AI为职业病做了啥贡献了解世纪鼎利股票一下

更新日期：2018-08-19 14:08:21来源：网络点击：1161656

　　在控制嫌疑犯的时候，他的右手被犯罪嫌疑人抓伤。创口大约3厘米。

　　“我有艾滋病。”审讯过程当中犯人自称。

　　尽管犯人检查结果显示阳性。但是不久后，他却突然感冒一直没好，有点害怕。他自己一个人偷偷到疾控中心检查。而等结果的那一个月，是他人生最黑暗的一段时期。

　　这是知乎上一位人民警察分享的故事。很幸运，他的检查结果显示他完全健康。

　　如果看过新版职业病分类和目录，会发现早在2013年的时候艾滋病就被列入其中，范围仅限医疗卫生人员及人民警察。由于经常在疾病暴露的环境当中工作，他们染上各种传染病的机率比普通人高很多。

　　职业病一直是各行各业不可言说之痛，而我们如何才能更好地应对职业病呢？

　　阿里巴巴机器智能技术实验室正在研发在高工业噪声环境下的语音识别及传输技术。根据《职业性噪声聋诊断标准》，噪声大于等于85分贝时，工人需要有所防护。但是在噪声95以上的车间当中，为了不妨碍日常工作交流，工人们均没有佩戴防护耳罩。阿里的这项技术可以实现在85分贝的工业噪声下，将1米处的正常音量语音转换为文字。因此，工人们可以重新戴上防护耳罩，只需要同时再配备一个语音终端，就能够知道对方在说什么，也不影响工作交流。只是目前85分贝的环境与车间作业的噪声程度相比还是过于安静，因此，这项语音技术在未来还需要再做进一步的提升，才能真正降低工人得病的概率。

　　分析师杨苏颖试图分析在一般的职业病检测当中，为什么我们的身体上的一些不适常被医生认定为是正常表现。

　　拿经常接触放射源的职业人群来举例，首先，人类放射科医生有7%的假阴性率(漏掉有病的概率)，有66%假阳性率(误诊为有病的概率)。两项数据一对比可以发现，假阳性率要比假阴性率高得多，而这会导致一种什么样的结果？只要数值不是特别反常，凭借以往的诊断经验，医生通常会认定你的检查结果是正常的。

　　另外，利用传统人工目测的方式检测人体各项细胞指数时，医生常常会发生漏看的情况。而漏看其实并不是小事，就是因为漏看几个细胞，可能就会导致我们的检测数值出现误差，而“假阴性”的结果也就这样产生了。

　　因此，其实使用人工目测的方法其实并不利于职业病的认定。如何使用新的技术手段让职业病的检测更高效是当下解决职业病认定很关键的一个问题。目前，很多职业病都具有潜伏期，现在中国的职工流动性又比较大。所以，在未来的职业病检测当中，AI录病系统，大数据分析，算法预测疾病系统可能都需要被建立起来。

　　保险，但是工商保险并不能解决全部的问题。利用技术将事情80%的解决程度变成100%，这也是技术领域的一种工匠精神。 (责任编辑：DF207)