世界上的AI有很多種……
有的AI“精明”，用你的習慣愛好偷偷“宰客”
有的AI“貼心”，一鍵就能幫你美顏磨皮
有的AI“有趣”，十萬個冷笑話逗你開心
這些AI足夠懂你，卻不夠愛你
作為數字工業企業，GE的追求絕不止於此——GE芬蘭“健康硅谷”里正在研發另一種AI，看到一個片子，就能診斷癌症，從而免去病人接受活組織取出檢查的痛苦。
早在2014年，有三位來自世界不同地區的小夥子就意識到了AI技術在數據處理和智能分析上的巨大優勢。來自越南的奧數亞軍Huang Ta， 來自芬蘭的軟件企業家Timo Heikkinen和來自土耳其的AI專家Oguzhan Gencoglu這三位年輕人在芬蘭合夥創建了位於赫爾辛基的人工智能創業公司Top Data Science，主要業務為開發能夠解讀並分析百萬級數據點的人工智能軟件，幫助醫生診斷疾病，跟蹤病人的治療過程。
此時，GE“健康硅谷”為他們施展拳腳提供了一個平臺。2014，GE醫療在赫爾辛基啟動了健康創新產業孵化園，這裡被譽為赫爾辛基的“硅谷”。有超過30家來自歐洲的新星企業聚集於此，致力於用信息科技技術促進醫療行業發展。
Top Data Science也在這一年進駐了這塊產業孵化園，並開啟了他們為當地醫療機構提供人工智能軟件的創業之路。通過GE醫療的業務網絡，處於赫爾辛基“健康硅谷”的創業團隊們則可以充分利用這一資源優勢，開墾醫療行業的這塊數據寶藏，這讓Top Data Science的三位年輕人如魚得水。
醫療行業是一塊尚未充分開採的數據寶藏。舉個例子，僅一家美國醫院產生的年數據量就可以達到50拍字節（即2的50次方，大概是1後面寫15個零），如果用文本存儲這些數據的話，可以塞滿2千萬個四屜文件櫃。
前不久，斯坦福大學的科學家們通過他們的人工智能算法程序分析超過100,000萬張X光胸片，只用了一個月的時間，此算法程序得出的診斷準確率就超過了4位醫生，並且可以分辨診斷出14種不同的臨床病症。
這類用於醫療診斷的算法開發已經受到了越來越多醫院的關注。赫爾辛基大學中心醫院的醫生們就希望Top Data Science也為他們設計開發出一個軟件，直接通過核磁共振影響診斷前列腺癌，讓病人儘可能不用做活組織切片就能知道結果。
Top Data Science先給AI數千個歷史前列腺核磁共振影像，接下來再讓AI通過對應的活體組織與病理檢查去分析這些影像。這樣，AI可以慢慢了解什麼樣的核磁共振影像對應什麼樣的活組織切片，而什麼樣的活組織切片意味著癌症，並可以判斷出癌症的位置以及嚴重程度。在研究中，Top Data Science使用80%的資料供AI學習，剩下的20% AI用來檢驗AI的學習成果。目前，這一解決方案還在研發之中，但是已經取得了相當好的進展。
看到進展的赫爾辛基大學中心醫院決定給Top Data Science另一個任務：根據ICU病人的各項指標，告訴醫院哪些人可以儘早離開，哪些人可能會情況加重，以此增加ICU的使用效率與效果。
Top Data Science團隊從3000多位患者那裡得到了許可，拿到了數千萬個數據點，AI每秒地讀取並分析著心率、體溫、血壓、實驗報告和其他生命特徵信息。在收集解讀這些數據的幾個月後，他們的算法程序就判斷出了有13%的病人將會好轉，不用呆在ICU，準確率高達95%。
得益於GE在芬蘭的這片沃土，Top Data Science的三個年輕人開始規劃起一個更為長遠的藍圖。他們與GE醫療達成了進一步的合作，並著手將其軟件轉移到GE的工業互聯網應用開發平臺Predix，通過Predix獲取更多高質量的數據，從而使Top Data Science的算法不斷完善，在未來甚至可以發現其他癌症和疾病。
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