青岛大学附属医院联手腾讯探索智慧医疗

青岛大学附属医院联手腾讯探索智慧医疗

　　雷锋网消息 11月10日-11月11日，第二届中国数字临床医学应用技术大会在青岛举行。大会开幕当天，青岛大学附属医院与腾讯公司宣布签署战略合作框架协议，联合成立“人工智能与互联网+医疗大数据研究中心”，开展医疗人工智能开发应用领域内的各类合作，共建智能医疗服务生态。双方将联手打造系统化、成熟化的“智能医院整体解决方案”，将青岛大学附属医院建设成为智能医院的新标杆。

　　此次双方联合成立“人工智能与互联网+医疗大数据研究中心”，开展医疗人工智能开发应用领域内的各类合作，对医院现有的各业务系统数据和科研数据进行集中整理，利用大数据挖掘处理技术，进行相关大数据方面研究与人工智能的开发，如医学教学工具、图像识别工具、辅助诊断工具等。

　　值得一提的是，青岛大学附属医院将与腾讯公司一起，展开腾讯首款AI医学影像产品“腾讯觅影”对癌症的早期筛查。数据显示，腾讯觅影筛查一个食管内窥镜用时不到4秒，准确率超过90%；在肺结节方面，可以检测出3毫米及以上的微小结节，检测准确率超过95%。未来腾讯觅影将与青岛大学附属医院合作开展更多病种检测，如糖尿病视网膜病变筛查、宫颈癌筛查、乳腺癌筛查等。

　　青岛大学附属医院院长董蒨表示，提升医疗服务质量，不仅要靠临床医疗技术水平的提升，也要靠医院不断提升管理服务能力，希望通过与腾讯合作，推动信息技术的应用，持续改善患者就医体验，提升医院门诊工作效率，同时期待和腾讯公司形成长期合作关系，进一步加强人工智能在医学影像领域的研究与实践，为患者带来更多福祉。

　　银行柜台试水人脸识别：防范证件冒用风险

　　农业银行日前正式在辽宁、福建分行部分网点的柜面试点人脸识别技术，让“刷脸”二字再度成为热议话题。

　　农业银行表示，下阶段将根据试点应用效果，进一步优化完善柜面应用人脸识别技术系统功能，逐步面向全行网点推广人脸识别技术，尽快在全行柜面形成“柜员人工+联网核查+人脸识别”的客户身份识别机制。

　　对于银行极力推崇刷脸技术的原因，农业银行运营管理部有关人士表示，人脸识别技术将会在防控业务风险、提升业务效率、降低柜员压力、优化客户体验等方面有良好效果。一方面可以有效防范证件冒用风险。传统的人证合一比对方式，是通过柜员判断客户与身份证件是否相符。受人眼识别能力限制，冒名顶替现象难免发生。相比之下，人脸识别技术具有更高的识别率和稳定性，能够更有效地解决“真证件假客户”的风险。另一方面，可以提高网点业务处理效率，应用人脸识别技术可在10秒内完成人证合一对比，网点柜员很难在如此短的时间内判断客户与身份证件是否相符，遇到身份证照片年月久远、客户相貌发生较大变化的情况，就会需要更多时间来识别辨认。

　　深圳人脸识别24小时无人便利店开业，商品溯源系统保证全正品

　　雷锋网消息 深圳人脸识别24小时无人便利店日前在坂田云里智能园开店营业，通过人脸识别即可解锁入店，自助购物手机结算后离店,整个过程只需要30秒左右，而每件商品都有一个“身份证”-溯源系统，完全保证正品。

　　记者在现场体验到，通过微信小程序关注成为会员后，通过人脸识别即可开门入店，选购完商品，将所有商品放入货箱中，系统即可自动识别，并在支付页面提示价格，顾客通过线上支付完成后，即可完成购物出门，整个流程在30秒内即可完成。

　　据项目开发方-睿智科技负责人王涛介绍，看似简单便捷的背后却是由几项强大的黑科技所支持，闪士多无人商店集成了射频技术、防伪溯源、人脸识别、自助结算、智能门禁、等先进技术，以行为预测、智慧物流、智能盘点等为撑的全套无人商店技术应用解决方案。通过人脸识别技术实现对会员身份,属性识别,将消费信息记录打通线上应用与线下店面之间数据,最终形成以人为核心的数据运营服务。

　　据王涛介绍，闪士多的优势在于：闪士多是更为开放式系统，在支付上可以接通所有线上支付方式，在人脸识别系统上，不需要类似京东和天虹须绑定其自身系统；在结算支付读取货品的数量上，目前的其他平台一次性读取不超过五件，而闪士多可以读取的数量更多。

　　另外，闪士多的所有商品都是与厂家直接对接，同时通过自己的物流系统配送，每件商品都有一个商品溯源标识，顾客可以查看到货品来源，以保证绝对正品，绝无假货。

　　据雷锋网了解， “闪士多24小时无人商店所用到的包括摄像头在内的各种传感器,不仅能够分析消费者的购物习惯,还能够对消费行为做出预测。通过“掌上闪士多”微信小程序运营，通过扫描商品身份标签让购物体验变得更智能、更优惠，也将使零售、厂商和消费者三位一体之间的互动性和黏合度变得更加紧密。

　　人脸识别助力烟花爆竹安全生产

　　当前正值我国烟花爆竹生产旺季，这一传统产业如何优化升级保安全？日前，记者前往烟花爆竹主产区湖南浏阳、醴陵进行采访。

　　随意串岗和无关人员进入厂区一直是烟花爆竹企业头疼的问题。“涉药作业有人员限定，有时其他工房的人串岗去闲聊或搭把手，既危险也违规。”天福烟花制造厂安全厂长陶谷生说，传统监控每分每秒都得守着，很耗精力。现在通过采用“人脸识别+实时报警”技术，提前录入每个工房对应的人员白名单，有可疑人员经过，手机端会告警，还可查看相应截图和视频录像。“经过一段时间的试用，一些员工现在不敢违章了。”据介绍，在天福烟花制造厂试点的烟花爆竹智能综合管理平台上，安监部门也可有权限远程监控，实时查看企业的报警记录。

　　日本使用AI技术识别走路姿势，用于犯罪侦查

　　日本大阪大学教授八木康史率领的研究小组发布消息称，通过利用人工智能的学习功能，大大提高了视频识别走路姿势技术的精确度，该技术将有希望应用于犯罪侦查等方面。

　　据《读卖新闻》报道，此前，研究小组通过将视频中的走路姿势、步幅、重心、手的摆动方式等进行量化，开发出了个人识别技术，目前已经在警方确认监控中拍摄的嫌疑人身份等方面进行试运行，但该技术存在一个问题就是，当身体方向发生变化时，识别精确度就会大大降低。

　　于是，研究小组改变思路，由研究人员指定需要量化的特征改为人工智能从大量图像中自动寻找特征，进行“深度学习”，他们让人工智能学习了约一万人以各种方向走路的视频。此前，身体方向发生90度改变时，识别率仅为61.5%，使用人工智能学习后识别率提高到95.8%。