“數據洪流不僅僅是量的爆炸，更是數據形態革命性的變化，以及數據處理方式的延伸。數據形態從結構化向非結構化不斷演進，傳統上有文本數據、圖形數據，隨之而來有視頻、音頻數據、社交數據等非結構化數據，我們要關注未來的數據形態。”

—— 英特爾公司全球副總裁

中國區總裁

楊旭

1996年的夏天，瑞典蘭德大學附屬醫院，冠狀動脈特護病房的五十歲的漢斯·沃林主任獨自一人坐在辦公室內，審視2240份心電圖，并把代表疾病發作的心電圖挑選出來，為了避免疲倦帶來的疏忽，他每兩個小時休息一次，沃林主任成為了心臟病學的棋王卡斯帕羅夫，他將與電腦進行閱讀心電圖的世紀對決。-這就是醫學界赫赫有名的“醫學界的深藍大戰”。

21年后的今天，人類與機器的對決還在進行，不同的是人們對人工智能的認識已經不同于以往，人們通過人工智能對于各行各業的變革，對于人工智能觸及的另一個世界也有更多的期待。

英特爾作為一家專注于數據處理的公司，深刻地認識到人工智能領域即將到來的偉大變革時期，感受到人工智能所帶來對數據計算的全新要求。英特爾的判斷是，未來人工智能領域的硬件將朝著更多元化發展，但隨著計算機時代的發展變得愈加成熟，很多技術的部署變得非常困難。近幾年，英特爾深耕醫療領域，致力于通過AI實現精準醫療。在大數據和人工智能的基礎上，英特爾先后與美國的一些醫療機構合作，共同開展了帕金森項目和協作式癌癥云。英特爾還與專注帕金森疾病研究的MichaeIJ.Fox基金合作，借助AI擴展人類基因庫，從而實現疑難病癥的診療。

日前，浙江德尚韻興圖像科技有限公司表示醫生在做甲狀腺結節篩查時，會根據患者圖片上的結節特征來判斷這個結節到底是良性還是惡性。但是，三甲醫院平均醫生的人工診斷準確率也只有60%-70%，基層醫院診療準確率甚至會更加低一些。針對甲狀腺超聲影像數據的特點對算法進行改進和優化，浙江大學附屬第一醫院依托英特爾高能效計算平臺及相應技術支持，利用獲得的大樣本對計算機進行訓練，聯合測試結果顯示，將診斷準確率可達85%以上。

未來，英特爾高能效計算平臺的應用將會逐漸應用于基層醫院，主要實施用于新疆、西藏等這些偏遠的地區。基層醫院對人工智能關注和認識的提高有助于提高我國整體醫療行業的診療水平。事實上，人工智能帶來的不僅僅是一場技術的變革，隨著數據流的爆發，低迷的實體經濟正在迎來一場重生的機會。