(七) 學(xué)科和產(chǎn)業(yè)發(fā)展上應(yīng)注重社會需求驅(qū)動,中醫(yī)學(xué)的人工智能化將是我國的瑰寶
科學(xué)儀器和測試分析技術(shù)在醫(yī)療保健和生命科學(xué)中的應(yīng)用,可說一支獨秀,這原系這兩界本身就是大學(xué)科、大產(chǎn)業(yè),有巨大社會需求,也正因此,不論在儀器設(shè)備或測試技術(shù)方面都很快地融人工智能技術(shù),已有不少案例,編撰者一直關(guān)注中醫(yī)學(xué)中人工智能技術(shù)的運用,在去年4月份發(fā)表的《人工智能化將猛力推動甚至顛覆現(xiàn)有科學(xué)儀器與測試分析技術(shù)的面貌》一文中用“中醫(yī)學(xué)的人工智能化將是我國的瑰寶” 表述 ,引用了2017年以前較詳細媒體報導(dǎo)的資料,但近二年未見更多的報導(dǎo),但愿是疏漏,我仍堅信中醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,人工智能將大有作為。一方面應(yīng)盡快搶救極其豐富的著名中醫(yī)學(xué)大師積累的中醫(yī)診斷中病人型像學(xué)和病案、寶方的經(jīng)驗,并轉(zhuǎn)化為圖像和數(shù)據(jù),同時在中醫(yī)院校引進人工智能專才,推進人工智能在中醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用。
(八) 跨越技術(shù)“鴻溝”
將傳統(tǒng)的科學(xué)儀器與分析測試的機理,變?yōu)槟K、模型、模式,將感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像,也許是得以融入以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法和圖像分析等為代表的人工智能技術(shù)的捷徑,即大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”,這也許是近年來,國外把許多傳統(tǒng)的譜儀分析,轉(zhuǎn)為圖像分析的原因。
(九)、人才的培養(yǎng)、吸納和借助
科儀和測試界本身就需多學(xué)科人才,而要將人工智能技術(shù)引入,人才是關(guān)鍵,據(jù)媒體報導(dǎo),華為擁有700多位數(shù)學(xué)家、300位物理學(xué)家、200位化學(xué)家,而且我國人工智能領(lǐng)域高級人材奇缺,科儀和測試業(yè)還屬小廟,養(yǎng)不起“大和尚”即人工智能專才,那只能從原來從事計算機軟件、自動化專業(yè)的人才中培養(yǎng)人工智能中級人才吧!當然也宜與從事人工智能的機構(gòu)合作,吸納和借助人才資源了。另外、今后開源的模型、算法等會越來越多,據(jù)報導(dǎo),西方有不少中小型企業(yè)、機構(gòu),就是針對自己應(yīng)用目的,利用開源的資料,修改、嫁接、而用之。
(十)、共建大數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟
大數(shù)據(jù)分析是人工智能神力之一,也是科學(xué)儀器和測試分析技術(shù)躍進的梯子,而測試分析領(lǐng)域的數(shù)據(jù)也非常可觀,以龐國芳院士的團隊為例,就己公開岀版了色譜、質(zhì)譜、核磁共振圖譜集三大本,五億多個數(shù)據(jù)吧!大數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)分析,乃至于人工智能中的地位業(yè)內(nèi)人士比我更清楚,我只是呼吁通過已有聯(lián)盟機構(gòu),協(xié)同共建更大的分析測試大數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟,是時候了!