今天给各位分享人工智能的知识，其中也会对报告主题进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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如何利用人工智能、大数据、云计算等技术为疫情防控提供帮助？
感谢邀请！实际上，人工智能、大数据、云计算已经为本次疫情防控提供了很大的帮助，只是可能大家不是太清楚而已。
最近一则消息是，依图科技的新冠肺炎智能影像评估系统，2月5日已经在武汉多家医院远程部署。这就是人工智能在医疗行业辅助诊断的一个很好的例子。过去对CT影像的评估需要专业的医生手工通过ROI方式辨识，而依图的智能影像系统则可以在2~3秒内智能化的来定性定量分析，达到专业水准，为新冠肺炎的早期诊断和复查提供快速的依据
而在病毒分析领域，百度免费开放线性时间算法LinearFold以及世界上现有最快的RNA结构预测网站，以提升新型冠状病毒RNA空间结构预测速度，将此次新型冠状病毒的全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍，而阿里达摩院研发的AI算法，可将原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时，大幅缩短确诊时间，并能精准检测出病毒的变异情况。
在民用医疗领域，各类新冠肺炎问答机器人，以及智能巡检、消杀的机器人已经在各地投入使用，为缓解人们紧张情绪，无接触的巡检和消杀发挥了巨大的作用。我们现在很多人对地铁口的红外摄像头测试体温，AI机器人问诊已经司空见惯
云计算和大数据毫无疑问也发挥了巨大的作用。AI的背后必然是海量的数据和处理，甚至有些AI的医疗应用就是基于公有云的。但是云计算最大的助力是，云计算可以实现多地联合验证分析，或者基于4G/5G进行机动性的分析
例如，华为云联合华中科技大学同济医学院基础医学院、华中科技大学同济医学院附属武汉儿童医院、西安交通大学第一附属医院、中科院北京基因组研究所筛选出五种可能对2019新型冠状病毒（2019-nCoV）有效的抗病毒药物。
同时华为云配合希望组生物科技有限公司宣布完成了实时机动的基于纳米孔测序技术的新型冠状病毒（2019-nCoV）核酸全长检测试剂盒，以及基于纳米孔测序技术的宏基因组病原体检测方法，依托4G/5G通过公有云对新冠病毒实现了实时机动的检测。
所以，其实AI、大数据、云计算早就在我们对抗新冠肺炎的战役中发挥了巨大的作用。而且我觉得，经过这次事件在未来，AI、云计算和大数据在医疗行业会大放光彩，进一步提升我国的普及性医疗的能力。
人工智能利弊实践目的
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人工智能的利与弊
一、人工智能技术的发展对我们的益处
1、商业价值很高
一般认为，人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访。怎么做？给用户反馈。第一步就是要收集用户数据，利用人工智能更好地了解用户，基于大数据的分析，为用户创造优质的、长期的个性化体验。企业就能够相应的赚取更多的商业价值；
2、带来更多新的工作机遇
就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇；
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3、人工智能让人类生活更美好
比如说，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗；
二、人工智能带给我们的弊端
1、大规模的失业
人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达4.05%，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事；
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2、对人类的一次大淘汰
人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰。机器人对人类的大淘汰，如果处理不好有可能引发核大战，那将是人类的灾难，人类可能因此而灭亡；
3、人才争夺战导致垄断、贫富分化加剧
人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多质量高，谁就能赢得最后胜利。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧；
对待人工智能，我们应该以客观的角度去看待它，扬长避短，充分利用人工智能的优点。希望我的理解能够帮助你们更进一步了解人工智能
以后ai人工智能会取代放射科报告吗？
我认为AI人工智能不会完全取代放射诊断医师的工作，但是辅助工作是很有可能的。
AI人工智能是现阶段最新的技术，它应用于很多行业，因此医疗行业是不可避免的，尤其是在疾病诊断及治疗上，很多方面已经开始应用，但是作为先进技术，它处于起步阶段，尤其是在医疗上，更是处于研发阶段，技术不成熟，应用面不广也是现阶段无法大力推广的主要原因
曾经在某大型放射医疗会议上，有些专家也是被问道同样的问题，有位来自北京的专家就举了一个例子，他们科室跟两家公司合作研发关于肺部CT肺结节的诊断的软件，比如一张肺部CT，一家公司的软件诊断了5个肺结节，而另一家公司诊断了8个肺结节，这样就出现偏差，最终还是要医生读片诊断，从这可以看出，技术还不成熟，还需要很长的路要走。
放射科诊断医师的读片出诊断报告不是单纯的看片子说话的过程，它是一个综合的思维过程，它需要从患者现病史，既往史，症状及体征，还有其他检查方面充分的去了解患者，然后综合以上的信息再通过读片才能出具一份有针对性完整的诊断报告。
AI人工智能是按照人们给它设定的程序机械的运行，而不是向医生那样运用自己的思维从整体上对患者的病情做出诊断，但是在某些方面AI人工智能是可以辅助医生工作的，比如在细微病变的检出方面等。
人工智能的发展前景？
人工智能发展趋势？要真正弄清楚这个问题首要搞清楚支撑人工智能发展的最核心技术是什么，答案很简
一是算法，二是算力，三是数据，四是网络，分别搞清楚这几大制约因素发展现状和趋势楼主提的问题迎刃而解！
算法方面近几年以深度学习为代表的机器学习取得了实质突破，新算法称出不穷，未来可期！
算力方面，随着gpu和云计算云存储技术的快速发展，摩尔定律被打破已成事实，道路光明
网络方面，5g未来必然一网到底的趋势日益明确，也没有太大问题
那真没有问题吗？非也
问题就出现在号称人工智能养料的数据上面，问题出在哪呢？
目前数据的采集没有问题
问题就出在数据预处理上，数据质量，数据一致性，处理时效，尤其是与工业机理密切相关的数据预处理上，上述指标都很不堪，为啥，既懂工业，又懂数据科学的人太少了，机理，经验积累的太少了，这就是人工智能发展的最大瓶颈！！！！
好了，关于人工智能和报告主题的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！