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蘋果重拾“AI醫生”

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蘋果重拾“AI醫生”

蘋果的AI醫生為何來遲?

圖片來源:界面圖庫

文 | 動脈網

3月30日彭博社爆料,蘋果大改其健康 App,意欲開發一個全新的“AI 醫生”。

據悉,該計劃為代號 Project Mulberry,現階段包含AI健康教練、食物追蹤、鍛煉分析、教育內容四大模塊,嘗試利用iPhone作為媒介,向用戶提供一個算法構成的虛擬醫生。

圖片.png

Project Mulberry的四個健康模塊

如果用戶同意應用的條款,蘋果將會收集用戶日常生活產生的各類健康數據,并交予AI醫生進行分析,進而為用戶定制個性化的健康管理計劃。

同時,蘋果還會與睡眠、營養、物理治療、心理、心臟等方面的醫生共創科教視頻。這些內容將作為AI醫生的補充,向用戶直觀地描述他們的健康信息,或是解釋健康計劃的制定邏輯。

舉個例子,當蘋果的App收集到反映心率異常的數據,AI醫生便會在給予用戶提醒的同時,推送一些解釋心臟病風險的視頻,敦促患者及時進行干預。

不過,早在深度學習萌芽時,谷歌、微軟、IBM等巨頭便沿著自己的理念推出過各具特色AI醫生,但其中的絕大多數已經折戟,少有企業再提“AI醫生”。

而今已是大語言模型時代,蘋果的醫生似乎有些姍姍來遲。

蘋果的AI醫生為何來遲?

單單從Project Mulberry的內容來看,蘋果此次爆出的四個模塊沒有太多吸睛之處。AI健康教練、視頻教育不是什么新鮮概念,食物追蹤、鍛煉分析等基于計算機視覺的應用也早有國內外廠商試水。

但對于蘋果而言,當下可能是屬于它最好的時機。

眾所周知,蘋果的生成式AI能力一直落后于GAFA中的其他成員。當Gemini和GPT在AI邏輯推理上打得不可開交時,對話式Siri僅僅交出測試成功率66%~80%的答卷。由于每三次交互中便會出現一次錯誤響應,原本2024年的上線計劃被直接推到了2027年。

為了追回頹勢,蘋果2月宣布了5000億美元本土投資計劃,打響翻身戰。計劃之中,蘋果將在未來四年重點發展AI服務器制造、研發擴張等產業,強化云計算、AI推理、數據分析能力,預計在2025WWDC大會上推出自研AI系統,整合語音、視覺與多模態交互。

因此,在當下這個節點上爆出新計劃,要么是“AI醫生”的想法已在蘋果健康生態構想中孕育多年,要么由于庫克對于健康產業的鐘愛,Project Mulberry趕上了自家的AI風口。

其次,國內外企業雖在“AI醫生”早早開啟布局,但由于算法的局限及數據的缺失,很多企業開發應用效果都不盡如人意,未能走到市場中。

舉一個例子:過去很多醫生都提到了這樣一個需求,他們希望AI廠商開發一個智能算法,盡可能準確地識別圖片中各個食物的熱量,以此給予用戶直觀的計算結果,達到熱量攝入控制的效果。

在那個沒有生成式AI的時代,AI廠商只能通過深度學習去進行食物的分割,基于食物加工后熱量的平均值進行估算。但因為食物種類多元、加工方法各異,當時的AI無論在食物要素的分割,還是熱量的估算上,都與現實存在較大的誤差。

蘋果選擇此刻切入這一賽道,其中的重要原因便是因為相關的AI技術已經趨于成熟。

如今,iPhone 16已能較為準確地估算食物的卡路里和碳水化合物含量,幫助肥胖癥、糖尿病等疾病患者進行健康管理,加之生成式AI的賦能,新一代的“食物跟蹤”大概率能將分割與計算做得更精準,達到醫用的標準。

同理,鍛煉分析亦能借助新的AI技術實現突破。基于iPhone的后置攝像頭,AI醫生能夠取得更為豐富的數據研究用戶的鍛煉情況,提供相應的動作糾正和姿勢糾正,實現“數字物理治療師”功能。

總的來說,本有的AI基礎制造投資計劃疊加常年積累的AI視覺能力,蘋果有望將圍繞這些陳舊的概念做出新一代的數智應用。何況,有可穿戴設備這一生態優勢作為支撐,蘋果或許真能盤活AI醫生,使其規模性地落地市場。

越過數字醫療難以逾越的阻礙

從Project Mulberry現有的內容看,蘋果AI醫生期望切入的領域可能是“AI+健康管理”,也可能是“AI+數字療法”。

近幾年間風云變幻,兩個賽道中的不少初創公司已經無功而返。追其究竟,相關企業由于缺乏數據難以給出精準的個性化診療計劃,因而服務產生的價值未能覆蓋研發推廣過程付出的高額成本。

得益于可穿戴設備生態賦予的多模態數據集成能力,蘋果首先能夠解決“精準性”與“個性化”帶來的問題。

2014年,初代Apple Watch便已集成心率傳感器,能夠連續手機用戶的心率變化信息。2018年后,Apple Watch又引入了ECG功能,使其能夠在后臺動態檢測用戶的心臟節律。

ECG可謂可穿戴設備在醫療健康功能上的第一個“殺手級”功能,讓真正需要持續體征監控的帶病人群也能從技術的發展中受益,從而打開了慢病人群這一巨大的市場。2021年,蘋果的單導聯ECG和房顫提醒兩個功能以“突破性創新醫療器械”的形式獲得了FDA的器械審批,使其成為全球第一款直接面向消費者的通過手腕檢測心電圖的非處方產品,實現了Apple Watch消費級到醫療級的跨越。

2020年9月,新發布的Apple Watch Series 6又加入了血氧監測功能。結合心率變異性(HRV)分析,蘋果可生成深度睡眠質量報告,揭示用戶夜間呼吸與心血管狀態的關聯,為慢性疲勞、睡眠障礙等亞健康狀態提供了早期預警窗口。

血糖監測方面,蘋果此前和Rockley Photonics合作開發硅光子技術,旨在通過激光光譜分析實現無創血糖監測。盡管在2021年雙方分道揚鑣,但蘋果在微型傳感器、光學算法上的積累,正加速這一重要項目的落地。若成功,Apple Watch將首次實現血糖、血壓、心電圖等代謝與心血管指標的閉環監測,顛覆慢病管理的已有范式。

多模態數據融合之下,蘋果已為用戶繪制出一幅完整的健康畫像。基于連續的、多維的數據進行輔助決策,AI醫生理論上能夠制定精準的健康計劃,并根據用戶身體變化進行動態調整。

圖片.png

蘋果健康生態中各類軟硬件設備的作用

其次,“AI健康管理”和“AI數字療法”中的許多企業長期面臨高昂的運營費用,他們必須在研發、獲客、醫生服務等方面投入大量成本。

而在Project Mulberry披露的內容模塊中,大部分服務僅需要內部開發即可,僅有視頻相關內容需要需求醫生的支持。

此外,蘋果本身就具備擁有龐大用戶的平臺,因此能夠省下了大量前期成本,使得憑借較低的客單價也能盈利。

最后是商業模式。初創公司的絕大多數收入需要依靠提供服務獲取,而蘋果可選擇的商業模式更為豐富。

譬如,AI醫生一方面可以軟件的形式,隨Health+納入Apple One套餐,抽成30%的醫療訂閱費;另一方面可單單作為成本項,通過與蘋果生態的強綁定,拉升蘋果旗下其他可穿戴設備的銷量。

三大優勢之下,蘋果或能憑借AI醫生開拓過去初創公司未能跑通的市場,在新的千億院外健康市場中掘金。

重新審視那些被拋棄的醫療AI場景

雖說現有的AI技術距離打通嚴肅醫療還有一段距離,但縱觀當下AI企業的應用開發趨勢、國家藥監局審評審批改革路徑、普通百姓對于AI技術極快的接受程度,我們可以清晰預見那個將AI作為私人醫生的時代。

而一向謹慎的蘋果開啟布局,或許意味著這個賽道已經存在跑通的可能。

當然,發生根本性變化的不止“AI醫生”。

這個時候,我們有必要像蘋果那樣,重新審視十年AI發展間功虧一簣的智能應用。當技術的底座向前躍遷,那些被拋棄的醫療AI場景,或已拾得新生的可能。

本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。

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蘋果的AI醫生為何來遲?

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3月30日彭博社爆料,蘋果大改其健康 App,意欲開發一個全新的“AI 醫生”。

據悉,該計劃為代號 Project Mulberry,現階段包含AI健康教練、食物追蹤、鍛煉分析、教育內容四大模塊,嘗試利用iPhone作為媒介,向用戶提供一個算法構成的虛擬醫生。

圖片.png

Project Mulberry的四個健康模塊

如果用戶同意應用的條款,蘋果將會收集用戶日常生活產生的各類健康數據,并交予AI醫生進行分析,進而為用戶定制個性化的健康管理計劃。

同時,蘋果還會與睡眠、營養、物理治療、心理、心臟等方面的醫生共創科教視頻。這些內容將作為AI醫生的補充,向用戶直觀地描述他們的健康信息,或是解釋健康計劃的制定邏輯。

舉個例子,當蘋果的App收集到反映心率異常的數據,AI醫生便會在給予用戶提醒的同時,推送一些解釋心臟病風險的視頻,敦促患者及時進行干預。

不過,早在深度學習萌芽時,谷歌、微軟、IBM等巨頭便沿著自己的理念推出過各具特色AI醫生,但其中的絕大多數已經折戟,少有企業再提“AI醫生”。

而今已是大語言模型時代,蘋果的醫生似乎有些姍姍來遲。

蘋果的AI醫生為何來遲?

單單從Project Mulberry的內容來看,蘋果此次爆出的四個模塊沒有太多吸睛之處。AI健康教練、視頻教育不是什么新鮮概念,食物追蹤、鍛煉分析等基于計算機視覺的應用也早有國內外廠商試水。

但對于蘋果而言,當下可能是屬于它最好的時機。

眾所周知,蘋果的生成式AI能力一直落后于GAFA中的其他成員。當Gemini和GPT在AI邏輯推理上打得不可開交時,對話式Siri僅僅交出測試成功率66%~80%的答卷。由于每三次交互中便會出現一次錯誤響應,原本2024年的上線計劃被直接推到了2027年。

為了追回頹勢,蘋果2月宣布了5000億美元本土投資計劃,打響翻身戰。計劃之中,蘋果將在未來四年重點發展AI服務器制造、研發擴張等產業,強化云計算、AI推理、數據分析能力,預計在2025WWDC大會上推出自研AI系統,整合語音、視覺與多模態交互。

因此,在當下這個節點上爆出新計劃,要么是“AI醫生”的想法已在蘋果健康生態構想中孕育多年,要么由于庫克對于健康產業的鐘愛,Project Mulberry趕上了自家的AI風口。

其次,國內外企業雖在“AI醫生”早早開啟布局,但由于算法的局限及數據的缺失,很多企業開發應用效果都不盡如人意,未能走到市場中。

舉一個例子:過去很多醫生都提到了這樣一個需求,他們希望AI廠商開發一個智能算法,盡可能準確地識別圖片中各個食物的熱量,以此給予用戶直觀的計算結果,達到熱量攝入控制的效果。

在那個沒有生成式AI的時代,AI廠商只能通過深度學習去進行食物的分割,基于食物加工后熱量的平均值進行估算。但因為食物種類多元、加工方法各異,當時的AI無論在食物要素的分割,還是熱量的估算上,都與現實存在較大的誤差。

蘋果選擇此刻切入這一賽道,其中的重要原因便是因為相關的AI技術已經趨于成熟。

如今,iPhone 16已能較為準確地估算食物的卡路里和碳水化合物含量,幫助肥胖癥、糖尿病等疾病患者進行健康管理,加之生成式AI的賦能,新一代的“食物跟蹤”大概率能將分割與計算做得更精準,達到醫用的標準。

同理,鍛煉分析亦能借助新的AI技術實現突破。基于iPhone的后置攝像頭,AI醫生能夠取得更為豐富的數據研究用戶的鍛煉情況,提供相應的動作糾正和姿勢糾正,實現“數字物理治療師”功能。

總的來說,本有的AI基礎制造投資計劃疊加常年積累的AI視覺能力,蘋果有望將圍繞這些陳舊的概念做出新一代的數智應用。何況,有可穿戴設備這一生態優勢作為支撐,蘋果或許真能盤活AI醫生,使其規模性地落地市場。

越過數字醫療難以逾越的阻礙

從Project Mulberry現有的內容看,蘋果AI醫生期望切入的領域可能是“AI+健康管理”,也可能是“AI+數字療法”。

近幾年間風云變幻,兩個賽道中的不少初創公司已經無功而返。追其究竟,相關企業由于缺乏數據難以給出精準的個性化診療計劃,因而服務產生的價值未能覆蓋研發推廣過程付出的高額成本。

得益于可穿戴設備生態賦予的多模態數據集成能力,蘋果首先能夠解決“精準性”與“個性化”帶來的問題。

2014年,初代Apple Watch便已集成心率傳感器,能夠連續手機用戶的心率變化信息。2018年后,Apple Watch又引入了ECG功能,使其能夠在后臺動態檢測用戶的心臟節律。

ECG可謂可穿戴設備在醫療健康功能上的第一個“殺手級”功能,讓真正需要持續體征監控的帶病人群也能從技術的發展中受益,從而打開了慢病人群這一巨大的市場。2021年,蘋果的單導聯ECG和房顫提醒兩個功能以“突破性創新醫療器械”的形式獲得了FDA的器械審批,使其成為全球第一款直接面向消費者的通過手腕檢測心電圖的非處方產品,實現了Apple Watch消費級到醫療級的跨越。

2020年9月,新發布的Apple Watch Series 6又加入了血氧監測功能。結合心率變異性(HRV)分析,蘋果可生成深度睡眠質量報告,揭示用戶夜間呼吸與心血管狀態的關聯,為慢性疲勞、睡眠障礙等亞健康狀態提供了早期預警窗口。

血糖監測方面,蘋果此前和Rockley Photonics合作開發硅光子技術,旨在通過激光光譜分析實現無創血糖監測。盡管在2021年雙方分道揚鑣,但蘋果在微型傳感器、光學算法上的積累,正加速這一重要項目的落地。若成功,Apple Watch將首次實現血糖、血壓、心電圖等代謝與心血管指標的閉環監測,顛覆慢病管理的已有范式。

多模態數據融合之下,蘋果已為用戶繪制出一幅完整的健康畫像。基于連續的、多維的數據進行輔助決策,AI醫生理論上能夠制定精準的健康計劃,并根據用戶身體變化進行動態調整。

圖片.png

蘋果健康生態中各類軟硬件設備的作用

其次,“AI健康管理”和“AI數字療法”中的許多企業長期面臨高昂的運營費用,他們必須在研發、獲客、醫生服務等方面投入大量成本。

而在Project Mulberry披露的內容模塊中,大部分服務僅需要內部開發即可,僅有視頻相關內容需要需求醫生的支持。

此外,蘋果本身就具備擁有龐大用戶的平臺,因此能夠省下了大量前期成本,使得憑借較低的客單價也能盈利。

最后是商業模式。初創公司的絕大多數收入需要依靠提供服務獲取,而蘋果可選擇的商業模式更為豐富。

譬如,AI醫生一方面可以軟件的形式,隨Health+納入Apple One套餐,抽成30%的醫療訂閱費;另一方面可單單作為成本項,通過與蘋果生態的強綁定,拉升蘋果旗下其他可穿戴設備的銷量。

三大優勢之下,蘋果或能憑借AI醫生開拓過去初創公司未能跑通的市場,在新的千億院外健康市場中掘金。

重新審視那些被拋棄的醫療AI場景

雖說現有的AI技術距離打通嚴肅醫療還有一段距離,但縱觀當下AI企業的應用開發趨勢、國家藥監局審評審批改革路徑、普通百姓對于AI技術極快的接受程度,我們可以清晰預見那個將AI作為私人醫生的時代。

而一向謹慎的蘋果開啟布局,或許意味著這個賽道已經存在跑通的可能。

當然,發生根本性變化的不止“AI醫生”。

這個時候,我們有必要像蘋果那樣,重新審視十年AI發展間功虧一簣的智能應用。當技術的底座向前躍遷,那些被拋棄的醫療AI場景,或已拾得新生的可能。

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