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[科技] 霍金:人工智能可滅絕人類 Artificial Intelligence AI

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【高科技黃牛】「鍵盤戰士」機械人 成功搶120火車票
https://hk.news.appledaily.com/china/realtime/article/20180115/57710007
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你一定要知!AI點止搶飯碗 勢變人類噩夢
http://money18.on.cc/finnews/news_breaking_content.html?section=exp&article_id=bkn-20180222014532998-0222_00842_001
人工智能(AI)不斷發展,或許很多人只擔心「飯碗」不保,但更值得擔心的是,「新型罪行」所帶來的後果更嚴重!不過,這恐怕難以避免,因為AI已成為列國必爭的產業,預計2021年花在研發的開支達576億美元。

外國傳媒報道,來自英美逾20所最高學府的綜合研究報告預警,大規模使用無人機及自動駕駛,將為黑客提供「潛在武器」,所謂的科技進步恐變人類噩夢。

該報告題為《惡意使用人工智能》,列出未來值得擔心的「新型不法事件」將造成更不堪的後果。例如黑客可以通過「騎劫」自動駕駛汽車在路上胡亂行駛,導致交通意外,從而達到殺人或其他目的;無人機更可以在天上亂飛,做出各樣非法監察或攻擊。更不堪的是,人工智能反而減低了不法份子的犯罪成本,尤其是不用大灑金錢「請槍」,亦不用擔心有人會事先洩密,而且一切「自動化」,就算事敗也難以追查。

與此同時,由於人工智能技術已可以在視頻裏將圖像加至另一人身上,讓「移花接木」不再只限於圖片。例如將某人的臉部取代成人電影的演員,從而製作「假色情影片」。

除了不法份子,若人工智能技術落在極權政府手中,可塑造出極具真實性的煽動影片,從而達到激發民眾某種情緒的效果。由於大數據盛行,可分析人類行為、情緒、信念等,故報告預期嶄新的「攻擊行為」將會出現。

報告總結,人工智能可衍生到的新型罪行實在太多,很多是目前難以想像。不過,報告並未提及怎樣解決,只呼籲政府及研究人員須多加合作。

事實上,以上的擔憂恐難以避免,因AI已成為一眾大國必爭之地,曾有專家形容「未來誰掌握AI,誰得天下」。
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【矽谷直擊】
助台灣發展世界第一AI產業 Google將培訓5,000精英
https://hk.news.appledaily.com/international/daily/article/20180324/20341799?_ga=2.40163938.157078249.1521897751-158083517.1521897751

台灣政府敲定成為「AI」(人工智能,Artificial Intelligence)世界第一的目標,近日打響多支打響頭炮,包括剛宣布與美國Google合作的「智慧台灣」(Intelligent Taiwan)計劃,雙方將聯手培訓5,000名人才。正在加州矽谷作首次「AI訪問」的台灣科技部次長許有進表示,台灣已不再從世界舞台上缺席,更成為國際科技大廠尋找投資地點的心頭好。

駐美記者:唐芷瑩 加州矽谷報道

2018年為台灣政府的「AI實踐年」,日前宣佈與科技巨擘Google聯手推動「智慧台灣」,將於當地進行「有史以來最大規模徵才」。計劃將擴建台灣資料中心,由Google派出專家到台大和清華等4間大學教授AI課程,目標一年內培養5,000名人才。

包括台灣科技部次長許有進、AI創新研究中心主任林永隆等人,飛抵矽谷展開一連9日訪問,行程包括出席GPU科技研討會、考察自動駕駛車和雲端技術。他對《蘋果》表示,台政府去年公佈的AI「五年計劃」正式踏入實踐期,「去年宣布這個160億台幣(約5.5億美元)計劃,包括成立AI中心、機械人的自造者空間(MakerSpaces)等,這一切都為了締造一個創新生態圈系統,為下一波產業改革努力。」

他形容,高科技大企已看準台灣在這方面的努力,「國際大廠也看到台灣向這方面走,像與輝達(NVIDIA)的密切合作,微軟和Google也先後在台成立AI中心,將有更多人才從這些中心培養出來。」

看好台灣科技營商前景的風險投資公司美國中經合集團(WI Harper Group)副主席、第二代台裔移民梁紹農(Norman Liang)表示:「現在正值數碼轉型期,台灣一直優秀的硬件製造能力,包括高效能晶片和電腦等,是AI所需的,希望台灣青年會看到國際所需,從這些中心學成後成立公司,開發創意產品。」

許有進承認,目前台灣的薪金水平未能與美國比擬,短期內吸納海歸人才有困難,要待台灣的AI產業成熟後,企業也需要逐步提高待遇才可搶到足夠人才。
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韓大學研AI武器 30國學者聯署杯葛
https://hk.news.yahoo.com/%E9%9F%93%E5%A4%A7%E5%AD%B8%E7%A0%94ai%E6%AD%A6%E5%99%A8-30%E5%9C%8B%E5%AD%B8%E8%80%85%E8%81%AF%E7%BD%B2%E6%9D%AF%E8%91%9B-221120895.html

來自近三十個國家及地區的五十多名首屈一指的人工智能(AI)研究者,周三發表聯署公開信,杯葛南韓的韓國科學技術院(KAIST),抗議該著名學府與武器生產商「韓華集團」共同開設新研究中心,研發AI武器,即俗稱的「殺手機械人」。

這五十多名科技界著名學者在信中表示,他們不會與KAIST合作,也不會接待KAIST派出的訪客,以及停止所有與KAIST的接觸。他們憂慮KAIST開發自主武器將會加速軍備競賽。學者們表示,將持續拒絕與KAIST展開任何共同研究,直至KAIST承諾不會開發不經人類操縱而自主做決定的武器。這些學者來自英國劍橋大學、美國康奈爾大學、加州大學栢克萊分校及另外五十二所學府,在人工智能和機械人技術研究方面具領導地位,包括香港中文大學的華雲生教授、香港科技大學的楊瓞仁教授、南京大學的周志華教授等。

他們在信中警告,如果成功研製自主武器,戰爭速度之快及規模之大,將是前所未見,也有可能成為恐怖分子的武器。杯葛由澳洲新南威爾斯大學教授沃爾什(Toby Walsh)發起。他表示,有很多挽救生命的工作可透過機械人及人工智能進行,例如軍事方面,它們可代替人類執行諸如清除地雷的危險任務,但公開宣布研究目的是為了開發自主武器,卻引起重大憂慮。

國立KAIST是南韓最頂尖的理工大學。沃爾什稱:「這是一所非常受尊敬的學府(KAIST),但其合作夥伴(韓華,Hanwha Systems)卻極不道德,經常違反國際準則。」對於受到杯葛,KAIST院長申聖哲(譯音)表示痛心,在聲明中說:「我重申KAIST無意參與致命自主武器及殺手機械人的研究開發。」但KAIST周四表示,繼續與韓華合作,現正進行的國防科技研發工作也不會停止。

今年二月二十日,KAIST與韓華共同開設新研究中心,開發人工智能及國防科技。當時申聖哲稱,新研究中心為南韓國防科技研究工作提供重要基礎。韓華是南韓最大武器生產商之一,根據《集束彈藥公約》(CCM),韓華生產的集束炸彈,被一百二十個簽署國禁止使用。南韓、美、俄、中並沒有簽署該項國際條約。

去年十一月,聯合國專家會議開始討論可否管制具備人工智能的自主武器。聯合國也會於下周一在日內瓦召開會議,一百二十三個聯合國成員國將討論自主武器(即所謂的「殺手機械人」)問題,標誌着科學界正積極爭取加強管制人工智能操作的武器。對於管制自主武器,武器出口大國美、俄均持慎重態度。

全球各地都有軍方單位應用人工智能技術,令人擔心電影《未來戰士》中機械人殺人的場面可能會出現在現實世界,而殺手機械人的射擊準確度及分辨敵友能力也遭到質疑,至今已有超過二十個國家要求全面禁制殺手機械人。
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星展:AI系統未必適用金融業
https://hk.finance.appledaily.com/finance/daily/article/20180423/20370216

星展集團早年曾經使用IBM研發的人工智能(AI)系統Watson,但近年已停用,集團首席信息官David Gledhill表示,目前未必是金融業採用該系統的最好時機,但仍然會用AI技術提升投資組合管理。
區塊鏈技術使用率仍低
Gledhill指出,Watson若果在一些相對較為靜態(Static)的資料庫或適用,例如法律及醫學文獻等,但金融業資訊則非常動態,限制了Watson的成效。其次是金融市場的投資決策,很多時候是基於不同的意見而成,例如經濟師或分析師等,觀點太多,難以讓AI作出正確的選擇。其三是Watson強項是閱讀文字,但問題是有些文件具圖象、圖表等,Watson難以消化。
至於近日廣為人關注的區塊鏈(Blockchain)技術,Gledhill提到研發該項科技並非該銀行的優先處理事項,原因是現時使用率仍低,對於「需要非常多人參與才達致成功」的區塊鏈而言並非好事,但他認為貿易是非常好的應用場景,該行亦有參與新加坡金管局牽頭的貿易區塊鏈計劃。
星展現時更關注的是如何將銀行變得更數碼化,Gledhill特別指出印度推出的數碼銀行是非常成功的例子,原因是當地居民本身難使用銀行服務(Underbank),故此推行數碼銀行非常容易,但若然是本身銀行服務已經非常完善,例如香港,要關閉銀行分行、推純數碼銀行是不可行的。
Gledhill指透過數碼化經營,星展的股本回報率或可達13%。以香港為例,使用數碼渠道的客戶收入,較傳統銀行渠道多近1.1倍,金融交易量更多近5倍。
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準備了 30 年,CIA 計劃用 AI 取代間諜
https://technews.tw/2018/04/27/cia-ai-replace-spy/

電影裡 007 偽造身分執行任務的畫面讓無數人激動萬分,但這一切正在逐漸成為歷史,因為很多國家正在使用 AI 技術辨識敵方特務。

根據 Meyerriecks 的說法,至少有 30 個國家有能力在目前的閉路電視攝影機系統做到準確辨識可疑人物。這意味著反間諜工具在全球情報界的國際捉迷藏遊戲占了上風。

「現在中情局的主要對手不是外國特務,而是機器。」中情局負責技術開發的副主任 Dawn Meyerriecks,最近在佛羅里達一個情報會議無奈表示。

不過中情局並未放棄,他們的應對策略是用技術對抗技術,用 AI 代替傳統特務收集情報,而且他們已經為此準備了 30 年。

早在 1984 年,一份當年政府文件顯示,有一個成立於 1983 年的「AI 指導小組」,負責向中情局高層提供關於人工智慧研究和發展狀況月報。

1984 年,給中情局高層的一篇備忘錄中,AI 指導小組的組長寫道:「人工智慧的研究已積極啟動,現有的領域包括專家系統、自然語言處理、智慧資料庫介面、圖像理解、信號解釋、地理和空間數據管理以及智慧工作站環境。」

看來中情局已經認定,人工智慧技術將會成為未來的主流了。
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美國智庫:人工智能或引发核戰爭
http://economics.dwnews.com/big5/news/2018-04-25/60054286.html

中國高速发展的人工智能或被美國制裁
http://economics.dwnews.com/big5/news/2018-04-27/60054822.html
人工智能和芯片設計等領域的高階人才,正在中美兩國的各企業和各大學之間自由流動,這引起美國的高度警惕。

据路透社4月27日報道,消息人士透露,美國政府可能要開始對中美企業在人工智能領域的非正式合作進行審查,為科技公司間這种長期被視為在花園開发新品种般的合作構成威脅。

截至目前,美國政府對有关國家安全及其它关切問題的審查僅限于投資和企業并購。四位消息人士稱,擴大審查范圍的建議,是由部分議員和特朗普(Donald Trump)政府的部分官員提出的,他們擔心知識產權被竊取以及技術被轉讓給中國。在國會對中國投資施加更嚴格的限制之前,擴大審查的做法可能只是權宜之計。

消息人士稱,人工智能受到特别关注,是因為該技術可能被運用到軍事領域。其它可能受到審查的領域包括半導體和自動駕駛汽車等。

有分析稱,中美科技誰主浮沉,不能單看產業市值,人工智能等“突破性創新”成就,足以決定日后誰領風騷。

印度《明特報》網站3月5日刊登題為《中國在科學和工程學方面取得巨大進步》的文章稱,中國如今把注意力轉向多個領域的科學、工程學和創新发展,如電信、生物科技、太空、量子計算機、人工智能和納米技術等領域。

文章稱,中國如今的科研支出占到全世界科研總支出的21%。2010年至2015年,中國的科研支出每年以18%的速度增長,這是美國增長速度的4倍。中國的科學和工程學大學畢業生人數每年近40万名,是美國的兩倍。

此外,美國CB風險投資公司发布的《2018年人工智能发展趨勢》報告顯示,2017年,中國人工智能初創企業股權融資額占全球總量的48%,高出美國10個百分點。 報告顯示,以“深度學習”和“人工智能”等关鍵詞進行檢索,來自中國的專利數量大幅高于美國的專利數量。其中,以“深度學習”為关鍵詞的中國專利數量是美國的六倍。

牛津大学报告:中国目前的AI潜力只有美国一半
http://www.sohu.com/a/225688775_610300
近日,牛津大学人类未来研究所(Future of Humanity Institute)结束了一项新研究。

在这份名为Deciphering China’s AI Dream(揭秘中国的AI梦)的报告中,作者Jeffrey Ding用44页的篇幅对比介绍了中美AI的发展。

通过对硬件、数据、算法水平、商业化进展四方面的评估,Ding给出了一份AI潜力指数表。这份指数表中显示,美国AI发展潜力为33分,中国AI发展潜力仅17分,几乎是美国的一半。

Ding为何会做出这样的判断?量子位将Ding眼中的AI潜力判定指标重点编译整理如下,我们一起听听他的看法——

硬件水平

评估一个国家AI发展水平得先从硬件看,目前,AI硬件一半被分为两类。

一是像CPU和GPU这类芯片,最初的设计是其他计算过程,但最后发现用来训练人工智能算法还很好用。二是像谷歌的TPU和微软FPGA这类、专门用来执行机器学习和深度学习算法的芯片。对了,虽然这两类芯片与运行AI算法密切关联,但超级计算机可能会帮助一个国家弯道超车。

就第一类AI芯片来说,目前中国还主要依靠进口的GPU。据统计,美国的Top10芯片制造商,4家专门做GPU。而中国的Top10芯片制造公司中,没有人专注GPU市场。

还有一个古老的数据:在2015年,中国只有全球4%的半导体生产份额,当时美国占据50%的市场份额。

在中国,制造商显然更喜欢研究第二类芯片。中国芯片制造商TOP10中有6家专门研究ASIC芯片,两家专攻FPGA芯片。在这个市场上中美差距依然显著,美国排名前2的FPGA制造商总共获得1.92亿美元的投资,而中国的TOP2只获得了3000多万美元。

最后不得不说,中国在超级计算机方面的潜力很大。2017年的超算TOP500榜单显示中国已经反超美国,成为世界上拥有最快超级计算机并且数量最多的国家。

大数据

大数据是中国发展人工智能的一大优势。

和美国相比,中国的隐私保护政策相对宽松,因此科技巨头可收集大量数据,并与政府分享。其中,手机是最大的数据来源。基于庞大的人口总量,预计在2018年,中国大陆的电子商务市场将占全球零售电子商务市场的50%以上。

此外,中国在国内实施了数据保护政策,Google和Facebook无法在国内获取数据,取而代之的是本土的社交软件微信和微博。

研发实力

研发水平是人工智能发展的关键因素。中国研究人员能够快速复制出世界上任何地方开发的最先进的算法。但遗憾的是,中国的多数研究还无法与美国的研究发展媲美。

AAAI会议是美国人工智能协会主办的AI领域顶会之一,一定程度上可以部分反映一个国家的科研实力。下面是近几年AAAI presentation情况表:


△数据来源:日本国家科技政策研究所

和美国相比,中国研究的论文质量有待提高,人才也同样短缺。据今年初调查显示,中国的AI研究员约有39000名,不到美国的一半(78000)。将近50%的美国AI研究员有超过10年的工作经验,而这个比例在中国只占25%。

商业化的AI生态系统

目前,中国的AI商业生态系统体量在全球排名第二,但仅为美国的四分之一。

2017年7月的统计数据显示,全球共有2545家AI公司,其中美国公司占其中的42%,中国公司占比23%,位列全球第二。美国的AI生态系统提供了更具竞争力的AI创业公司,从2012年到2017年,在79起AI巨头收购创业公司事件中,66%属于公司被美国公司收购,只有3家公司被中国公司(全是百度)收购的。

中美AI潜力指数

根据上述四大指标,Jeffrey Ding整理出一份中美AI潜力指数:



报告认为,中国AI潜力指数为17,美国AI潜力指数为33,中国的AI潜力为美国的一半。

最后,附报告全文地址:

https://www.fhi.ox.ac.uk/wp-content/uploads/Deciphering_Chinas_AI-Dream.pdf

[ 本帖最後由 KT66 於 2018-4-27 20:11 編輯 ]
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牛津報告:中國AI實力為美國一半 僅數據超前
https://china.hket.com/article/2065460/%E7%89%9B%E6%B4%A5%E5%A0%B1%E5%91%8A%EF%BC%9A%E4%B8%AD%E5%9C%8BAI%E5%AF%A6%E5%8A%9B%E7%82%BA%E7%BE%8E%E5%9C%8B%E4%B8%80%E5%8D%8A%20%E5%83%85%E6%95%B8%E6%93%9A%E8%B6%85%E5%89%8D

牛津大學發布的《解密中國AI夢》(Deciphering China’s AI Dream)報告指出,中國目前的AI實力約為美國的一半--中國的「國家AI潛力指數」為17分,而美國的得分是33;中國除了在「數據」方面具有優勢外,其他都落後。

這是首次提出「國家AI潛力指數(AIPI)」觀念,從硬體、數據算法和商業4方面衡量一個國家的人工智能綜合實力

芯片生產 中美有很大差距

報告提到,半導體和芯片屬於硬體,在半導體產量上,中國在全球市場上的佔比僅有4%,美國則為50%。在高性能、高效率的FPGA(現場可程式邏輯閘陣列)芯片生產商融資情況顯示,美國的生產商共獲得1.925億美元投資,佔了全世界融資類的42.4%,而中國同行僅獲得3440萬美元的投資,佔7.6%。

數據顯示出,中國硬體遠不及美國,所以只能靠進口和收購來提升AI硬體實力,但還是有可能會遭到美國和歐盟的審查和限制,這就給人工智能的發展帶來瓶頸。

在算法與研究方面,中國2017年的人才庫中有約3.9萬人研究AI,不及美國超過7.8萬研究人員的一半。

在商業生態系統方面,中國位居世界第二,但得分僅是美國的4分之1,在全球所有人工智能企業中,美國公司佔42%,中國公司佔23%;新興人工智能公司方面,美國有39家,中國只有3家。從2012至2017年7月,有79件人工智能企業收購案,其中美國收購了66家公司,但中國只收購了3家公司。

中國私隱管理寬鬆 讓大數據領先

報告認為,中國唯一佔優勢的「數據方面」來自「隱私保護不足」,因為科技巨頭會蒐集大量數據,而且「公司與政府機構共享數據是很尋常的。」

此外,儘管中國掌握的數據總量很大,但「數據保護主義」使中國的網絡成為一個封閉的生態,Facebook和Google缺席中國市場,使得微信和微博得以收益。

據了解,這份報告今年3月出版,但相關內容近日才被廣泛引述。

牛津报告:中国AI实力只有美国的一半
http://world.huanqiu.com/exclusive/2018-05/11954570.html
牛津大学报告:中国目前的AI潜力只有美国一半
http://www.sohu.com/a/225688775_610300
近日,牛津大学人类未来研究所(Future of Humanity Institute)结束了一项新研究。

在这份名为Deciphering China’s AI Dream(揭秘中国的AI梦)的报告中,作者Jeffrey Ding用44页的篇幅对比介绍了中美AI的发展。

通过对硬件、数据、算法水平、商业化进展四方面的评估,Ding给出了一份AI潜力指数表。这份指数表中显示,美国AI发展潜力为33分,中国AI发展潜力仅17分,几乎是美国的一半。

Ding为何会做出这样的判断?量子位将Ding眼中的AI潜力判定指标重点编译整理如下,我们一起听听他的看法——

硬件水平

评估一个国家AI发展水平得先从硬件看,目前,AI硬件一半被分为两类。

一是像CPU和GPU这类芯片,最初的设计是其他计算过程,但最后发现用来训练人工智能算法还很好用。二是像谷歌的TPU和微软FPGA这类、专门用来执行机器学习和深度学习算法的芯片。对了,虽然这两类芯片与运行AI算法密切关联,但超级计算机可能会帮助一个国家弯道超车。

就第一类AI芯片来说,目前中国还主要依靠进口的GPU。据统计,美国的Top10芯片制造商,4家专门做GPU。而中国的Top10芯片制造公司中,没有人专注GPU市场。

还有一个古老的数据:在2015年,中国只有全球4%的半导体生产份额,当时美国占据50%的市场份额。

在中国,制造商显然更喜欢研究第二类芯片。中国芯片制造商TOP10中有6家专门研究ASIC芯片,两家专攻FPGA芯片。在这个市场上中美差距依然显著,美国排名前2的FPGA制造商总共获得1.92亿美元的投资,而中国的TOP2只获得了3000多万美元。

最后不得不说,中国在超级计算机方面的潜力很大。2017年的超算TOP500榜单显示中国已经反超美国,成为世界上拥有最快超级计算机并且数量最多的国家。

大数据

大数据是中国发展人工智能的一大优势。

和美国相比,中国的隐私保护政策相对宽松,因此科技巨头可收集大量数据,并与政府分享。其中,手机是最大的数据来源。基于庞大的人口总量,预计在2018年,中国大陆的电子商务市场将占全球零售电子商务市场的50%以上。

此外,中国在国内实施了数据保护政策,Google和Facebook无法在国内获取数据,取而代之的是本土的社交软件微信和微博。

研发实力

研发水平是人工智能发展的关键因素。中国研究人员能够快速复制出世界上任何地方开发的最先进的算法。但遗憾的是,中国的多数研究还无法与美国的研究发展媲美。

AAAI会议是美国人工智能协会主办的AI领域顶会之一,一定程度上可以部分反映一个国家的科研实力。下面是近几年AAAI presentation情况表:



数据来源:日本国家科技政策研究所

和美国相比,中国研究的论文质量有待提高,人才也同样短缺。据今年初调查显示,中国的AI研究员约有39000名,不到美国的一半(78000)。将近50%的美国AI研究员有超过10年的工作经验,而这个比例在中国只占25%。

商业化的AI生态系统

目前,中国的AI商业生态系统体量在全球排名第二,但仅为美国的四分之一。

2017年7月的统计数据显示,全球共有2545家AI公司,其中美国公司占其中的42%,中国公司占比23%,位列全球第二。美国的AI生态系统提供了更具竞争力的AI创业公司,从2012年到2017年,在79起AI巨头收购创业公司事件中,66%属于公司被美国公司收购,只有3家公司被中国公司(全是百度)收购的。

中美AI潜力指数

根据上述四大指标,Jeffrey Ding整理出一份中美AI潜力指数:


报告认为,中国AI潜力指数为17,美国AI潜力指数为33,中国的AI潜力为美国的一半。

最后,附报告全文地址:

https://www.fhi.ox.ac.uk/wp-content/uploads/Deciphering_Chinas_AI-Dream.pdf
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【不要挑戰中國治安】BBC 記者把人臉登錄到中國「天網監控」,公安 7 分鐘就抓到人!
https://buzzorange.com/techorange/2017/12/12/china-skynet-caught-bbc-in-7mins/

未來AI助診症 20秒篩查大血管栓塞中風患者
http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20180508/bkn-20180508175950570-0508_00822_001.html

港大醫學院及醫院管理局去年8月合作展開大數據研究,透過人工智能(AI)機械學習,回顧300名病人資料,並讓電腦自動快速分析病人病歷、生理數據、放射影像,成功正確篩出95%患大血管栓塞中風病人。

大血管栓塞中風是急性中風最嚴重情況,佔中風個案13%,整體於病發30天內死亡的比率達40%。此類中風難用普通電腦掃描診斷,現時醫生透過臨床判斷決定病人需否作進一步血管造影檢查,如發現血塊必須於出現病徵首6小時內透過微創導管將血塊取出,分秒必爭。

港大統計及精算學系副教授楊良河表示,未來人工智能應用臨床診症,以20秒極速預測病人大血管栓塞風險,達到分流目的。團隊下階段研究將擴至近7000名病人。

港大醫學院臨床神經科學教授梁嘉傑強調,智能系統能加快診斷程序,以決定病人應否接受血管造影,「幫手搵出要處理咩病人先,但最終唔會取代醫生專業判斷。」他指每年香港有900多名大血管栓塞病人,料可受惠於研究結果。

[ 本帖最後由 KT66 於 2018-5-9 00:34 編輯 ]
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