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深度学习:深度挖掘数据新经济
文:姜疆 来源:《新经济导刊》2018年1-2月号 总第260-261期 日期:2018-03-02

   

    由于传统的机器学习算法大多是基于内存的,而TB甚至PB级的海量数据又无法装载进计算机内存,因此,现有的诸多算法不能处理大数据。如何使机器学习算法适应大数据挖掘的要求,已经成为产业界与学术界研究的主要方向。目前,采用深度学习对数据进行挖掘是比较热门的方法,因为其不仅能自动对数据进行快速处理,而且准确度较高。

    事件  “深度学习”应用到医学诊断

    2017年,AI医疗领域备受资本市场关注,尤其是到2017年下半年,推想科技、图玛深维、汇医慧影等企业都相继完成了B轮融资。国内高端医疗影像设备生产商联影今年也注资3亿元人民币成立人工智能子公司进军医疗人工智能领域。此外,还有腾讯的“觅影”,阿里健康的“Doctor You”等都在医学影像的智能辅助诊断系统上有所布局。

    医学诊断是机器深度学习技术应用对接的重要领域之一。2017年,Nature报道了谷歌运用深度学习技术(主要是卷积神经网络)在该领域取得的新突破。谷歌通过分析眼球的视网膜图像,可以预测一个人的血压、年龄和吸烟状况,而且初步研究表明,这项技术在防范心脏病发作上很有成效。深度学习技术正改变着生物医疗学家处理分析图像的方式,甚至有助于发现从未触及的现象,有望开辟一条新的研究道路。

    此外,随着数据库技术的发展和中医领域数据的暴涨,数据挖掘方法甚至开始引入到中医药研究上,产生了中医数据挖掘。不同于传统科学数据,中医药数据有自己的特点,中医药数据的特点主要包括:症状的模糊性、证候的多态性、证候与症状间的非线性、中医药数据的多维性以及挖掘的复杂性。基于此类特点,传统简单的统计分析工具已经不能满足中医现代化、信息化发展的根本需求。而中医数据挖掘技术正适合于复杂多维的数据分析,运用相应的算法可以从海量的中医药数据中发现知识。

    尤为值得重视的是,近年来,我国一些院校为进一步促进中医领域的信息化、智能化发展,数据挖掘在中医药相关研究上越来越深入。比如江西中医药大学计算机学院的一项研究着重对目前中医数据挖掘的研究方向进行了具体分析,除了改进传统挖掘算法的趋势、扩展经典算法在中医药数据领域应用的趋势之外,还引进了新的挖掘算法和技术。

    华东理工大学学者以慢性胃炎患者中医问诊数据为研究样本,从挖掘样本特征之间关系和挖掘类别标签之间关系两个角度出发,采用二类相关和深度置信网络,或深度玻尔兹曼机模型的基于深度学习的多标记学习法,分别建立深度学习和条件随机场模型,对中医慢性胃炎患者问诊数据进行训练和预测,得到五个常见指标下的实验结果符合中医理论,明显优于其他常见方法。

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