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健康晓识HEALTHY

健康有益:AI技术破解健康治理难题_健康新闻_苏州乐远志医疗科技有限公司

作者: 来源: 日期:2018-1-19 12:49:11 人气:129

近日,健康有益发布了与京东、科大讯飞等多家企业的合作信息,将整合在健康治理、智能电商平台、人工智能等方面的资源和技术优势,合力打造多场景下的健康生活,推动精准健康产业的发展。

健康有益成立于2014年9月。创立三年来,利用人工智能与生命科学等技术,专注于探索和创新健康领域的研究实践、应用落地与解决方案,打造AI精准健康治理开放平台。期望人们科学治理生命,复健康而轻医疗,通过饮食、运动、生活方式及心理调剂即能实现健康生活,降低疾病发生的可能性。

在探索过程中,健康有益团队发觉健康治理领域面临很多难题,如健康信息的收集难度较大、个性化健康治理难实现等。针对这些行业难题,通过建立自然语言处理组、机器视觉组、强化深度学习组来综合解决,健康有益目前已经取得了一些成果。

自然语言处理:

自然语言处理领域主要包含开放域谈天对话技术、基于任务的单轮多轮对话技术、机器翻译技术和舆情监控技术等。健康有益研发人员在健康治理领域主要是利用基于任务的单轮、多轮对话技术,基于该技术实现用户的健康语音记录和健康咨询服务。

基于该技术,团队构建了基于健康治理任务驱动的对话框架,具体如下:

图片1.jpg

第一步语音识别,主要通过深度学习LSTM将声音转化成文字。

第二步自然语言理解,这个部分简单来讲就是将一段文字进行结构化表示,所谓结构化表示就是建立slot-value pair的过程。例如“我将在11点30分食午饭”。这个句子中就包含了两个slot, 分别是时间和动作。时间对应的value是11点30分,动作对应的value是食午饭。

第三步对话治理,这个部分主要实现的是意图识别,以及某个意图所对应的对话行为。状态跟踪就是意图的识别,slot里面的value有可能对应的是一个意图。比如“我想食饭”,食饭作为value,对应的意图有可能是期望查询周边的用餐信息,也有可能是期望直接举荐餐单进行订餐,对应value就会有多个意图。而每个意图又对应了产生的动作。查询周边的意图对应的动作就是举荐周边的餐馆信息,订餐意图对应的动作就是提供订餐功能。那么什么时候用户会挑选查询,什么时候用户会挑选订餐,如何确定,这就是对话策略。

第四步,确定好应计策略后,结合数据库中的晓识,自动生成相应的对话,与用户进行交互,这就是自然语言生成。

第五步,语音合成,就是将生成的自然语言文字,转化成语音播放出来。

24码资料以上就是健康治理任务驱动的完整框架。

机器视觉:

机器视觉主要包含了图像、视频识别、三维复建、运动检测等相关技术。健康有益团队目前主要摘用了图像识别技术和三维复建技术,图像识别技术主要用于食物识别。

食物识别主要摘用CNN中的ResNet(残差网络),主要分为卷积层,池化层,全连接层,分类层。卷积层主要实现的是特点提取,通过不同的卷积核来提取图片的不同纬度的特点。池化层主要解决的是特点向量过多导致过拟合的问题,所以要进行降维,降维的原则是将高频分量保留,低频分量删除。经过池化后的特点向量,再进行第二次,第三次,第N次的卷积和池化,最后得来的特点向量,经过全连接层和分类层,进行特点的识别。分类层主要是对图片进行分类的方法,目前主要包含softmax和SVM两种,用的最多的是softmax。

晓识图谱:

晓识图谱主要分为四步,分别是信息抽取,晓识融合,晓识加工,晓识更新。

图片2.jpg

信息抽取:主要是根据健康领域专家提供的专业信息进行分析,抽取其中的实体信息、关系信息、属性信息。实体抽取,即从专业信息中集中自动识别出命名健康领域的专业实体;关系抽取,即为了得来语义信息,还需要从相关语料中提取出实体之间的关联关系,将实体通过关系联系起来;属性抽取,即属性抽取的目标是从不同信息源中摘集特定实体的属性信息。

晓识融合:数据层的融合包括实体的指称、属性关系以及所属类别等。主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题造成不必要的冗余。

晓识加工:第一对信息进行本体构建,也就是模型建立。利用这些本体,结合实体关系进行相关晓识推理,以此发觉新的信息关系,以扩展和修正晓识图谱的结构和内容。

晓识更新:人类所拥有的信息和晓识量都是时间的单调递增函数,因此晓识图谱的内容也需要与时俱进。其构建过程是一个不断迭代更新的过程。

24码资料当前人工智能在健康领域已经全线爆发,但医疗占据仍较大比例。健康有益作为首批将人工智能与健康治理进行结合的科技公司,探索创新人类个性化健康治理的新方式。未来健康有益还会与更多的行业巨头企业进行合作,通过技术与健康治理的深度融合,帮助人类更好地量化生命。


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