至顶网软件频道消息: DeepMind正与美国退伍军人事务部(U.S. Department of Veterans Affairs)合作开发人工智能技术,帮助医生预测患者病情可能的突然恶化。
近日公布的这一项目,最初是集中在促进急性肾损伤的快速检测。这是与患者病情突然恶化最常见的相关情况之一,并且通常不会有任何明显的症状。此外,这种情况可能覆盖所有年龄段的人,使得了解真实情况变得特别困难。
DeepMind希望人工智能能够应对这一挑战。作为与美国退伍军人事务部这次合作的一部分,(Alphabet Inc.子公司)DeepMind将分析约700,000个匿名医疗记录,以查找可能用于识别急性肾损伤病例的模式,找到常见的病情指标,让人工智能模型可以通过检查执行诊断。
这种基于模式的分析在其他医疗领域正在显露出喜人的成果。Alphabet的另一家子公司——Verily Life Sciences LLC近日透露,该公司已经开发出一种方法,通过分析眼底血管来评估一个人对心脏疾病的易感性。
如果DeepMind这个新项目获得成功,那么可能会产生更大的影响。在宣布与美国退伍军人事务部这一合作的博客文章中,DeepMind医疗负责人Dominic King写道,对患者病情恶化的延迟反应或不正确反应是当今医院面临的最大问题之一。
King还强调,该项目中使用的700,000条医疗记录在被移交给DeepMind之前将被匿名化。这是很重要的,因为这个小组被发现患者数据此前曾被“不恰当”的访问,这些同样也是针对急性肾损伤的早期项目。自那时起,DeepMind已经组建了一个内部伦理部门来避免这种情况。
DeepMind一直忙于医疗保健行业及其他领域的各种项目。今年1月,DeepMind开放了一个工具的源代码,该项目让人工智能研究人员能够将心理学领域的原理用来精简他们的项目。
就在该软件发布前不久,这个团队就公布了一篇文章详细介绍AlphaGo系统如何使用相同算法掌握了国际象棋以及一款名为shogi的类似游戏。这其中有几个重要原因,其中主要的是人工智能表现出超出常规模型所具有的适应性水平。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。