通过迁移学习智能医疗助手开发兽医智能助手

店场网     2017.03.15

据《21世纪经济报道》（2017-3-6）（丘慧慧蔡杨）报道：香港科技大学计算机与工程系主任杨强教授，是美国人工智能协会院士，曾曾担任华为诺亚方舟实验室首期主任，是人工智能初创公司第四范式首席科学家。《21世纪经济报道》记者在国际人工智能年度大会上采访了杨强教授，发表了<中国有弯道超车的机会>为题的深度报道。

杨强教授认为，在人工智能领域“迁移学习”或为亮点。杨强教授解释说，所谓迁移学习，就是说利用这两个领域的相似度，把你的模型在新的领域使用。这样的话，在新的领域，使用小数据就可以了。中国人管这个叫举一反三（就是比葫芦画瓢，就是照猫画虎）。如果我们希望机器像人一样学习，迁移学习是一个很有希望的方向。

为什么迁移学习前景广阔，就是在工业领域数据量短缺，成为产业领域应用人工智能的一大瓶。如果有了迁移学习，那就把这个门槛大大降低了，我们用小样本数据也可以学习。杨强教授说，两个距离很远的领域，也是可以使用迁移学习的。只要你能找到一个路径，这个路径上找一些垫脚石，就像摸石头过河一样，那两两之间可以迁移，最后你就可以迁移到目标。

杨强教授举例说，迁移学习已经在很多行业领域使用了，百度在垂直搜索上就用了迁移学习，华为在工作中也用到了很多，还有腾讯广点通也应用了迁移学习。国外推广使用迁移学习的例子有，手写识别、卫星图像识别、疾病诊断、基因处理、在线产品推荐等应用。在金融领域也开始有这方面的应用了，包括智能投顾和投研。还有微软的科学家把迁移学习用在城市大数据上，可以做城市污染的预测。

百度董事长李彦宏表示，医疗市场是个非常有潜力的市场，能够改变医疗市场最重要的力量是人工智能。百度正在开发医生智能助手，可以将这项技术迁移应用到兽医领域。通过迁移应用让AI充当现场兽医的助手，利用兽医影像图片资料进行远程诊断，提供治疗建议解决方案等等。将机器识别医学影像图片的技术转移到兽医上。开拓“兽医助手”这一新领域。

百度首席科学家吴恩达看好迁移学习，他认为这很有前景。他指出，迁移应用能够让一套机器学习系统从事不同的任务。利用迁移应用方式可以解决更多具体任务。店场网创意的兽医助手是对人医疗助手的迁移应用。兽医智能助手不用从头开始进行探索研究试错。把人医方面的AI技术成果迁移应用过来就可以了。

在大众创业万众创新的浪潮中，在国家科技成果转化激励政策的推动下，畜牧兽医行业科研人员会走向双创之路，会选择智能兽医诊断作为创业项目，会有智能+型研发团队涌现出来。百度智能医疗可以做AI技术支持平台。通过人医AI向兽医AI迁移应用提供支持。店场网拥有牧场账户体系，可以作为兽医人员的技术推广平台。成为兽医人员上山下乡进场入户的门户。

由于IBM沃森等高手已经强势涌入人医智能化领域。现有医院是势力强大的既得利益集团。这些一个个数据孤岛，一座座难以摆平的山头。都是人医智能化需要翻越的高山。与之相比较，兽医智能化是一个新大陆，是一个可以吃独食的大蛋糕。人医人药虽然蛋糕大，但是吃这个蛋糕的人数量众多。兽医兽药虽然蛋糕小，但是吃这个蛋糕的人数少得多。

国内基本上没有规模化的兽医院机构。兽医们是一群散兵游勇，容易招安整合协调的。兽医智能化没有既得利益集团阻碍，不会冲击影响其他人群的既得利益。还会给现有兽医从业人医提供支持帮助。

兽医的对象是饲养动物，人医的对象是人，关系人的宝贵生命健康。兽医比人医风险低得多，人医是人命关天的大事，畜禽动物兽医风险则小得多。兽医疫病健康数据采集应用，不涉及个人隐私问题。

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