“计算机科学促社会公益”系列研讨会启动探究人工智能推动医疗健康

2020-6-27 04:42:43

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3月14日，上海纽约大学工程与计算机科学部举办了“计算机科学促社会公益”系列研讨会的首场活动，邀来牛津大学工程科学教授David Clifton，分享如何利用人工智能与机器学习，为病患提供更好的医疗，并让医生和患者之间的交流更快捷、高效、人性化。

“医生和护士会花很多时间处理病患入院手续、分配医师等问题，”Clifton教授说。“人工智能可以帮助他们节省时间，并且统计、处理多方数据。这样，医护人员就有更多的时间照顾患者。”

来自纽约大学坦登工程学院以及北京大学的教授，将出席该系列研讨会此后的三场活动，涉及的主题包括：网络骚扰和公共卫生领域的数据挖掘等。

该系列研讨会出自2019届计算机科学专业的学生Shikhar Sakhuja的想法。在纽约大学坦登工程学院进行海外学习时，他协助计算机科学与工程学助理教授Damon McCoy进行一项研究项目，利用计算机科学工具分析与识别社交媒体平台上的选举舞弊行为。

这一研究经历，激发Sakhuja去探索使用计算机科学知识造福社会的多种途径。“很多人把计算机科学当作是在硅谷发家致富的手段，”Sakhuja说。“但计算机科学其实是一种可以帮助人类改善周围环境的强大工具。”

上海纽约大学工程与计算机科学部主任Keith Ross很赞同Sakhuja的想法，并帮助他与学部高级行政主管Maggie Mao共同发起该系列研讨会。“我们想让同学们知道，学习计算机科学不仅是为了获得高薪，”Keith Ross教授说。“它可以让世界变得更加美好。”

上海纽约大学NYUShanghai

Clifton教授关于将数学和深度学习应用于健康数据的演示文稿截图

在为时一个半小时的讲座中，Clifton分享了他如何将人工智能应用于临床实践，并讲解了Visensia安全指数。这一工具可以实时监测患者的生命体征，并将体征数据与其他患者的大量统计数据进行比较。一旦发现异常，就会提醒医护人员需要特别关注。和没有人工智能手段辅助的人工监测相比，该系统可以提前数小时发出预警。

Clifton教授说，他的工作非常具有挑战性，因为在医疗领域，“一个出错率为5%的模型，是完全不能投入使用的，这关乎一条条鲜活的生命。所以，应用于医疗领域的项目必须绝对可靠。”

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