醫(yī)學(xué)及科技界近年有不少研究引入人工智能（AI）技術(shù)，幫助進(jìn)行健康檢測及病癥診斷等。來自美國的兒童健康公司Cognoa 日前更宣布，其研究引進(jìn)AI技術(shù)，融入為自閉癥譜系障礙（ASD）診斷，并已交予美國食品及藥物監(jiān)管局（FDA）審批。
目前兒科醫(yī)生會(huì)推薦大部分疑似發(fā)育遲緩的兒童到專家那里進(jìn)行診斷并開出治療處方，往往令兒童及其家庭須等待數(shù)月甚至數(shù)年，才能得到ASD的初步診斷。
而該公司專為患有自閉癥和其他行為健康問題的兒童開發(fā)診斷和治療方案，其中的方案就幫助兒科醫(yī)生借AI能力、更有效診斷自閉癥，減少兒童診斷等待時(shí)間，也方便支援醫(yī)護(hù)人員、臨床管理。
Cognoa CEO David Happel 表示，該自閉癥診斷解決方案的準(zhǔn)確性很高，超過所有預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)，而新申請中的關(guān)鍵研究數(shù)據(jù)亦充分。其中該關(guān)鍵研究數(shù)據(jù)來自去年7 月到今年5 月的臨床實(shí)驗(yàn)，在全美14 個(gè)地區(qū)進(jìn)行，涉及425 名參與者參與試驗(yàn)﹐年齡介乎18至72 個(gè)月。
若方案最終獲得FDA 批準(zhǔn)，其AI自閉癥診斷方案就能幫助全美約6萬4千名普通兒科醫(yī)生及早排除或診斷自閉癥，讓專家更專注患有癥狀的兒童，獲得適當(dāng)護(hù)理及治療。
現(xiàn)代人工智能誕生——深度學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)和AI
進(jìn)入21世紀(jì)，得益于大數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，許多先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)成功應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的許多問題。麥肯錫全球研究院在一份題為《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿領(lǐng)域》的報(bào)告中估計(jì)，到2009年，美國經(jīng)濟(jì)所有行業(yè)中具有1000名以上員工的公司都至少平均擁有一個(gè)200兆兆字節(jié)的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
到2016年，AI相關(guān)產(chǎn)品、硬件、軟件等的市場規(guī)模已經(jīng)超過80億美元，紐約時(shí)報(bào)評(píng)價(jià)道AI已經(jīng)到達(dá)了一個(gè)熱潮。大數(shù)據(jù)應(yīng)用也開始逐漸滲透到其他領(lǐng)域，例如生態(tài)學(xué)模型訓(xùn)練、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的各種應(yīng)用、醫(yī)學(xué)研究中的疾病預(yù)測及新藥研發(fā)等。深度學(xué)習(xí)（特別是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)）更是極大地推動(dòng)了圖像和視頻處理、文本分析、語音識(shí)別等問題的研究進(jìn)程。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它通過一個(gè)有著很多層處理單元的深層網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)中的高級(jí)抽象進(jìn)行建模。根據(jù)全局逼近原理（Universal approximation theorem），對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，如果要擬合任意連續(xù)函數(shù)，深度性并不是必須的，即使一個(gè)單層的網(wǎng)絡(luò)，只要擁有足夠多的非線性激活單元，也可以達(dá)到擬合目的。但是，目前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了更多的關(guān)注，這主要是源于其結(jié)構(gòu)層次性，能夠快速建模更加復(fù)雜的情況，同時(shí)避免淺層網(wǎng)絡(luò)可能遭遇的諸多缺點(diǎn)。
然而，深度學(xué)習(xí)也有自身的缺點(diǎn)。以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，一個(gè)最常見的問題是梯度消失問題（沿著時(shí)間序列反向傳播過程中，梯度逐漸減小到0附近，造成學(xué)習(xí)停滯）。為了解決這些問題，很多針對性的模型被提出來，例如LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，早在1997年就已經(jīng)提出，最近隨著RNN的大火，又重新進(jìn)入大眾視野）、GRU（門控循環(huán)神經(jīng)單元）等等。
現(xiàn)在，最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在某些領(lǐng)域已經(jīng)能夠達(dá)到甚至超過人類平均準(zhǔn)確率，例如在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，特別是一些具體的任務(wù)上，比如MNIST數(shù)據(jù)集（一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別數(shù)據(jù)集）、交通信號(hào)燈識(shí)別等。再如游戲領(lǐng)域，Google的deepmind團(tuán)隊(duì)研發(fā)的AlaphaGo，在問題搜索復(fù)雜度極高的圍棋上，已經(jīng)打遍天下無敵手。
