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每日一币:天医AIDOC区块链+人工智能变革传统医疗

发布日期:2021-09-17 17:07   来源:未知   阅读:

  这几年数字货币快速发展,即使体量巨大的比特币在一年多的时间里也已经获得近百倍的涨幅。不过随着交易所出海,ICO加速,越来越多的泡沫资产高溢价上市交易,暴涨暴跌严重影响用户体验,一日亏损百分之九十早已不是什么新闻。

  不过仍旧有很多板块被严重低估。今天要讲的是低估板块中医疗板块的天医AIDOC。

  最近,出现了一个医疗+区块链+人工智能的新项目,叫做天医AIDOC(Artificial Intelligence Doctor)。项目目前正处于预热阶段,就已经吸引了众多知名资本的关注和参与,并且已与技术支持方医拍智能(Medp.ai,全球在人工智能医疗方向中拥有领先核心竞争力的 AI科技公司)达成深度合作,下面就看看两方的早期投资机构有:红点创投(为全球知名投资机构,在全球累计投资了382家公司,其中121家上市或并购。目前管理自己达到34亿美元。投资案例:奇虎360、人人车、秒拍、APUS等。)、重山资本(专门投资医疗健康的基金,主要投资方向为健康服务、互联网医疗、快速诊断检测、首仿生物制药等。基金的投资阶段主要为大健康领域的早起优质项目。)、亿联资本(由知名天使投资人鲍春桥等人发起设立的早期投资机构。主要投向创新型高科技企业,包括互联网、医疗健康等。投资案例:58同城、联众世界、DealeXtreme等。)、洪泰基金(掌门人是新东方的俞敏洪和基金业老兵盛希泰从创新空间、智能硬件等孵化器到种子、天使、A轮、美元、新三板等多只基金等系列产品线布局,同时与高校等各大机构合作,致力于打造中国创业投资领域的洪泰帮。)、慈铭体检)等。

  天医是基于区块链、人工智能、物联网等技术,实现智能医疗价值链,天医链协议由四大模块组成:安全、认证、智能网络、 数据存储,为 AIDOC 底层服务,天医也会接入其他具备人工智能能力的 DAPP,不断拓展 AIDOC 的能力边界。天医链连接体检机构、 保险公司、医疗机构、医疗技术服务公司、用户、医生,让链上每一个参与者都能够创造价值、贡献价值,分享价值。

  比特数字人是个人生命体征的全面数字化。通过可穿戴设备、智 能硬件、传感器等设备,将人的体征数据源源不断上传到天医链中, 形成用户本体在网络中的数字化映射对象,使得量化健康管理成为可 能。天医链网络将对实时体征数据进行解析,能够及时发现体征数据 异常,防范未知疾病风险。

  生命银行是天医链中医疗数据的安全存储与公开交易场所。用户 的医疗健康数据经过同态加密、差分隐私(differential privacy,DP)等加密技术,在天医链分布式网络中安全存储,并实现永久可追溯, 永不可篡改。用户上传数据将获得代币,购买医疗服务将消耗代币。惠泽社群论坛

  AIDOC是天医链的“大脑”,集成了智能诊断模块与API接口,为用户创造专属私人超能医生,提供完备的智能医疗服务。医拍智能是天医链的首家技术服务商,目前部署的模块包括影像诊断、单据识别、糖网筛查、心电监测等。

  随着大数据时代的到来和算力的不断提升,在医疗行业中,以深度学习为首的人工智能解决方案取得了巨大的进展,深度学习作为人 工智能的一个重要分支,正越来越受到学术界和工业界的关注和认可。 深度学习是一种采用深度神经网络来对数据进行建模的方法,通过深 度神经网络来自动地逐层学习数据的隐含特征,从而进行相应的分类、 回归、分割等任务。

  深度学习的背后是深度神经网络,这些深度神经网络通过模拟人类大脑神经元的方法,可以根据源数据学习潜在特征,从而激活隐层对应的神经元,最终映射到输出结果。如上图所示,卷积神经网络作为深度学习经典之作,以人类视觉局部感受野为基础,通过视觉神经元节点逐层地提取特征,最后将局部特征在高层进行融合,映射到最终的输出。循环神经网络能够很好地对时序数据进行建模,能够更好地根据病人的由时间轴组成的病例数据进行建模,从而更好地利用病例、病史等信息对病人的情况给出一个综合的判断。

  AIDOC中的DAPP采用的深度神经网络技术为核心,DAPP能力的提高需要大量的数据来训练。天医提供在线训练平台,训练平台中的数据是用户授权开放的,支持主流 TensorFlow、Caffe等一系列深度学习框架,AI模型训练者是拿不走数据的,只能得到AI模型的结论。AI模型训练需要持有一定数量的AID代币并消耗,此次的消耗AID代币会返利给数据提供者。

  AI模型是天医网络的神经中枢,天医将 DAPP提供商提供的AI模型放到AI模型链上,具备独立运行能力。并且让模型有增量学习的能力。相对于传统的批量机器学习算法,分布式在线增量学习是一 种更符合实际的通用方法。通俗来讲,分布式在线增量学习能够不断地从周围新增过来的数据中学习到新的知识,克服了对以往数据冗余学习耗费时间和算力的弊端,这更符合人类的发展历程。

  通过将深度学习和区块链结合产生分布式在线增量学习,利用区块链对数据的隐匿性进行链上数据共享,区块链节点增加的同时,数据也在不断增加, 同时利用在线增量学习方法,快速有效地对现有模型进行更新,真正做到给出疾病预测的同时模型本身也在更新成长。综上所述,分布式在线增量学习系统能够利用区块链的公正记录时间线上事件的优势,克服传统批量学习的弊端,真正做到了在为病人给出预测结果的同时自身也在不断地学习提升。

  天医与合作伙伴和开发者共同打造分布式人工智能医疗的生态体系,医拍智能(Medp.AI)做为天医在人工智能医疗领域合作伙伴,将会参与共同开发AIDOC的区块链网络应用和AI应用。

  Alvin拥有12年以上的健康保健和医疗行业经验。他具备大数据分析,数据处理,预测分析和实时系统的专业能力。Alvin曾在北美、中国和日本等国家管理优秀的数据传输团队。Alvin拥有女王大学史密斯商学院MBA文凭,西蒙弗雷泽大学计算机本科学历。

  任职于瑞士苏黎世医学院35年,并兼职于Zollikerberg 医院和苏黎世儿童医院。主攻病理解剖学,他具有丰富的病理解剖经验,也是病理解剖学的中坚人物。在这期间,培养出了一大批经验丰富的医学专业人士和专家 。

  Warren Kok有丰富的医疗大健康领域的运营管理经验,擅长于市场营销管理和企业发展策略。Warren毕业于澳大利亚昆士兰大学。

  目前该币火币网价格与私募价格相近,与其他上市交易后动辄十几倍估值的币种来讲相对较低。返回搜狐,查看更多