界的应用，它有一个明显的缺点，即每天都会从社交媒体、硬件和软件服务合同、软件授权和网站咨询包中收集到大量的信息。

对于有各种议程的大小企业来说，机器学习辅助的数据挖掘或个人信息收集都非常重要。但问题是，这些数据都未被打上标签，无法用于指导依赖监督式学习的机器学习程序。因为它仍然需要人来给数据打上标签或标记，这不仅耗时而且成本也高。

深度学习网络可避免传统的机器学习的缺点，因为它使用了“无监督学习”。深度学习不用任何数据标签或标记。即使图片没有带“Tag”这个名字，深度神经网络仍可学会识别这个人。

对于那些对现实世界中的应用感兴趣的人来说，能从未经标记或未经组织的数据中学习是一个巨大的优势，深度学习为那些想要使用数据的人打开了非结构化数据的大宝库。

人工智能和深度学习为你打造个性化医疗服务

21世纪，医生和医疗卫生部门仍然希望坚持希波克拉底式的个性化医疗，并使用比较先进的技术保持高质量的医疗服务。同时，医学界不再理性，快速将神圣的临床判断力推向基于协议的病人算法护理。以前的人口健康模式就是该情况的始作俑者之一。

但人工智能如果通过透明、负责的方式获取，可为个性化的医疗体系奠定基础。深度学习技术可以了解病人从出生开始的所有信息，并以去中心化的方式保存(使用区块链技术)，而不会将个人信息泄露给他人使用。

作为数据的唯一拥有者，患者、医生或其他用户所收集和持有的数据将能够利用无监督的深度学习技术帮助人们获得想要和需要的个性化护理。大数据集中处理只会让其他行业受益，并加重污染存在缺陷的人口健康模式。

人工智能让医生能够根据患者需求定制治疗方案。人口健康原则无法满足患者的个人需求。根据人们的期望和需求，深度学习将了解个人需求，从而为医生和患者提供优秀建议。

人工智能也有不足之处

以前，现代社会在处理公共数字信息方面非常自由，但现在和以后人们得为这种天真的态度埋单。人们最终会明白其暴露在外的东西价值之大，以及这些东西如何被滥用或用来对付自己。

最重要的是，人们最终会意识到——哪怕社交媒体巨头和科技大亨们公开保证，他们的数据也不仅是对付他们的秘密武器，还是可以收入囊中的数字货币，个人数据在全球范围内间接地被武器化和洗钱化。尽管如此，现在我们都认识到这些问题仍然为时不晚。

脸书的用户越来越谨慎地与其他人分享数据，但使用无监督的深度学习，除非人们完全停用脸书，否则谨慎也没用。

同样，患者往往更信任他们的医生，而不太可能相信像脸书这样的大公司。这些公司将数据提供给大型研究项目，可能有助于缓解人们的不适感，但如果集中存储数据，高科技巨头公司成为“大数据”的唯一持有者，那又有什么用呢?

（编辑：桂林站长网）

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