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前瞻技術脈動:人工智慧技術(201805)

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技術發展藍圖研析團隊 發表於 2018年11月16日

圖、前瞻技術脈動:人工智慧技術(201805)


AI可能在基礎醫療機構提供專業水準的診斷
愛荷華大學的眼科醫師設計了一個IDx-DR系統,該系統是利用AI來檢測糖尿病患者的視網膜病變,並不須透過醫療人員解釋結果。能夠提早察覺超過輕度視網膜病變的情況並盡早接受治療。該技術目前正在基礎醫療機構進行臨床試驗,並在4月獲得了FDA的批准,辨識準確度達87.4%,研究結果發表在Nature Digital Medicine上。
參考資料:Artificial intelligence can deliver specialty-level diagnosis in primary care setting, study shows. Science Daily,2018/8/28
 
神經網絡學習預測臨床訪談中憂鬱症的語言模式        
MIT在 Interspeech conference中發表了一篇以神經網絡序列建模的機器學習模型,透過臨床上與病人的自然對話音頻數據,而非以固定式問題的檢測評分法,評估罹患憂鬱症的可能性,目前精確度達71%。
參考資料:Neural network learns speech patterns that predict depression in clinical interviews. Tech Xplore,2018/8/30
 
癌症追蹤AI可預測腫瘤演變
倫敦癌症研究院開發了一種名為Revolver的人工智慧系統,其可以透過追蹤癌症的演變過程,來進行干預並提早治療癌症。過去的癌症家族族譜圖通常依賴個體患者的樣本,但因為癌症腫瘤的突變很隨機,常在分析中被掩蓋遺漏掉。Revolver系統透過同時分析178名患者突變數據,包括768腫瘤樣本及4種癌症,包含腸、肺、胸及腎臟來解決這種問題。該研究發表在Nature Methods期刊上。
參考資料:Cancer-tracking AI could save lives by predicting how tumours evolve. New Scientist,2018/8/31
 
電腦模型預測膽固醇增加對心臟特定離子通道的影響
北卡羅萊納州立大學及伊利諾大學香檳分校的研究人員利用計算機模型來揭露膽固醇含量的增加對特定離子通道(Kir2)的影響。這些離子通道是用來控制心臟中鉀含量的水平,允許心肌收縮時將一系列離子的產物轉移到細胞膜中。該研究對未來心臟的治療將產生影響。
參考資料:Computer model reveals effect of increased cholesterol on specific ion channel in heart. Science Daily,2018/9/10
 
利用機器學習選擇性地優化光子奈米結構
德國 Helmholtz-Zentrum 研究機構在 Communication Physics 期刊展示利用機器學習和電腦模擬的確定光子奈米結構的場分佈。結合有限元素模擬與群聚後處理的方式,識別特定空間性質的光子模式。此方法可讓光子晶體膜在激發放大的基礎的各種應用,進行最佳化調整。
參考資料:Using Machine Learning to Selectively Optimize Photonic Nanostructures. Photonics Media,2018/10/1
 
雙足機器人可掌握人類平衡的方式
德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員經過六年的設計和測試,運用數值演算編碼和控制器,讓沒有腳踝控制的雙足機器人Mercury,可以在行走過程中發生意外撞擊時,可如同人類般保持身體的平衡。該研究成果預計在2018年智能機器人和系統國際會議(IROS2018)中發表。
參考資料:Robot masters human balancing act – Novel approach to human-like balance in a biped robot. Science Daily,2018/10/02
 
新的DNA工具可預測身高以及評估潛在發生的疾病
密西根州立大學利用機器學習開發的新DNA演算法,第一次構建了人類特徵的預測因子。這項研究發表在10月份的“ 遺傳學”雜誌上。研究者利用機器學習,分析了英國近500,000名成年人的完整基因組成,研究人員可預測每個人的身高,誤差約2~3公分,但在骨密度和教育程度的預測並不精確,但可以大致識別是否疏鬆以及教育上具風險的群體。
參考資料:New DNA tool predicts height, shows promise for serious illness assessment. Science Daily,2018/10/04
 
幫助機器人導航達到更擬人化的模型
參考資料:Model helps robots navigate more like humans do. MIT News,2018/10/4
MIT研究人員設計了一種新的模型來幫助機器人導航環境更擬人化。新穎的活動規劃模型讓機器人透過探索環境、觀察其他特工及利用他們在類似情況下學到的技術來決定如何達到目標。該詳細的模型發表在IEEE/RSJ的IROS期刊上。(1547字;圖1)
 

 
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