IDC最近发布了一份关于亚太地区人工智能(AI)和认知计算的应用报告,题为“IDC PeerScape:亚太(不包括日本)医疗行业的认知/AI实践”,其中列出了亚太区医疗机构采用AI/认知计算的最佳实践。IDC相信,医疗保健市场(包括医院、生命科学/医疗器械/医疗保险公司)将成为最早接受该技术并采取行动的重要市场。
IDC亚太医疗研究经理Ashwin Moduga表示:“医院将不仅利用AI/认知来实现自动化或者精确性。实施该技术的目标是弥补该季度医疗专家的紧缺。新型解决方案已经在帮助医院利用深度学习改善医疗图像诊断,并以最少的人力投资进行大规模诊断工作。未来10年,AI/认知解决方案将着眼于加强决策,为临床医生提供验证临床决策的信心——帮助改善疾病的应对。”
“在未来2-3年,医院将经过试验简单自动化的阶段,开始投资那些能够从不断增长的、来自个人和医院医疗信息管理系统的非结构化数据中获得可行洞察力的深度算法。”
让来自业务线和最终用户(医师和护理人员)等利益相关者参与其中,实施这些项目的重点是医院的需求——私人卫生部门投资特定的临床据测支持系统,用于像肿瘤学和神经学这样的疾病,同时较小型的、公有的医疗系统探索与数据输入自动化和患者参与相关的领域。
“虽然这个地区大多数的医院——除了大型私人诊所——仍然在评估规模解决方案,但重要的是为选定的个别流程开始内部实施。对很多医院来说,这些内部项目最终可以改变关键流程利益相关者的想法、项目范围以及展示未来大型投资的ROI,”IDC人工智能与认知计算高级研究经理Jessie Cai这样表示。
好文章,需要你的鼓励
Xbox 部门推出了名为 Muse 的生成式 AI 模型,旨在为游戏创造视觉效果和玩法。这一举措反映了微软全面拥抱 AI 技术的战略,尽管游戏开发者对 AI 持谨慎态度。Muse 不仅可能提高游戏开发效率,还有望实现老游戏的现代化改造,但其实际效果和对行业的影响仍有待观察。
Sonar收购AutoCodeRover,旨在通过自主AI代理增强其代码质量工具。这项收购将使Sonar客户能够自动化调试和问题修复等任务,让开发者将更多时间用于改进应用程序而非修复bug。AutoCodeRover的AI代理能够自主修复有问题的代码,将与Sonar的工具集成,提高开发效率并降低成本。
人工智能正在推动数据中心的变革。为满足 AI workload 的需求,数据中心面临前所未有的电力消耗增长、散热压力和设备重量挑战。应对这些挑战需要创新的解决方案,包括 AI 专用硬件、可再生能源、液冷技术等。同时,数据中心还需平衡监管压力和社区关切。未来数据中心的发展将决定 AI 技术能否实现其变革性潜力。