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车讯:2017年正式发布 曝东风风度小型SUV信息

2019-08-19 13:29 来源:西安网

  车讯:2017年正式发布 曝东风风度小型SUV信息

  百度事实上,为吸引境外创新人才,广东一直在先行先试。此次展览分为“大鸾展翅”、“乡梓情深”、“南京记忆”和“精神永驻”四个部分。

”与会专家普遍认为。扩宽申报渠道在服务范围上创新突破进一步畅通非公经济组织专业人才、社会组织专业人才、自由职业者和新型用工形式等职称申报渠道。

  而在医疗方面,三大湾区基本都做到了医疗保险全覆盖。七、资格考试一处承办经济专业、职称外语等与评聘专业技术职务相关考试的命题组织,负责有关资格考试考务管理相关工作;承办相关专业技术人员资格考试大纲与考试用书的编写工作;承办有关资格考试专家委员会的具体工作;负责电子化考试相关工作,参与制定电子化考试题库建设标准、考试实施技术和程序标准;承担电子化考试题库建议、考务系统开发与维护、考试大纲拟定及日常管理工作;负责指导、协调、监督地方实施有关专业技术人员资格考试具体工作,加强相关考试考风考纪管理和考试舆情监控,负责查处考度违规违纪行为。

  9月,参加中共六届六中全会。这次展览不仅是南京、淮安人民纪念周恩来同志诞辰120周年的一件盛事,也是南京与淮安南北挂钩,特别是南京市对淮安大力支持的实事。

八、企业应向被裁减人员发放一次性经济补偿,其数额按被裁减人员被裁减前十二个月的月平均工资(被裁减人员的月平均工资低于企业月平均工资的,按企业月平均工资)计算,在本单位工作的年限满一年,发给相当于一个月平均工资的经济补偿。

  十、信息技术处拟订人事考试信息化建设规划和信息标准,承担人事考试信息系统的日常运行维护工作;参与人事考试信息资源的综合开发利用;负责中国人事考试网、内部网络和协同办公平台的建设、开发和管理;负责信息设备、备份容灾、外网服务、邮箱等的运行、安全和维护;负责内部信息技术支持。

  1、什么情况下需要进行用户注册?不管新、老报考人员,凡是首次使用此系统的报考人员都必须先进行用户注册,注册成功后才能进行上传照片、报名等后续操作。周恩来同志是近代以来中华民族的一颗璀璨巨星,是中国共产党人的一面不朽旗帜。

  8月,代理中央军委总参谋长。

    ●可以这样说,周恩来的举轻若重是一种工作方法,也是一种共产党人的精神和境界。通勤的压力主要来自陈旧的交通基础设施。

  ”纽约区域规划协会在最新发布的第四次区域规划中写道。

  百度本次音乐会共演出12首原创歌曲,这些歌曲饱含对总理的深切怀念之情,气势恢宏,感情真挚,既有时代特色,又有淮安韵味。

  随后,政法系统干警代表,解放军驻淮部队、武警、消防官兵代表,中小学生代表,党员干部代表,社会各界群众代表,5个方阵约2000人,在庄严肃穆的气氛中依次走进周恩来纪念馆主馆,将手中的鲜花献给总理,饱含敬意。二、企业在条件公开、平等竞争、双向选择的原则下,自主决定招用职工的时间、条件、方式和数量。

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这些问题不解决 在医疗领域AI只能“打下手”

百度 第二章考试第六条注册测绘师资格实行全国统一大纲、统一命题的考试制度,原则上每年举行一次。

于紫月

2019-08-1908:29  来源:科技日报
 
原标题:这些问题不解决 在医疗领域AI只能“打下手”

  智能“阅片”、临床决策、护理机器人……近年来,随着人工智能的蓬勃发展,人工智能与医学结合的相关技术开发也进行得如火如荼。

  近日,人工智能在药物研发领域迈出重要一步,澳大利亚研究团队将全球首个AI设计药物——“涡轮增压”流感疫苗推入人体试验阶段,这款药物开发用时两年时间。

  就像“互联网+”一样,“人工智能+”的模式必然会给我们的生活带来翻天覆地的变化,但在涉及生理和生命的医学领域,人工智能落地还将面临哪些挑战?

  质与量并重 基础数据仍需“精炼”

  不论在何种领域,数据都是让机器聪明起来的根本。

  “人工智能若想在医学领域长足发展,数据质量、数据量和标准化方面还有待改进和完善。” 8月6日,天津市肿瘤医院副院长徐波在接受科技日报记者采访时表示。

  “医疗大数据如何‘降噪’是个关键问题。”徐波指出,医疗大数据涉及的类型近年来呈多模态发展。而病例数据覆盖面广,服务用户多样,如何构建以病人、医生、医院和政府等多中心的数据治理体系,进而面向不同的用户提供不同的数据视图和分析结果,是医疗大数据采集及研究中亟待解决的问题。

  自改革开放以来,我国医学领域发展迅速,信息化程度也在逐渐提高。但是随着医疗设备更新迭代,数据的格式和录入的内容也在不断变化。以慢性病为例,即便是同一位病人在同一家医院治疗,几年前后的数据内容和形式也可能会大有不同。更何况我国医学领域在病种分类、名称方面也有部分尚未统一,还有一些医生会采用口语、简称,如“乳腺癌”和“乳癌”就是不同医师对同一种病症的不同叫法,这也会给人工智能在临床决策或影像分析时平添困扰。

  “尽管我国医院的数据庞大, 但由于疾病的复杂性,数据维度、特性各不相同, 质量参差不齐,导致很多细分的病种实际可用数据量少,尤其是较为罕见的疾病类型。如果是多学科交叉的病症可使用的数据量就更加有限了。”徐波表示。

  此外,数据共享也存在壁垒。我国当前医院与医院、同一家医院内科系互不相连, 没有统一标准的临床结构化病历报告,不同地域甚至不同医院之间的数据库无法通用。

  我国人口数量庞大,医学数据体量也很大,但在某种程度上,人工智能发展却陷入了“无数据可用”的尴尬境地,怎样才能将这座“富矿”充分挖掘出来呢?

  “数据标准化和规范化是解决该问题的必经之路。”在徐波看来,应加快医疗数据电子化、标准化的进程, 打破医疗机构的数据壁垒, 建立数据共享机制,进一步“精炼”医学领域数据。

  医工结合 学科交叉人才紧缺

  “既懂医疗又懂AI技术的复合型、战略型人才极其短缺, 其中10年以上资深人才尤为缺乏。同时, 医务人员对AI的接纳度不足, 部分医务人员甚至对AI抱有抵触心理。”上海市卫生和健康发展研究中心(上海市医学科学技术情报研究所)健康科技创新发展部执行主任何达曾在相关期刊发表文章时提到,AI技术的使用需要对医务人员进行专业化规范培训, 在此背景下, 建立完善的人才培养和人才引进机制是重中之重。

  徐波告诉科技日报记者,智能医学领域是人工智能和医疗健康这两个专业性极强领域的结合,如今二者都能深入研究的人才是“香饽饽”。而正是因为二者专业性极强,人才培养的模式才更加复杂、更值得深入探讨。

  去年,南开大学和天津大学首次在本科开设智能医学工程专业,开启了培养人工智能+医学领域专业人才的新征程。今年,包括重庆大学、东北大学在内的7所院校也成功申报获批开设相关专业。南开大学医学院相关负责人曾表示,该专业是挂靠在学校医学院下的一个工科专业,为了满足学生学科交叉的学习需求,会邀请外院的教师上课教学。

  在徐波看来,智能医学领域发展时间短,能大范围推广的培养模式尚需一定的时间摸索。但归根结底,如果让部分有兴趣的医学生在校期间就能接触到一些人工智能相关的工科基础知识,将会对其后续向着智能医学方向发展起到一定的引导和辅助作用。

  虽然现阶段交叉人才缺口很大,但值得庆幸的是,家长和学生对智能医学工程专业高度认可。2018年,天大、南开智能医学工程专业首批招生投放涵盖全国十几个省市,招生期间,民众的相关咨询持续火爆,未投放省市同样反响热烈。

  市场良性发展 监管体系亟须加强

  除了数据和人才两大基础方向,新兴的智能医学在商业模式和法律监管等方面也需要人们投注目光。

  以目前人工智能与医学最常见的结合点——医学影像为例,现阶段该领域的AI产品在国内主要采用免费试用的合作方式,虽然短期来看,医院是获益的,但长远计算,优质AI企业会因长期无法盈利而难以为继,无法持续为医院提供更好的产品。

  合理的商业化模式尚在“摸着石头过河”的阶段,而相配套的监管机制也亟须完善。清华大学法学院院长申卫星此前在接受科技日报记者采访时表示,目前只有《民法总则》第127条提出,“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的,依照其规定”。但具体如何保护数据,并没有详细说明。

  以往,机器被归为工具一类,工具造成的损害责任通常是产品设计者、制造者来承担,但如果工具经过人工智能深度学习,成为自主型产品后造成损害,这到底是谁的责任?依旧是产品的责任还是智能系统开发单位的责任?这些疑问都需要明确的法条来解答。

  记者了解到,我国不仅对智能医学数据的隐私保护、责任规范、安全性等没有明确的法律指示,人工智能在医疗健康领域应用的质量标准、准入体系、评估体系也未设置详细的准则, 无法对AI数据和算法进行有效验证和评价。

  “目前国际上也没有成功的案例经验可供借鉴,发展出一套符合我国国情、相对完善的智能医学监管体系还需要一定的时间和多学科、多行业的研究者和实践者共同努力。”徐波表示,较为科学的监管体系之下,人工智能企业在符合各项标准和法规的范围内探索良性的商业化营收模式,各院所、高校、医院等单位合理利用各自资源,进行有效合作,有助于整个智能医学领域的健康、稳步发展。

(责编:杨虞波罗、乔雪峰)

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