魏启阳作者

当鸿茅药酒和权健们不再被信任,试试AI养生怎样?

去年的这个时候(2017年12月19日),广州医生谭秦东因为一篇题为《中国神酒“鸿茅药酒”,来自天堂的毒药》的网帖,将自己列入了被鸿茅药酒跨省抓捕的名单,事件延续至今仍有余波。

12月23日,丁香园一篇长文《百亿保健帝国权健,和它阴影下的中国家庭》,再次引爆网络,燃起公众对权健,甚而整个保健、养生行业的不满。

当公众对鸿茅药酒和权健们失去信任,那么让我们一起来了解一下当今大热的AI养生吧。 

AI养生可以比人类做得更好

保健养生行业市场有多大?从每到春节,电视里就铺天盖地播放“送礼就送脑白金”的魔性广告就能有所体会。根据《2017-2022年中国健康养生行业市场发展现状及投资前景预测报告》统计显示,目前我国的健康养生市场规模已超过万亿元,同时也是仅次于美国的第二大保健品市场。无比宽广的赛道刺激着大量AI玩家入场,经过几年的发展,AI养生的玩家们在几个方面都展现出优于人类的表现。

1、基于行业数据化的综合管理能力

美国前国家安全局工作人员肖恩·莱恩(Sean Lane)和一个团队在2017年开发了一套人工智能系统Olive,这套系统可以使用已经存在于医疗保健中的软件。例如浏览电子病历,登录医院门户,创建报告,提交保险索赔等。将一个个数据孤岛通联,提高整个医院的运转效率。

首先,Olive可以使用计算机视觉和机器人过程自动化或RPA,程序可以像人类一样与任何软件界面交互,打开浏览器和打字。

其次,机器学习使Olive能够像人类医疗保健工作者那样做出决策。

最后,Olive依靠Lane根据他在国家安全局工作时所学到的独特技能,识别不同政府来源的犯罪分子——跨数据库匹配身份的能力。就像NSA软件可以确定CIA数据库中的恐怖分子是否与国土安全数据库中的相同一样,Olive能将患者与不同的数据库和软件(例如多个电子医疗记录程序)进行匹配。

在办公管理层面,当人类的工作都变成无纸化,实现数据管理时,AI的赋能能使整个产业链条更有活力和更有效率。

2、机器学习激活药物研发

机器学习是实现人工智能的方法,而深度学习是机器学习的下级概念,它可以帮助“训练”人工神经网络。在AI养生中,预测和预防、保健和康复、改善衰老以及医生的技术进步都是研究的热门方向。

现在,研究人员试图通过已经累积的数据和不断发展的数据收集技术,加上机器学习来对抗衰老和使康复更顺利来延长寿命。例如,数据收集技术可以检查衰老是否在加速发生,从而更准确地估计生物年龄,然后选择相关的保健养生方案。国外的Bioage Labs和Insilico Medicine这两家公司目前正在使用机器学习来发现抗衰老药物。

3、AI辅助诊疗改变传统医疗方式

在解决公众的养生疑问与诊疗需求上,研发人员给出的是聊天机器人方案。

微软研究院基于微软的Bot框架下,研发了一套涵盖语音和语音处理、实体提取以及其他认知服务的机器学习模型,他们将这款聊天机器人称为Chatbots。与Chatbots进行对话,可以帮助确定症状,生成一份简明的分诊报告,然后将患者指派给合适的临床医师

英国的数字健康公司Babylon Health也研发了一款人工智能医生Triage,这款远程诊疗软件可以通过AI技术,为用户提供全天候医疗咨询服务。医疗专业人士可通过Triage与用户视频交流,并提供相关咨询方案,包括提供AI诊断结果。Triage还能在没有人类帮助的情况下诊断疾病。

不知不觉中,AI已经逐渐渗透到我们的周围,养生保健自然无法独处,相比人性的复杂,技术的中立性或许更值得信任,更何况,在以上的工作中,AI做得比人类还更好。

 披上人工智能的外套,AI养生就是老中医?

由于人工智能的技术特点,AI养生很好的解决了人类在逻辑层面的信任危机,那么但凡挂上一个AI的title,就能成为受人敬仰的老中医吗?让我们来看看以下几个产品。

北京一家机器人公司宣称,在DSA自然语言处理技术基础上开发了一个问答机器人平台,只需用户注册一个账号,添加一些正确的养生知识,就可以为询问者提供正确的养生方法。该平台是一个用户可以自己维护的平台,由于可以接入到智能设备中,因而具备成为一个真正“养生机器人”的软件基础。

智能相对论不得不对此进行吐槽,一个靠用户维护的开放性平台,如何保证其中各类养生知识的可靠性?相对于陌生人之间的人际传播,通过机器人的嘴说出的话可能迷惑性更大一些,至少对任何事情都充满兴趣和好奇的小孩会对此非常痴迷;沉迷在微信中各类心灵鸡汤不能自拔的爸爸妈妈、爷爷奶奶们也会将机器人的建议“照单全收”并“遵照执行”。

佛山一家空气净化器生产企业开发了一款“智能AI养生机”,号称可以通过播放助眠白噪音、过滤空气制造负氧离子的方式来帮助用户达到养生的目的。在这家公司官网的产品宣传页面,智能相对论惊奇的发现这款“智能AI养生机”具有和鸿茅药酒、权健保健产品一样,几乎可以“包治百病”的功效,当然,产品可以防癌也是必不可少的。当养生产品披上AI外套后,在传统保健养生行业反复出现的一幕又重复上演了。

此外,还有AI中医舌诊养生、中医AI刷脸养生等这类基于传统中医理论,结合人工智能和大数据分析技术的AI养生产品。抛开被这些AI产品采纳的中医理论是否经过科学论证不说,现在AI的算法能否准确的对用户的健康状况进行描述,进而分析还存疑问,如果AI计算失误并给出错误的养生指导,用户因此产生了健康问题时又该向谁声讨呢?

面对质疑,AI养生该如何自处?

微软研究院负责医疗保健方向NExT计划的主管Peter Lee博士认为,现在人类对科技行业过于乐观,总认为技术是好的,越多技术越好,但实际上,所有的技术都是双刃剑,“技术总是有不好的用途,从技术上来说总会有一些意想不到的后果。需要更仔细的思考和刻意避免才能扬善避恶。在医疗保健应用中尤其如此。”在关系到用户生命健康的医疗或是保健养生领域,AI的研发者们必须要尊重医学研究的传统,这也要求AI研究人员必须保持自律、不轻率。

阳光下的保健养生,确实能够帮助用户增强体质、延年益寿;黑暗中的保健养生则夹杂着无数的鸿茅药酒和权健。没有完善的监督机制,面对这个纷杂的市场,你信还是不信?鸿茅药酒和权健也许会在民众的愤怒中垮塌,但在另一面会有更多的鸿茅药酒和权健迅速补位,见证它们的只有良知与生命。同样,希望在AI保健养生赛道争出高下的科技企业们,也只有在道德与良知的坚守下,才能以胜利的姿态跑到终点。

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深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深浅。重点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及芯片、算法、人机交互等。

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相关数据
微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

数据管理技术

数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程,其目的在于充分有效地发挥数据的作用。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

噪音技术

噪音是一个随机误差或观测变量的方差。在拟合数据的过程中,我们常见的公式$y=f(x)+\epsilon$中$\epsilon$即为噪音。 数据通常包含噪音,错误,例外或不确定性,或者不完整。 错误和噪音可能会混淆数据挖掘过程,从而导致错误模式的衍生。去除噪音是数据挖掘(data mining)或知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)的一个重要步骤。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

聊天机器人技术

聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话,通过图灵测试。 聊天机器人可用于实用的目的,如客户服务或资讯获取。有些聊天机器人会搭载自然语言处理系统,但大多简单的系统只会撷取输入的关键字,再从数据库中找寻最合适的应答句。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

语音处理技术

语音处理(Speech processing),又称语音信号处理、人声处理,其目的是希望做出想要的信号,进一步做语音辨识,应用到手机界面甚至一般生活中,使人与电脑能进行沟通。

人机交互技术

人机交互,是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流,并进行操作。小如收音机的播放按键,大至飞机上的仪表板、或是发电厂的控制室。

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